최근 광학이미지 및 레이저를 활용한 계측 기술이 발전됨에 따라서 수공학 분야의 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 및 원격탐사(Remote Sensing, RS) 기술의 활용 분야가 증가하고 있다. 광범위한 하천공간의 조사결과를 가시화하고 품질 및 활용성 제고를 위하여 GIS 및 RS 기술과 같은 고도화된 조사기술 및 장비의 도입하고 많이 활용하고 있다. 우리나라의 하천은 지형학적 특성으로 하천연장이 길고 접근성이 매우 불리하다. 하천정비 사업을 통하여 하천에 근접하게 접근할 수 있는 조건이 있다 하더라도 교목이나 지형지물에 의하여 시야 확보가 어려운 조사구간이 많다. 하천공간조사를 위한 드론 활용의 장점은 차량 및 도보로 접근이 어려운 조사대상에 접근하여 다양한 각도로 촬영하여 조사 목적에 부합하는 성과물 획득이 가능하다. 한국수자원조사기술원은 하도특성(평면, 사행 및 종횡단 조사)을 사전에 하천기본계획 보고서에서 곡률반경과 만곡도, 유심편향축, 최심하상경사 및 평균하상경사 등을 수집하고 현장에서 드론을 활용하여 접근조사가 어려운 항목에 대하여 드론을 적극적으로 활용하여 조사하고 있다. 드론을 활용할 경우 인력 및 소요시간이 대폭 절감되며 조사목적에 부합하는 다양한 조사 성과물을 얻을 수 있은 장점이 있다. 최종적으로 촬영된 영상자료는 넓은 범위의 하천공간을 고해상도 수치 지도화가 가능해 하천특성을 정량적으로 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
드론은 이미 우리의 실생활에 폭 넓은 응용분야로 자리 매김하고 있으며, 또한 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 응용 분야 중에서 산업재해 대응을 위한 드론 운용 시스템 설계에 관한 방법론으로서, 드론이 정상 비행경로에 따라 비행하면서 재해관리현장에서 촬영된 영상을 드론 관리 서버로 전송하고, 이를 분석하여 각 재해관리현장이 이상상황 또는 비상상황인지를 판단한다. 이상상황으로 판단되면, 드론이 근접지점이 포함된 지정된 이상비행경로로 비행경로를 변경하여 영상을 촬영하고 함께 측정된 센서 값을 드론 관리 서버로 전송하고, 이들을 분석하여 정상상황 또는 비상상황인지를 판단한다. 비상상황으로 판단되면, 드론을 최대 근접지점으로 비행시켜 다시 관련 정보를 드론 관리 서버 및 상황실 서버로 전송하는 시스템을 설계하는 방법론을 제안한다.
드론은 최근 기상관측, 영상촬영, 인명구조 등의 다양한 분야로 활용 가능성이 입증되고 있다. 이에 따라 다양한 산업 분야에서 드론 적용을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 또한 민간용 시장으로 빠르게 확산되고 있다. 이러한 확산은 일반인들도 드론에 대한 이해와 활용 관점을 가지게 되었고, 실험용 드론 시스템 제작/개발로 이어지고 고 있다. 그러나 드론은 비행체의 물리적 특성상 정밀한 제어가 용이하지 않기 때문에 많은 연습이 필요하다. 또한 법적으로 드론을 비행시킬 수 있는 공간이 다양하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 드론을 처음 접하거나 조종이 미숙한 사람들을 대상으로 드론의 비행 조종 연습을 할 수 있는 웹 기반의 교육용 소프트웨어를 개발하고 그 실용 가능성을 평가한다.
본 연구는 민간 시큐리티 분야의 드론 도입 시 교육과목 중 드론의 기능을 적용할 수 있는 과목을 기준으로 절차 및 내용에 관하여 연구를 실시하였다. 연구 결과 경계감시, 순찰, 경보, 촬영 및 영상기록, 장비점검, 장비 운송, 사격등의 과목에 드론운영에 대한 교육 내용을 포함시켜야 할 것이다. 이처럼 드론 시큐리티 분야를 민간 시큐리티 산업에 적용하기 위해서는 드론의 기능과 더불어 각 업무분야에 고유한 특성을 반영하여 과목을 구성하여야 할 필요가 있다. 또한 현재의 기술로는 드론에 부착되는 장비에 따라 사용 용도가 다를 수 밖에 없으며, 비행시기와 장소에 따라 실내비행이나 야간비행이 필요한 추가적인 조종교육 및 운용교육이 요구된다고 할 것이다.
본 연구는 교통정보 수집 시 사용되고 있는 다양한 수집장비에 대하여 고찰하고, 이에 따른 운영현황 및 문제점을 분석하여, 기존 교통정보 수집방식의 문제점과 오차를 저감시킬 목적으로 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 드론을 이용한 현장조사 결과를 기반으로 고도별, 각도별, 방향별로 분석을 시행하였다. 분석결과를 토대로 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법에 관한 드론 촬영기준을 제안하였고, 기존의 교통정보 수집방법과 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법과의 비교·검토를 통해 장·단점을 제시하였다. 또한, 교통영상정보 수집 시 드론을 활용하여 공중에서 각종 교통정보를 수집할 수 있고, 기존에 설치한 교통정보 수집지점과 더불어 주변의 상황까지 더 광범위하게 수집하고 각종 돌발상황, 재난상황 등 유고상황에 능동적으로 대응하여 이용자에게 주변 교통정보를 제공할 수 있으며, 필요에 따라 수집지점을 변경·확대하는 등 고정식 장비로 수집되는 교통정보를 보완하여 정확한 교통량 조사 목적을 달성하는데 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
드론 Photogrammetry는 높은 기술적 활용가치가 있는 기술로서, 결과물로 생성하는 3D 디지털 공간정보 모델이 시설물의 비육안 안전점검 및 진단에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 디지털 트윈 구축을 위한 가장 기초적이고 핵심적인 수치 데이터를 제공하기 때문이다. 본 연구에서는 드론 Photogrammetry의 적정 품질을 구현하기 위한 임무비행의 다양한 영향인자에 대해 고찰하였다. K-water연구원 누수탐사실습장을 대상으로 드론 사진 촬영 시 비행고도, 비행속도, 중첩도, 카메라 Pitch각의 영향에 대해 연구를 수행하였다. 본 연구에서 비행시간에 영향을 미치는 인자로서 비행고도, 중첩도, 비행속도의 순으로 중요도가 있음을 알 수 있었다. 드론 임무 비행 시 후처리 결과에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 중첩도로 나타났다. 중첩도 60% 임무비행은 3D 모델의 geometry 왜곡이 큰 편으로 나타났다. 비행 고도는 GSD (Ground Sampling Distance)와 직접 연계되므로 중요하며, 낮은 고도일수록 높은 품질의 모델링이 가능하다. April Tag를 통한 지상기준점 자동 패턴 인식 기능은 후처리 과정에서 시간 절약이 가능하여 유용하였다. 비행속도에 의한 결과물의 품질은 큰 차이가 없었으나, 수직 구조물의 모서리 부분에 다소 차이가 있었다. 짐벌 Pitch각도에 의한 정사영상 품질의 차이는 크지 않았으나 수직구조물과 평면적 구조물에 따라 각기 다른 촬영각도를 적용하는 것이 바람직하다. 본 연구성과는 향후 보다 다양한 환경에서의 데이터 수집을 통해 최적 디지털 현실 모델링에 기여할 것으로 판단된다.
드론은 군용에서부터, 공공 관제 및 모니터링, 촬영 및 취미, 배송 서비스에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 그러나 드론에 내장된 센서 값 조작이나 수집 데이터 누출, 통신 내용 도감청 및 GPS 신호 조작 등의 보안 취약점을 이용한 공격은 드론을 포획하거나 추락시키고 중요한 데이터를 탈취하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 보안 취약점을 해결하기 위해 드론 전용 난수 생성기와 통신보호를 위한 암호프로토콜, 화이트박스 암호를 통한 정보보호 및 신호 인증을 통한 GPS 스푸핑 탑지 기법 등 안전한 드론 보안 메커니즘이 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론 시스템의 구성 요소별 보안 위협 요소를 살펴보고, 보안 위협 사례를 공격 유형별로 분석한다. 또한 이러한 보안 위협들에 대응하기 위해 드론에 적용된 암호 기술 현황에 대해 살펴본다.
드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
드론사진측량(Drone photogrammetry)은 높은 정확도의 공간정보획득과 각종 모니터링 목적으로 활발히 활용되고 있다. 요구하는 정확도를 얻기 위한 드론사진측량 계획 시 경험 또는 기존의 사례를 참고하여 계획하는 경우가 일반적이나 불량한 정확도로 인하여 재 촬영하는 경우가 종종 발생한다. 요구하는 드론사진측량 처리결과의 공간정확도는 결과물의 종류에 관계없이 객관적인 평가의 수단이 되므로 신중히 결정할 필요가 있다. 따라서 드론사진측량의 프로젝트설계는 요구하는 공간정확도(3D positional accuracy)를 충족시키기 위해 촬영고도, 중복도, 지상기준점(GCP; Ground Control Point)의 수와 배치, 외부표정(EO; Exterior Orientation)요소에 대한 획득방법의 결정이 필요하다. 본 연구에서는 드론사진측량 정확도분석에 대한 기존 연구사례를 면밀히 분석하고 시험지역에 적용하여 검증하였으며 이 분석결과를 토대로 소규모지역 드론사진측량 프로젝트시의 설계지침을 마련하였다. 제시한 프로젝트설계지침은 완벽하지는 않지만 실무에 많은 도움이 될 수 있을 것을 기대하며 추후 종합적분석을 통한 설계지침이 마련된다면 완벽한 매뉴얼을 제공할 수 있을 것이다.
드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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