• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.79-95
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• 2021

본 연구는 지적측량 단계 중 가장 중요하지만, 객관적이지 못하고 주관에 의해 측량자의 오판이나 실수가 발생할 수 있는 개연성이 큰 지적측량 성과결정 단계에서 드론사진측량을 기반으로 지적측량성과 결정의 적용성을 평가하였다. 드론사진측량 결과물에서 경계점 추출의 정확도를 판단하기 위한 실험에서는 2D와 3D영상에서 추출한 22개 필지의 자표면적과 지상측량 좌표면적을 비교하여 그 차이가 2D영상은 RMSE가 1.44m², 3D영상은 0.32m²로 정량화할 수 있었다. 또한, 정사영상을 기반으로 지적측량 성과결정을 평가하기 위한 실험에서는 자료조사를 통한 기존 측량성과 결정량과 비교하여 RMSE가 N방향으로 0.346m, E방향으로 0.296m로 나타났다. 이러한 실험결과로 미루어 볼 때 도해지역에서 정사영상기반의 성과 결정시 약 0.3m 내외의 정확도로 현지 측량없이 성과결정이 이루질 수 있으며, 이는 자료조사 및 지상측량과 더불어 정사영상이 활용된다면, 지적측량성과 결정 과정을 더 객관화하여 개인오차를 줄일 수 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.181-190
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• 2021

본 연구에서는 하천에서의 월류 발생에 따른 제방의 붕괴를 방지하거나 피해를 최소화하기 위한 신소재 보강공법을 제체 표면에 적용하여 그 효과를 검증하기 위한 실규모 횡월류 붕괴 실험을 수행하였다. 본 실험을 위해 제방 모형은 높이 2.5 m, 길이 12 m, 사면경사 1:2로 구성하였다. 또한 제방의 경우 습식 공법을 이용하여 바이오폴리머 분말, 물, 화강풍화토, 황토를 적정 비율로 혼합한 신소재를 제체 표면에 약 5 cm 두께로 분사한 뒤 식생활착 모니터링을 거쳐 최종 실험모형을 완성하였다. 안동하천연구센터 A3 수로 상류에서 4 ㎥/s 의 유량을 유입시켜 횡월류 흐름을 유도하였으며, 음향 도플러 유속계를 이용하여 상·하류의 유량 및 횡월류량의 변동을 측정하였다. 또한, 제방보강공법의 성능을 평가하기 위해 이미지 픽셀 기법 및 3차원 포인트 클라우드 모델링 기법을 활용한 시간에 따른 제방의 표면손실률을 산정함으로써 영상분석 기반의 새로운 평가 도구를 제시하였다. 본 연구결과를 적절하게 활용하게 되면 제방보강공법의 성능을 평가하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.637-648
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• 2021

영농계획 수립 지원을 위해서는 대상작물의 작황 변화에 대한 선제적 평가 및 정밀한 정보 제공이 중요하다. 따라서 드론을 이용한 과학적이고 지속적인 관측을 통해 영농단계별 의사결정에 필요한 맞춤형 정보 제공 기술이 필요하다. 본 연구는 노지채소에 대한 영농계획 수립을 지원하기 위하여 수행하였다. 재배관리 지도의 각각의 정보들은 선행연구를 바탕으로 포장출현 지도, 스트레스 평가 지도 및 생산성 평가 지도와 같이 세가지 종류로 제작되었으며, 3차원 기반의 객체단위로 정보가 제공되어 포장내 공간적 변이를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 재배관리 지도는 결주 지점 파악, 보식 여부 판단, 시비, 제초 및 방제, 관수시설 위치, 기간 및 조건 설정, 상품성 평가, 우선 수확지점 선정, 수확시기, 소요시간 및 비용 산정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.89-92
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• 2020

다양한 IoT(Internet of Things) 서비스들이 등장하면서 IoT 기기의 테스크를 오프로딩 시키는 연구가 진행되었다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅을 통한 오프로딩이 고려되었지만 서비스 응답 지연 및 코어 네트워크의 부하 등의 이슈로 인해 IoT 기기 근처에서 오프로딩을 지원하는 포그 컴퓨팅 개념이 도입되었다. 하지만 포그 컴퓨팅 환경에서도 서비스 대상 IoT 기기가 증가하게 되면 클라우드 환경과 마찬가지로 부하 집중 문제로 인해 서비스 응답 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 자동차, 드론 등 IoT 기기 근처에 존재하는 컴퓨팅 가능 노드들을 통해 오프로딩을 수행하는 개념인 기회적 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 기존의 포그 및 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 활용한 오프로딩 연구들은 서비스의 요청이 있을 때 가용한 노드를 통해 오프로딩을 수행한다. 기존의 연구 방법대로 오프로딩을 수행한다면 기회적 포그 컴퓨팅 노드가 가용할 때에 발생된 요청들만 해당 노드들로 오프로딩이 가능하다. 하지만 서비스의 응답 지연 요구사항만 만족시킨다면 즉시적으로 요청을 처리할 필요가 없고 최대한 많은 테스크를 기회적 포그 컴퓨팅 노드로 오프로딩 시키는 것이 부하 분산에 용이하다. 그러므로 본 논문에서는 오프로딩 타이머를 기반으로 서비스 응답 지연 요구사항을 만족시키면서 최대한 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 통해 오프로딩 시킬 수 있는 지연된 오프로딩 방법을 제안하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.38-46
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• 2021

4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 첨단기술이 산업 전반에 사용됨에 따라 자율운항선박기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 자율운항선박에 대한 기초 연구로써 모형 선박을 제작하고 드론에 사용되는 아두파일럿(Ardupilot)을 적용시켜 자율운항 제어 시스템을 구축하였다. 구축된 모형선을 활용하여 다양한 항해계획을 실행함으로써 자율운항 선박의 운항 자동제어 가능성을 확인하였다. 침로안정성 실험에서는 모형선이 정해진 침로를 똑바로 따라가지 못하고 지그재그(S자 형태)로 항행하면서 침로에서 최대 5.4 m(4.5 L) 이탈하였으며, 매개변수를 수정하여 이탈거리를 최대 1.8 m(1.5 L)까지 감소시켰다. 선회성능 실험에서는 선회권의 직경이 최대 약 9.3 m(7.8 L)로 나타났는데 매개변수를 수정하여도 큰 변화를 확인할 수 없었다. 하지만 WP 도착 전 감속하도록 실험한 결과 선회권의 직경이 최대 약 3.2 m(2.7 L)로 감소된 것을 확인할 수 있었다. 정지성능을 평가하기 위해 모든 실험의 마지막 정지 예정 위치와 실제 모형선이 정지한 위치를 상호 비교하였으며, 정지 예정 위치로부터 최소 0.4 m(0.3 L), 최대 6.2 m(5.2 L) 떨어진 지점에서 모형선이 정지하였음을 확인할 수 있었다. 추후 다양한 매개변수의 수정·보완을 통한 성능 향상이 이루어진다면 자동제어를 통한 자율운항선박의 자동접안을 위한 연구를 진행할 계획이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.176-186
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• 2020

농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권1호
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• pp.22-31
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• 2021

표면영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 최근에는 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정하기 위해 드론을 이용한 표면유속 측정 연구 또한 수행되고 있다. 하지만 드론을 이용한 표면유속 측정 시 영상 변환 및 화소 당 물리거리 산정을 위해 참조점을 영상에 담아야 하기 때문에 드론의 비행 고도와 촬영 영역에 한계를 가지게 된다. 따라서 드론 영상을 이용한 하천 유속 측정의 강점인 공간적 자유성을 최대한 확보하기 위해 참조점이 필요 없는 표면유속 산정 기법의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론의 위치 및 드론 장착 카메라의 제원만을 이용한 무참조점 표면유속 산정 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 표면유속 산정 기법의 검증을 위해 안동 하천실험센터에서 표면유속을 산정한 뒤 FlowTracker로 측정한 유속, 기존에 표면유속을 산정하는데 사용하던 참조점을 이용하는 표면유속 산정 기법으로 구한 표면유속과 비교하였다. 비교결과 기존 표면유속 산정 기법으로 구한 유속과는 평균적으로 약 4.70%의 차이를 보였으며, FlowTracker로 측정한 유속과는 평균적으로 약 4.60%의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 기법을 이용하면 비행고도와 촬영 영역, 분석 영역에 구애받지 않고 효과적으로 드론을 이용하여 표면유속을 측정할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1219-1230
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• 2022

농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1777-1788
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• 2022

저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m³ 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m³에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m³에서 RF가 0.9100, 50만 m³ 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.