• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.429-436
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• 2017

무인기는 조종사가 탑승하지 않고 주파수를 통해 컨트롤 센터에서 원격으로 명령을 하달 받거나 미리 입력된 임무를 수행하며, 지금까지는 주로 군용으로 이용되었지만 ICT 기술 발전으로 인해 이제는 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. Teal Group의 2014년 World UAV Forecast는 향후 10년간 무인기 시장은 매년 10%씩 성장하여 2023년에는 125억 달러에 이른다고 전망하였다. 그러나 무인기는 원격으로 조종되기 때문에 만약 악의적인 사용자가 원격으로 조종되는 무인기에 접근한다면 프라이버시를 크게 침해 하거나 재정적 손실이나 인명피해를 입힐 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결 위해서는 반드시 무인기와 조종매체가 상호인증을 통해 보안채널을 구축해야 하지만, 기존 보안기법은 많은 컴퓨팅 자원과 파워를 요구하며, 통신 거리, 인프라, 데이터 흐름 등이 무인기 네트워크와 다르기 때문에 무인기 환경에 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 현재 기술 표준화가 활발히 진행 중인 지상 Control and Non-Payload Communication (CNPC) 환경에서 적은 컴퓨팅 자원을 요구하는 PUF를 기반으로 경량화된 무인기 인증 기법을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.250-257
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• 2019

최근 4대강사업을 통해 국가 주요하천 인근에 약 357개소의 친수공원을 조성하여 국민의 휴식 및 레저공간으로 활용하고, 하천 환경 및 생태적 건강성을 높이고자 하였으나 실제 활용도가 저조하여 친수지구의 수를 297개소로 축소하고, 친수지구 계획 및 관리를 위한 노력을 많이 하고 있다. 특히 이용객 수 조사 및 예측을 좀 더 과학적이고 체계적으로 하기 위해 통신 빅데이터를 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 사람이 현장 조사를 하는 방식과 비교하여 통신 빅데이터를 활용할 경우 공간적인 이용객 이동 패턴을 간편하게 파악할 수 있지만 실제 이용객 수와는 차이가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 검증이 필요하다. 이에 본 연구에서는 낙동강 하구에 위치한 삼락생태공원을 대상으로 통신 빅데이터를 활용한 이용객 이동 패턴과 무인기를 활용한 이용객 수를 비교하여 통신 빅데이터를 활용한 이용객 수 추정의 정확도를 평가하였다. 그 결과 하천 친수지구의 경우 pCELL의 정밀도가 낮아 시설물별 이용 패턴을 정밀하게 추정하기 어려웠으며, 도로 및 주차장 등에 멈춰 있는 신호들 때문에 공원 내 이용 패턴이 왜곡될 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 통신 빅데이터 처리에 있어서 친수지구 내 pCELL 수를 확충하고 도로 및 주차장 등의 시설물을 제외한 이용객 수 추정할 수 있도록 개선이 필요한 것으로 나타났다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.243-249
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• 2019

본 연구는 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 수위변화에 대한 하상재료의 분광정보 차이를 분석하는 것이 목적이다. 하상재료는 흙, 자갈, 호박돌, 갈대, 식생을 대상으로 하였으며 5개 하상재료에 대한 초분광 영상촬영을 실시하고 각 재료의 분광정보를 비교 분석하였다. 수위 변화를 위해 유량조절이 가능한 실험수로를 제작하고 수로 내 하상재료를 설치하였다. 수위 조건은 0.0 m, 0.3 m, 0.6 m이며 수위에 따라 CASE를 구분하였다. 영상촬영 후 각 하상재료별 10개 포인트를 평균한 값을 분석 자료로 사용하였다. 분석 결과 흙, 자갈, 호박돌, 갈대의 파장별 반사율은 비슷한 유형을 보이지만 각 재료별 가시광선과 근적외선 영역에서는 분광정보의 고유특징이 나타났다. 또한 수위가 깊어질수록 가시광선과 근적외선 영역에서 반사율은 감소하고 있으며 감소 비율은 하상재료에 따라 차이가 발생하였다. 하상재료에 대한 고유정보는 향후 하천환경평가를 위한 기초연구 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2020

항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.29-38
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• 2016

우주전파환경 변화의 중요성과 스마트 폰 및 드론과 같은 지자기 방향성과 연계된 전자장비의 보편화로 지자기 편각성분에 대한 효율적인 관측 방안 및 지자기 교란 영향에 대한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 교외에 설치된 통합기준점을 방위표지로 한 지자기 편각관측의 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 국내 중앙에 위치하며 INTERMAGNET에 가입된 청양 지자기관측소 자료를 활용하여 지자기 성분의 일변화 및 교란수준을 KP, KK와 연계하여 상관성을 분석하였다. 국내 지역 내, 통합기준점 3곳 및 개활지 1곳에 대한 지자기편각 관측을 수행하였다. 통합기준점을 활용한 편각측정의 타당성 검토를 위한 비교 기준으로 세계지자기모델을 선정하고 모델 값과 절대 관측 값 및 모델간의 편각편차를 비교 분석하였다. 연구결과, 교외 통합기준점을 방위표지로 활용한 지자기 편각성분의 절대관측의 적합성을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.471-476
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• 2020

본 논문은 중학교 학생을 대상으로 적용한 아두이노 체현 기반 프로그래밍 실습 교육 과정을 설계하고 교육과정 진행 전과 후의 설문조사를 진행한다. 아두이노는 프로세싱 언어에서 사용하는 IDE를 통합한 오픈소스 피지컬 컴퓨팅 플랫폼으로서 다른 플랫폼에 비해 저비용(low-cost)이며 비교적 간단하게 확인할 수 있는 입출력 인터페이스와 실제적 체현성 때문에, 중학교 학생을 대상으로 프로그래밍 교육을 하기에 적합한 교육 자료이다. 이후 설문 조사를 통해 중학생들의 프로그래밍에 대한 필요성 인지 변화 및 사고능력 증진에 관한 피드백을 받게 된다. 본 연구에서는 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 1차수 당 8주 씩 진행하여, '16년부터 '17년까지 2년간 112명의 중학교 학생을 대상으로 결과이다. 체현 기반 프로그래밍 교육을 이론 교육 및 체현 기반 실습 교육으로 진행하였으며, 체현기반 실습 교육은 초음파 센서를 이용한 RC카 만들기, 아두이노 쿼드로터 드론 만들기를 진행했다. 본 연구의 목적은 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 통해 중학교 학생들의 프로그래밍에 대한 인지, 필요성 및 프로그래밍 교육이 사고력 증진에 유효한가를 학생들 주관적인 지표로서 유효함을 입증하는 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제61호
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• pp.9-38
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• 2019

한국의 국가기반시설은 시설규모가 증가하고 밀집되어 강화된 북한의 국지도발, 테러공격을 위한 풍부하고 매력적인 잠재적 표적으로 식별될 것이다. 또한 드론위협, 주 52시간 근무제도에 따른 경비병력 부족 등의 보안환경 변화에 따라 현 물리적 방호체계에 대한 유효성과 적절성을 재평가하고 전환을 고려할 시점으로 사료된다. 본 연구에서는 국가기반시설 중 원자력발전소의 외곽 물리적 방호체계에 집중하여 국가 기반시설 외곽 물리적 방호체계의 전환 방향과 개선방안을 운영개념 및 설계 방법론 측면에서 연구하였다. 원자력발전소에 집중하는 이유는 원자력발전소는 피해 시 전기발전 중단의 단기적인 피해와 함께, 방사능 물질 유출과 오염에 따르는 광범위하고 장기적인 피해가 발생하므로 가장 높은 보안수준을 필요로 하기 때문이다. 개선방향 도출 목표로 국내 연구동향과 국내·해외 관련법을 종합 검토하고 한국의 특수성을 고려하여, 과학화, 기동화, 유연성으로 운영개념을 재설정하고 체계전환의 기준을 수립하였다. 새로운 외곽 물리적 방호체계의 기술적 성능개선을 위하여 개별설계에서 탈피, 고신뢰성·다방법론 기반의 통합설계 방법론 적용방안을 연구하고 구매제도 개선 및 해외 수출, 타(他)국가기반시설로의 확대적용을 제언한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1731-1738
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• 2021

본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.