본 연구는 신문 기사에서의 드론과 범죄에 관한 이슈를 탐색하는 데 목적이 있다. 한국언론재단의 온라인 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1990년 1월 1일부터 2021년 5월 1일 기간 동안 11개 중앙지와 28개의 지역 종합지의 '드론'과 '범죄' 조건에 맞는 1,213건의 신문기사를 수집하였다. 그중 117개의 핵심 키워드를 대상으로 키워드빈도, 중심성분석, 네트워크 구조 구축, CONCOR 분석, 밀도 매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과, 주요 이슈는 8개로 분류되었으며 신문 기사 속의 드론과 범죄에 관한 보도 분석을 통해 국민의 사생활 보호와 불법 촬영 예방, 항행 안전 확보, 사회적 치안 유지와 해결, 테러와 전쟁 등에 관한 정부의 정책 수립과 사회적 문제점들이 중점적으로 논의되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 드론과 범죄에 관련한 인문사회학적 연구 분야의 확장을 시도하며, 구체적으로 드론 관련 범죄에 대한 현황과 대책을 정책적 함의와 언론적 함의로 제언하였다.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
대형폐기물량을 산정해야 하는 상황에서 드론을 이용하여 폐기물의 3차원 모형을 구축하여 폐기물의 정량적인 양을 산출할 수 있다. 필요에 따라서 단시간에 폐기물량을 산정해야 하는 경우가 있다. 본 연구에서는 다양한 비행변수와 지상기준점 측량을 통해 드론 기반의 3차원 모형을 구축하고 정확도와 소요되는 시간의 관계를 분석하였으며 단시간에 폐기물량 산정을 위한 적절한 드론 활용 기법을 도출하고자 하였다. 드론을 이용하여 폐기물의 영상을 촬영하여 자동정합하고 3차원 좌표를 가지는 모형을 생성하였다. 3차원 모형의 정확도는 RMSE(Root Mean Square Error) 계산을 통해 평가하였다. 총 49개 모형의 RMSE는 최고 0.08부터 최저 124.75로 나타났다. 정확도가 높은 상위 15개 모형의 소요시간과 그 특성을 분석한 결과, RMSE가 0.08로 영상의 정확도가 가장 높은 1번 모형의 소요시간이 954.87분으로 나타났다. 또한 소요시간이 98.27분으로 가장 짧은 10번 3차원 모형의 RMSE는 0.15로써 정확도가 가장 높은 모형과 큰 차이가 없음을 확인하였다. 가장 효율적인 드론 비행변수는 비행고도 150m에서 높은 촬영중복도(종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%)이며 영상정합에 필요한 지상기준점 개수는 최소 10개 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 드론을 활용하여 신속하고 효율적인 폐기물량 산정하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 도면정보나 건축물 정보가 불확실한 노후 지역의 건설폐기물 발생량 예측을 위하여 드론촬영, 자동 체적 산출, 연면적 간접 변환, 폐기물량 예측의 과정을 QGIS 플러그인 형태로 구축하였다. 이를 위해 모의검증을 통하여 드론 활용 자동 산출된 체적과 현장실측 기반 BIM 체적과의 높은 일치성을 확인하였다. 실제 해체예정지를 대상으로 현장검증을 실시하고 드론 기반 체적과 실측-BIM기반 체적의 일치성을 재확인하였다. 층고와 건축물 유형 설정을 통하여 폐기물 발생 원단위를 적용하고 직간접적인 방식으로 폐기물량을 산출하였고, 전체 과정은 드론 촬영과 산출 자동화 과정을 포함하여 면적 1,200,000m2 대상지를 6시간 이내의 작업시간으로 신속하게 처리하였다. 비록 건축물 정보와 드론을 통한 건물 객체의 차이는 가설물, 적재물, 층고 설정에 따라 오차가 발생하였지만, 실제 해체물량도 최초 예측보다 더 크게 발생할 것으로 파악되었으며, 향후 사례조사를 통하여 체적-연면적 변환의 정확도 향상에 대한 개선이 필요할 것이다.
본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.
방송예술 및 콘텐츠 제작 역량을 교육시키는 방송예술특성화 대학으로서 C3(Creativity, Convergence, Contents) 방송예술 창의융합교육 모델인 융합수업을 개설하고 전체 학과에서 신청한 학생들을 대상으로 교육을 진행하였다. 융합수업은 전공이 다른 학생들이 희망하는 콘텐츠 제작과정을 수강하고, 방송사와 산업체에서 실무경험이 풍부한 교수와 전문가들이 직접 콘텐츠 제작을 지도함으로써 고품질의 수준 높은 콘텐츠 제작 교육을 경험할 수 있는 수업이다. 즉, 재학 중 학교수업을 통해 미리 현장 경험을 쌓음으로써 취업 즉시 콘텐츠 제작 역량을 발휘할 수 있는 자신감 함양과 제작현장에 기여할 수 있는 융합형 인재양성 교육프로그램인 것이다. 본 연구에서는 대학이 보유하고 있는 방송용 버츄얼 스튜디오를 활용한 가상 세트 영상 제작 교육 『영화담』을 제작하는 융합수업과 드론 항공촬영을 활용한 제작교육 『드론 탐사대』 융합수업을 실시하여 첨단 기술을 활용한 콘텐츠 협업 제작의 효과와 학생들의 만족도를 분석하였다.
자율주행 드론을 이용하여 지적 재산 보호 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 드론이 목표물 주변을 순찰하면서 카메라로 촬영하고, 이미지 처리 기술로 이상 징후를 감지하면 알림을 보내는 시스템이다. 이를 통해, 인력 부족 문제와 같은 보안 위협에 대한 대응력을 높일 수 있으며, 지적 재산의 안전성을 보장할 수 있다.
산림공간정보는 국가산림계획 및 산림정책 수립을 위한 기초자료로 주기적으로 구축 및 관리되고 있으며, 이 중 임야의 훼손에 대한 정보는 토사유출이나 산사태 등 추가적인 재해 발생의 위험이 있어 지속적인 관리가 필요하다. 하지만 기존의 목측 및 줄자에 의한 산림조사 방법은 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 업무의 효율성이 떨어진다. 최근 드론은 공간정보 구축 및 활용 분야에 효과적인 방법으로 관심이 증가하고 있으며, 드론 관련 산업 시장의 규모는 나날이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 활용하여 산림공간정보를 조사 및 분석함으로써 관련 업무의 효율성을 높이고자 하였다. 드론을 이용하여 연구 대상지역을 촬영하고, 데이터 처리를 통해 정사영상과 포인트클라우드 형태의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하였으며, 성과물을 이용하여 훼손지역에 대한 분석을 수행하였다. 연구를 통해 임야훼손지역의 면적과 체적이 산출되었으며, 산림조사 분야에서 드론의 활용성을 제시할 수 있었다. 드론을 활용한 산림공간정보 조사 및 분석 방법은 기존 방법보다 인력과 시간을 절감할 수 있으며, 정량적인 분석이 가능하기 때문에 국가산림계획 및 정책 수립에 크게 기여할 것이다.
드론은 최근 가까운 공원에서도 볼 수 있을 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선전파로 비행 조종이 가능한 무인 항공기(UVA)를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 최근 방송촬영, 농약살포, 현장탐사, 취미용 등 민간으로 용도가 확대 되었다. 하지만 시중에서 많이 볼 수 있는 드론은 가격도 비싸고 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 가격이 저렴한 ATmega128을 이용한 드론(쿼드콥터)를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID제어를 통한 드론의 자세제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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