Italian ryegrass (IRG) is one of the fastest growing grasses available to farmers. It offers rapid establishment and starts growing early in the following spring and has fast regrowth after defoliation. So, IRG can be utilized as the dominant/single species of grass used in a farming system, or to play a role as a large producing pasture and sacrificial paddock. The objective of this study was to develop the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the evaluation of feed value of IRG. For this study, UAV imagery was taken on the Nonsan regions two times during the IRG growing season. We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ and feed value parameters such as fresh matter yield, dry matter yield, acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), total digestible nutrient (TDN) and crude protein at the season of harvest. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and feed value parameters of IRG revealed that $NDVI_{UAV}$ correlated well with crude protein (r = 0.745), and fresh matter yield (r = 0.655). According to the relationship, the variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret feed value parameters of IRG. Eight different regression models such as Linear, Logarithmic, Inverse, Quadratic, Cubic, Power, S, and Exponential model were used to estimate IRG feed value parameters. The S and exponential model provided more accurate results to predict fresh matter yield and crude protein than other models based on coefficient of determination, p- and F-value. The spatial distribution map of feed values in IRG plot was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to regression equation. These lead to the result that the characteristics of variations in feed value of IRG according to $NDVI_{UAV}$ were well reflected in the model.
본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
생태계 내에서 개체군 변동을 이해하는데 다양한 시간 스케일에서의 분석이 유용한 방법이 될 수 있다. 최근까지 다양한 시간 스케일에서의 개체군 변동에 대한 연구는 거의 드물다. 본 연구는 2014년부터 2017년까지 4년간 충남 당진시 석문면 논에 도래하는 백로류 개체군을 대상으로 시간 스케일에 따른 이들 개체군 변동에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 수행되었다. 백로류는 황로, 왜가리, 중대백로, 중백로, 쇠백로만을 대상으로 하였으며, 고정된 지점에 설치된 무인모니터링 시스템을 활용하여 백로류의 개체군 변동을 다른 시간 단위의 스케일인 월 단위와 일 단위 변동으로 나누어 확인하였다. 그 결과, 월별 개체군 변동에 영향을 미치는 요인은 시기, 평균 온도, 평균 강수량으로 나타났고, 일별 개체군 변동에 영향을 미치는 요인은 평균 온도와 서식지 유형이 중요한 것으로 확인되었다. 시기의 통계적 유의성이 일 단위에서는 나타나지 않고 월 단위에서 확인된 이유는 백로류의 논 이용 패턴이 일 단위보다는 월 단위 스케일에서 명확히 구별되기 때문으로 판단된다. 이를 통해 시간 스케일에 따라 백로류에 영향을 미치는 요인에 차이가 있다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
국내외의 여러 경제 분석에서도 드론 시장이 날로 성장할 것이라는 예측을 하고 있으며, 그중에서 완구 및 취미용 드론 시장의 성장이 점진적으로 확대가 될 것으로 예측되고있다. 시장의 성장으로 발생하는 경제적 순기능으로 드론의 기대가치는 높아져 가고 있으나, 관리 및 운용 미숙으로 발생하는 사고 또한 증가하고 있다. 완구용 드론의 성능 차이는 산업용 드론과 비교할 수 없을 정도로 낮지만, 일반 구매자는 그 성능의 여부를 알 수 없어 사용상에 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에 사용된 완구용 드론은 KC와 CE 인증을 받고 국내에서 판매되고 있는 20종을 사용하였으며, 비행시간 및 조종 거리 측정에 사용되었다. 비행이 가능한 시간 범위는 최소 3분~최대 12분까지로 측정되었으며, 조종 가능한 거리는 최소 20m~최대 약 380m까지로 측정되었다. 따라서 완구용 드론의 전파출력에 대한 샘플링 검사를 통한 제품 안전성 확보가 필요하며, 한계 비행거리를 넘었을 때는 자동으로 고도를 낮추거나 호버링을 하는 알고리즘 탑재가 필요하다. 향후 연구 방향으로는 완구용 드론의 실제 고도 테스트와 충격량 테스트를 통한 완구용 드론의 안전기준 제정을 위한 자료 구축을 할 예정이다.
현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.
무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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