Building footprint extraction is an active topic in the domain of remote sensing, since buildings are a fundamental unit of urban areas. Deep convolutional neural networks successfully perform footprint extraction from optical satellite images. However, semantic segmentation produces coarse results in the output, such as blurred and rounded boundaries, which are caused by the use of convolutional layers with large receptive fields and pooling layers. The objective of this study is to generate visually enhanced building objects by directly extracting the vertices of individual buildings by combining instance segmentation and keypoint detection. The target keypoints in building extraction are defined as points of interest based on the local image gradient direction, that is, the vertices of a building polygon. The proposed framework follows a two-stage, top-down approach that is divided into object detection and keypoint estimation. Keypoints between instances are distinguished by merging the rough segmentation masks and the local features of regions of interest. A building polygon is created by grouping the predicted keypoints through a simple geometric method. Our model achieved an F1-score of 0.650 with an mIoU of 62.6 for building footprint extraction using the OpenCitesAI dataset. The results demonstrated that the proposed framework using keypoint estimation exhibited better segmentation performance when compared with Mask R-CNN in terms of both qualitative and quantitative results.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.171-176
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2023
What we have in common worldwide today is economic difficulties due to high inflation and uncertainty in the financial industry. The root cause of this is the war between Russia and Ukraine. The war between Russia and Ukraine is not simply a war between two countries. The United States and the European Union are providing military aid such as missiles to Ukraine, and Russia is attacking Ukraine by introducing UAVs (unmanned aerial vehicles) from Iran. A prominent weapon in this Russia-Ukraine war is the UAVs used in Russia. It is predicted that the form of war using UAVs will gradually expand in the future based on stealth. In addition, UAVs will continue to be used due to the fact that they can cause serious damage to the other country without harming their own lives, and because they have good cost-effectiveness. In this study, UAVs based on autonomous driving were studied. The target countries of the study include the United States, the European Union, China, and Iran, and the UAVs used in these countries have characteristics that can represent the world. In this study, the main specifications of major UAVs in use in major countries were investigated. In addition, the future technology and development direction were described through specifications and characteristics of UAVs currently in operation in major countries.
This study attempted to analyze the aspect of seeking a characteristic regeneration of low-rise residential areas through the Urban Regeneration New Deal Project in Seohak-dong Art Village in Jeonju, while the urban regeneration new deal projects are being carried out in various regions, nationwide. Time-series changes in aerial photographs in the study area, age, number of floors, and uses of buildings were examined. The main street structure, lots, and changes in buildings were reviewed, and through this, spatial zones that could extract the unique characteristics of the target area were classified. The characteristics of each area was linked to the proposal of an appropriate regeneration plan through the analysis. This study is meaningful in showing a case of characteristics of low-rise residential areas regeneration plan suitable for the specific region while the number of old low-rise residential areas is increasing.
본 연구에서 항공기 엔진의 공기흡입구 복합재 적용 구조 설계 및 해석 연구를 수행하였다. 본 연구에서 설계를 위해 대상 구조물의 구조 설계 요구조건 분석을 수행하였다. 구조 설계 하중은 압력 분포 하중과 가속도 조건을 적용하였다. 구조 설게 결과를 검증하기 위한 구조 안전성 평가를 위해 유한 요소 해석이 수행되었다. 구조 안전성 평가를 위해 응력 해석, 변형 해석, 좌굴 해석이 수행되었다. 최종 구조 안전성 검토를 통해 설계된 공기흡입구는 안전성을 확보한 것으로 확인되었다.
Although unmanned aerial vehicles have been used to overcome the limited accessibility of human-based visual inspection, unresolved issues still remain. Onsite inspectors face difficulty finding previously detected damage locations and tracking their status onsite. For example, an inspector still marks the damage location on a target structure with chalk or drawings while comparing the current status of existing damages to their previous status, as documented onsite. In this study, an augmented-reality-based structural inspection system with onsite damage information marking was developed to enhance the convenience of inspectors. The developed system detects structural damage, creates a holographic marker with damage information on the actual physical damage, and displays the marker onsite via an augmented reality headset. Because inspectors can view a marker with damage information in real time on the display, they can easily identify where the previous damage has occurred and whether the size of the damage is increasing. The performance of the developed system was validated through a field test, demonstrating that the system can enhance convenience by accelerating the inspector's essential tasks such as detecting damages, measuring their size, manually recording their information, and locating previous damages.
전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
무인항공사진측량은 저비용, 고효율의 장점으로 최근 고정밀의 신속 공간정보 데이터 취득 수단으로 떠오르고 있다. 하지만 무인항공영상의 정량적인 품질 검증 방법이나 인증에 대한 구체적인 절차와 세부규정이 미흡하다. 또한, 영상 품질에 대한 검증 수단이 영상의 해상도와 함께 명암의 대비 정도를 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이나 경계반응 분석이 아니라 단순히 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무인항공영상 품질 분석에서 경계반응 분석의 필요성을 확인하기 위해 GSD 분석과 함께 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다. 또한, 작업자가 간편하게 경계반응을 분석할 수 있도록 Matlab GUI 기반 tool을 제작하였다. 연구 결과, 동일한 GSD 임에도 불구하고 경계 반응 분석 결과는 상이하게 나타나 경계반응 분석의 필요성을 확인할 수 있었다. 아울러, 무인항공영상의 경계반응 분석 수치는 무인항공기에 탑재한 카메라의 성능에 비례함을 알 수 있었다.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)의 대표적인 성과물인 DSM(Digital Surface Model)과 정사영상은 고품질 공간정보 데이터로써 최근 공간정보산업 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 하지만 무인항공사진측량은 무인항공기체의 촬영고도, 촬영 카메라의 캘리브레이션, 촬영 당시의 기상조건, 기체에 사용된 GPS/IMU의 성능, 지상기준점의 개수 등 여러 가지 요인으로 인해 성과물의 품질이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 지상기준점 개수 변화에 따른 무인항공사진측량 성과물의 위치정확도를 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 기체는 고정익 기체이며, 촬영고도는 130m와 260m로 설정하였다. 사용한 지상기준점은 총 9개이며 각각 9, 8, 5, 4개를 사용하였다. 검사점은 연구 대상지에 골고루 분포된 총 10개의 검사점을 사용하였으며, RMSE 분석방법을 사용하여, 정사영상에서는 XY RMSE를 DSM에서는 Z RMSE를 비교 분석하였다. 또한, 정사영상의 해상도가 평면위치 정확도 검증시 작업자의 판단에 영향을 미친다고 판단하여 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적해상도를 분석하였다. 분석결과, 지상기준점의 개수가 달라지는 경우 평면위치 정확도의 변화량보다 수직위치 정확도의 변화량이 더 큰 결과를 나타내었으며 촬영고도가 높을수록 지상기준점의 개수의 변화가 위치 정확도에 미치는 영향이 큰 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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