드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
최근 세계적으로 무인비행체인 드론(Drone)에 대한 관심이 급증하고 있는 추세이다. 그러나 아직 우리나라의 드론시장 현황은 촬영 장비 또는 어른들의 장난감(Kidult)이라는 타이틀을 벗어던지지 못한 채 극히 제한적인 분야에만 국한되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 드론 시장에서 현재까지는 활성화되지 않은 구조 및 방범용 분야에 중점을 두었으며 이에 대한 드론 설계 및 프로토 타입 개발에 대해 소개하고자 한다. 실제로 본 연구진행을 위해 드론제작과 관련이 있는 공학계열 학생들을 위한 드론제작 교육을 단기집중과정으로 실시하였다. 이후 창업동아리를 결성하여 현재 활발하게 개발활동 중에 있으며 창업활성화와 관련된 각종 사업 등을 통해 향후 창업으로의 연계까지 기대해볼 수 있다.
드론이나 이동형 촬영장비에 장착된 카메라로부터 깨끗하고 안정된 영상을 획득하기 위해서는 짐벌시스템의 안정화기 설계가 필요하다. 짐벌시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 안정화기로 구성된다. 이동형 촬영장비나, 비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동이 발생되는데, 이러한 진동을 제어하기 위하여 6자유도 운동방정식을 유도하고, 이 중에서 본 논문에서는 일반적으로 rolling, pitching, yawing 운동에 대해서는 PID 제어기를 사용하여 안정화를 제어하기만, 카메라종류나 짐벌시스템 구조가 바뀔 때 마다 PID 파라미터를 변경해야 되는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 이런 문제점을 개선하기 새로이 제기된 제어 기법인 지적 PID(intelligent PID) 제어를 통하여 진동제어를 수행하여 짐벌시스템의 안정화를 위한 제어기법을 제안하고자 한다.
3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.
군사 등의 특수 목적으로만 사용되었던 무인비행체 드론이 최근 상용 수준의 간결한 구조와 저가화가 가능해지면서 여러 제조업체를 통하여 민간분야의 다양한 응용에 활용 가능함을 증명하고 있다. 그러나 제조업체들 간의 시장 우위 선점을 위한 과열 경쟁으로 인하여 보안 안전성 검증 단계를 거치지 않은 드론과 이에 수반되는 애플리케이션이 시장에 바로 출시되면서 이들이 우리 사회를 향한 공격도구로 활용될 수 있다는 새로운 잠재적 위협이 우려되고 있다, 이와 관련하여 현재 드론과 애플리케이션과의 연결 및 데이터 통신 과정에서 완성도가 낮은 접근제어 기술이나 암호화되지 않은 통신방식을 비롯하여 드론 내부 소프트웨어의 코딩 상의 문제점 등에 의하여 다양한 취약점이 노출되고 있는 상태이다. 이러한 취약점들로 인하여 드론의 인증 해제 및 하이재킹을 통한 불법 영상촬영이나 개인정보의 유출 등을 비롯하여 특정 목표물을 향한 드론의 고의적 추락 등이 발생할 경우 재산 피해뿐만 아니라 인명 피해까지 발생할 수 있다. 특히, 현재의 드론 응용은 초기단계여서 향후 다양한 응용과 유관 기술들이 폭넓게 전개되어야 하는 시점에서 이러한 사고 가능성은 매우 심각하게 인식되어야 할 것이다. 더구나 제4차 산업혁명 시대의 드론은 비상시를 위한 다이나믹 모바일 게이트웨이 역할까지도 수행하여야 하는 환경에서 악의적인 행위는 전체 사회로 확산될 우려도 있으므로 미래 사회의 드론을 위한 안전문제는 매우 시급하고 중대하다고 할 수 있다. 이에 본 고에서는 현재까지 발표된 드론에 대한 다양한 보안위협을 조사하고 이러한 보안 위협을 요소별로 분류하여 정리하였다. 본 기고가 간단하게나마 정리한 내용을 통하여 다양한 보안위협에 대한 대응기술을 준비하기 위한 시발점이 되었으면 한다.
입체사진측량기법을 이용하면 지하공간 개발 시 발파로 발생하는 여굴 및 미굴을 정확하고 신속하게 조사할 수 있다. 입체사진측량 기술을 소형 무인항공기인 드론과 접목할 경우 조사를 더욱 효율적으로 수행할 수 있으나, 기존의 연구들이 지상에 국한되어 있어 지하 환경에서의 적용은 아직 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반 입체사진측량기법을 지하공간으로 확장하기 위해, 지하 갱도의 암반면을 대상으로 드론을 이용한 입체사진측량을 수행하였다. 이를 통해 드론 기반 입체사진측량기법의 정확도를 평가 및 분석하였으며, 그 결과 해당 기법이 지하공간 내에서도 높은 정확도를 갖췄음을 확인할 수 있었다. 더 나아가 정확도 분석 결과를 토대로 드론을 이용한 지하 입체사진측량을 위한 권장 촬영 및 정합 조건을 제시하였다.
드론은 군사목적에서 개발되고 사용되어 왔으나 현재에는 촬영, 물류 등의 다양한 분야에서 연구 및 사용되고 있다. 앞으로 수많은 드론이 하늘에서 비행할 것으로 예상됨에 따라 때때로 비슷한 항로를 비행하는 드론간의 충돌 위험 또한 야기될 수 있다. 드론을 안전하게 비행하기 위한 많은 연구들이 진해되어 왔지만 공중 충돌에 의한 피해를 최소화 하려는 연구의 진행은 초기상태에 있다. 본 논문은 민간 항공기에 적용되어 사용되고 있는 1030/1090MHz 대역의 TCAS 시스템을 433MHz LoRa 네트워크를 사용하여 구현하였다. 충돌 위험을 판단하는 근거는 비행준인 드론의 진행 방향 및 비행 고도를 통하여 산출한다.
최근 드론의 용도는 취미, 공연, 농업, 안전, 군사, 연구, 물자수송 등 다양한 분야와 목적으로 활용되고 있다. 더불어 드론의 불법적 활용으로 인한 안전 및 법적 문제 또한 빈번히 발생하고 있어, 이런 문제들을 예방하기 위한 드론의 탐지 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 카메라로 촬영된 영상에서 조류와 같은 다른 객체와 구별하여 드론을 탐지하는 기술과 상공에서 바라본 객체들을 탐지하는 기술을 구현한다. 제안 방법은 딥러닝 기반의 YOLOv4를 사용하였다. UAV_123 데이터세트로 학습한 실험 결과, mAP는 85%, Recall은 85%, Precision은 81%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인명 구조, 배송, 건축 뿐만 아니라 안티 드론 시장에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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