• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.553-560
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• 2020

드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.577-589
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• 2021

드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.837-847
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• 2023

본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.448-453
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• 2023

소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제21권2호
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• pp.53-64
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• 2024

Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R²) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.319-324
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• 2014

최근 들어 고성능 비행 드론이 주목받고 있다. 특히, 다중 로터를 장착한 헬기 형태의 비행 드론은 항공촬영, 방송영상제작, 항공구조, 물류배송, 감시, 측량, 방역 방제, 군사용 등으로 그 활용범위를 확장해가고 있다. 그러나 이를 조종하는 제어기의 형태는 매우 단순하다. 따라서 본 연구에서는 모바일 기기에 탑재된 G-센서를 이용하여 사용자의 직관적인 동작으로 비행 드론을 조종할 수 있는 향상된 제어기를 구현한다. 구현된 제어기는 신경망 알고리즘을 사용하여 동작 인식 성능을 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.1-4
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• 2019

드론은 여러 센서를 사용할 수 있고 자율적으로 비행 가능하다는 이점 때문에 다양한 분야에 활용할 수 있다. 그러나 단일 드론으로는 수행할 수 있는 작업이나 미션이 제한적이기 때문에 최근에는 다중 드론을 활용한 군집 비행 기술 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 드론은 테스트를 통해 동작 검증이 이루어지는데 테스트 비용이 크고 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 이용한 사전 검증이 먼저 이루어진다. 그런데 다중 드론을 이용한 군집 비행 시뮬레이션의 경우 드론들이 밀집해 있기 때문에 시뮬레이션 중 드론의 충돌사고가 발생할 수 있다. 동기화가 제대로 이루어지지 않은 시뮬레이션은 각 드론 소프트웨어의 정확한 동작을 보장할 수 없기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 순서 기반의 동기화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 동기화 기법과는 달리 순서 기반의 동기화로 시뮬레이션 오버헤드를 줄이며 다중 드론의 군집 비행 시뮬레이션에서 예상하지 못한 드론의 동작을 최소화 할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.791-802
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• 2023

The manual inspection of photovoltaic (PV) panels to meet the requirements of inspection work for large-scale PV power plants is challenging. We present a hot spot detection and positioning method to detect hot spots in batches and locate their latitudes and longitudes. First, a network based on the YOLOv3 architecture was utilized to identify hot spots. The innovation is to modify the RU_1 unit in the YOLOv3 model for hot spot detection in the far field of view and add a neural network residual unit for fusion. In addition, because of the misidentification problem in the infrared images of the solar PV panels, the DeepLab v3+ model was adopted to segment the PV panels to filter out the misidentification caused by bright spots on the ground. Finally, the latitude and longitude of the hot spot are calculated according to the geometric positioning method utilizing known information such as the drone's yaw angle, shooting height, and lens field-of-view. The experimental results indicate that the hot spot recognition rate accuracy is above 98%. When keeping the drone 25 m off the ground, the hot spot positioning error is at the decimeter level.

• 시큐리티연구
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• 제53호
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• pp.11-33
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• 2017

열망을 성취하기 위한 도구로 테러리즘은 인류의 역사와 공존해 왔고, 범죄학의 연구대상으로 발전하였지만, 기존의 연구는 대개 북한을 테러리즘의 주체로 한정하고 있어 국제적 테러리즘의 추세에 대한 심층적 논의가 미흡하다. 뉴테러리즘의 시대에 이르러 연성 목표물(soft target)이 테러리즘의 주요 대상이 되었고, 피해가 대규모화되고 있다는 점에서 현상을 분석하고 대응방안을 강구하기 위한 학술적 노력이 요구된다. 이에 이 연구는 국외의 주요 테러리즘 사건에 대한 사례분석과 전문가 설문의 AHP 분석을 병행하여 뉴테러리즘의 특성을 도출하고 우리나라 발생가능성 및 형태를 진단하였다. 분석결과 북한 사회불만세력이 사제폭발물 차량 드론 등의 수단을 활용하여 다중이용시설을 대상으로 공격하는 테러리즘의 발생 가능성이 높은 것으로 발견되었다. 결과에 따라 첫째 환경설계를 통한 다중이용시설 방호능력의 제고, 둘째, 직무교육의 정기화를 통한 사이버 감시단의 전문성 제고, 셋째, 드론의 등록기준 강화, 넷째, 급진화 억제정책의 일환으로 상담센터의 설치를 제안하였다. 예방 및 대응의 균형적 접근을 통해 테러리즘으로부터의 안전지대를 구축할 수 있을 것이다.