• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.199-215
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• 2017

최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.78-83
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 융합으로 신산업 드론에 대한 연구가 증가하고 있다. 특히, 정부 정책적으로 4차 산업혁명의 대응책을 D.N.A 플랫폼으로 지정함에 따라, 해당 플랫폼을 차용한 다양한 시나리오 기반의 연구주제들이 부각되고 있다. 한편, 산업용, 연구용 드론은 관제 운항을 통한 시나리오 기반의 임무를 수행하기 때문에 시분할로 이루어진 공간적 특성을 갖추게 된다. 이에 따라서, 관제 드론 운항 시에는 기존의 보안성을 향상시키기 위한 방법을 다차원적으로 응용할 필요성이 나타났다. 이에 따라 본 연구에서는 보안성을 향상시키기 위한 시나리오 기반의 드론 플랫폼에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과 지상 관제시스템, 드론, 드론 데이터 서버의 3분류로 공간을 분류하고 시나리오 기반의 보안기술 적용방안에 대하여 설계하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.141-148
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• 2020

한국지질자원연구원에서 구축하고 있는 드론 플랫폼을 소개하였다. 구축중인 플랫폼은 사진측량, 원격탐사, 물리탐사 등을 위한 다양한 드론 시스템과 현장에서 각 시스템을 운용하기 위한 방안과 차량형 드론관제센터, 그리고 취득한 자료의 저장, 공유, 분석, 시각화 등을 위한 드론 데이터 플랫폼 등으로 구성된다. 구축한 드론 시스템의 개별적 적용 또는 복합적 적용을 통해 획득한 결과들로부터 그 성능을 검증하였으며 지질조사 및 광물자원탐사를 위한 KIGAM 드론 플랫폼의 활용 가능성에 대해 고찰하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.56-61
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• 2022

제4차 산업혁명을 통하여 발견된 다양한 융합기술은 산업에 스며들고 있다. 드론은 융합기술을 기반으로 건설, 교통, 국방 등의 산업에서 활용되고 있다. 회전익 드론 조종은 눈으로 보며 동작시키는 가시권에서부터 GCS를 활용한 원격지 비 가시권까지 다양한 범위에서 활용되고 있다. 산업용 드론을 운영하는 관계자를 분류하면 드론을 직접 활용하는 일반 조종자, 드론 조종자를 양성하는 교관, 드론의 상태를 점검하고 장기간 활용할 수 있게 하는 정비사 등이 있다. 드론 GCS의 화면은 어떠한 형태로 나타나느냐에 따라서 사용자의 빠른 대응, 또는 핵심적인 데이터를 획득할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 미션플래너 GCS를 대상으로 GUI 특성을 분석하여 사용자에 따른 화면 구성방안을 설계하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.230-232
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• 2019

There is an accelerating need for ocean sensing where autonomous vehicles can play a key role in assisting engineers, researcher and scientists with environmental monitoring and collecting oceanographic data. This paper is performed to develops an autonomous sailing drone to be used as a sensor carrying platform for autonomous data acquisition at Sea. From a sailing drone design viewpoint, it is important to establish reliable prediction methods for sailing drone's resistance. The required power for the propulsion unit depends on the ship resistance and speed. There are three solutions for the prediction of ship resistance as follow analytical methods, model tests in tanks and Computational Fluid Dynamics (CFD). The present paper aims at simulating sailing drone friction resistance using numerical method. The dynamic mesh motion is used to describe the sailing drone movement.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.193-198
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• 2021

최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.21-27
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• 2016

An integrated display software platform for small UAV is developed based on parallel processing technique in this paper. When the small UAV with high-performance camera and avionic modules is employed to various surveillance-related missions, it is important to reduce the operator's workload and increase the monitoring efficiency. For this purpose, it is needed to develop an efficient monitoring software enable to manipulate the image and flight data obtained during flight within the given processing time and display them simultaneously. In this paper, we set up requirements and suggest the architecture for the software platform. The integrated software platform is implemented with parallel processing scheme. Based on AR drone, we verified that the various data are concurrently displayed by the suggest software platform.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.237-246
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• 2022

Among the technologies of the 4th industrial revolution, drones that have grown rapidly and are being used in various industries can be operated by the pilot directly or can be operated automatically through programming. In order to be controlled by a pilot or to operate automatically, it is essential to predict and analyze the optimal path for the drone to move without obstacles. In this paper, after securing and analyzing the pilot training dataset through the unmanned aerial vehicle piloting training platform designed through prior research, the profile of the dataset that should be preceded to search and derive the optimal route of the unmanned aerial vehicle was designed. The drone pilot training data includes the speed, movement distance, and angle of the drone, and the data set is visualized to unify the properties showing the same pattern into one and preprocess the properties showing the outliers. It is expected that the proposed big data-based profile can be used to predict and analyze the optimal movement path of an unmanned aerial vehicle.

• 터널과지하공간
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• 제30권6호
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• pp.509-518
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• 2020

본 연구에서는 실제 지질구조를 반영한 실규모 수치해석을 효율적으로 수행하고자 탐사 자료를 바탕으로 한 메쉬 생성, 해석수행, 결과분석을 위한 후처리의 일련의 과정을 포함한 해석 플랫폼을 구축하였다. 해석 플랫폼 구축을 위하여 연구자의 필요에 따른 코드 수정 및 다양한 수치해석 프로그램과 호환이 가능할 수 있도록 소스코드가 공개되어 있는오픈소스 프로그램을 활용하였다. 먼저 드론을 활용하여 촬영한 탐사 정보를 바탕으로 3차원 모델을 획득한 후, 오픈소스 3차원 창작 소프트웨어인 Blender를 활용하여 도메인의 메쉬 밀도를 해석 가능한 수준으로 조정하였다. 다음 단계로는 유한요소 메쉬 생성 프로그램인 Gmsh를 활용하여 도메인 내부에 사면체 기반의 메쉬를 생성하여 3차원 모델을 생성하였다. Gmsh를 통해 획득된 메쉬 정보를 수치해석 프로그램에 활용하기 위해서 메쉬 생성 규약에 적합하도록 변환하는 과정이 필요하며, 이는 Python을 통해 코드를 작성하여 수행하였다. 안정성 해석이 완료된 뒤에는 자료의 후처리 작업을 위해 시각화 및 데이터 분석 프로그램인 ParaView를 활용하여 다양한 시각화 자료를 생성하였다. 구성된 플랫폼의 활용성을 확인하기 위해 드론 탐사자료를 바탕으로 생성한 실규모 독도 모델을 대상으로 예비 안정성 분석을 성공적으로 수행하였으며, 예비해석을 통해 구축된 해석플랫폼이 향후 다양한 해석 과정에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.257-268
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• 2024

Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.