• 전자통신동향분석
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• 제33권3호
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• pp.78-88
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• 2018

As the unmanned aerial vehicle industry and its related technologies grow each year, the number of abuse cases caused by drones is increasing. In addition to the invasion of privacy caused by indiscriminate photography, terrorism using unmanned aerial vehicles, which have a low detection probability, high location accuracy, and the capability of targeting people or places, as well as carrying chemicals, radiation materials, and small bombs, is becoming a significant problem around the world. Accordingly, many companies are developing anti-drone solutions that consist of various technologies such as radar, EO/IR cameras, and RF jammers to detect and disable unmanned aerial vehicles. This article briefly introduces the recent R&D trends and technical levels of anti-drone technologies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5624-5638
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• 2016

A novel method based on Surf points is proposed to detect and lock-track single ground target in aerial videos. Videos captured by moving cameras contain complex motions, which bring difficulty in moving object detection. Our approach contains three parts: moving target template detection, search area estimation and target tracking. Global motion estimation and compensation are first made by grids-sampling Surf points selecting and matching. And then, the single ground target is detected by joint spatial-temporal information processing. The temporal process is made by calculating difference between compensated reference and current image and the spatial process is implementing morphological operations and adaptive binarization. The second part improves KALMAN filter with surf points scale information to predict target position and search area adaptively. Lastly, the local Surf points of target template are matched in this search region to realize target tracking. The long-term tracking is updated following target scaling, occlusion and large deformation. Experimental results show that the algorithm can correctly detect small moving target in dynamic scenes with complex motions. It is robust to vehicle dithering and target scale changing, rotation, especially partial occlusion or temporal complete occlusion. Comparing with traditional algorithms, our method enables real time operation, processing $520{\times}390$ frames at around 15fps.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.152-163
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• 2022

본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.

• 한국추진공학회지
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• 제23권5호
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• pp.27-35
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• 2019

스텔스 기술은 레이더 및 적외선 시커와 같은 탐지기로부터의 탐지를 피하는 기술이다. 특히 IR 미사일은 항공기 자체의 열을 감지하기 때문에 적외선 신호에 의한 탐지는 더욱 위협적이며 적외선 스텔스 기술은 항공기 및 UCAV(Unmanned Combat Aerial Vehicle)의 생존을 보장하는데 필수적이다. 본 연구에서는 UCAV 노즐 설계에 따른 공력 및 적외선 스텔스 성능 분석이 수행되었다. 수치해석 결과에 따르면 Double S형 노즐은 엔진의 고온부를 차폐할 수 있기 때문에 적외선 신호를 줄이는 데 효과적이다. 또한, Double S형 노즐에서 회전부 위치가 뒤쪽에 위치할수록 적외선 신호가 감소함을 확인하였다.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.473-483
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• 2015

본 연구에서는 소형 무인항공기를 이용하여 해안 지형을 항공촬영 한 연구결과를 바탕으로 해안선 추출 및 변화량을 분석하였다. 해안지역의 경우 해양-육지간의 지속적인 상호작용으로 변화속도가 매우 빠르고, 연구자의 직접적인 관찰이 제한되는 경우가 많아 원격탐사 자료를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전통적인 원격탐사 방법은 시공간의 제약, 높은 운용비용 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 이에 새로운 원격탐사 플랫폼인 무인항공기를 이용하여 해안선을 추출하였다. 촬영된 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 해안선을 추출하였고, 조위차에 따른 해안선의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 활용한 소형 무인항공기와 소형 디지털 카메라는 기존 원격탐사 플랫폼과 비교하여 경제성에서 장점이 있다. 최근 무인항공기는 여러 분야에서 다양한 목적으로 연구가 진행되고 있는 바, 지리학 분야에서도 공간정보 구축의 플랫폼으로서 지역연구 등 다양한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.63-73
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• 2021

본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.317-325
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• 2021

1988년 부산에서 처음 발병된 소나무재선충병(Pine Wilt Disease, PWD)은 우리나라 소나무에 막대한 피해를 주고 있는 심각한 질병이다. 정부에서는 2005년 소나무재선충병 방제특별법을 제정하고 피해지역의 소나무 이동 금지와 방제를 시행하고 있다. 하지만, 기존의 예찰 및 방제방법은 산악지형에서 동시다발적이고 급진적으로 발생하는 소나무재선충병을 줄이기에는 물리적, 경제적 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 소나무재선충병 감염의심목을 효율적으로 탐지하기 위해 무인항공기를 이용한 영상자료를 바탕으로 딥러닝 객체인식 예찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 한다. 소나무재선충병 피해목을 관측하기 위해서 항공촬영을 통해 영상 데이터를 획득하고 정사영상을 제작하였다. 그 결과 198개의 피해목이 확인되었으며, 이를 검증하기 위해서 접근이 불가한 급경사지나 절벽과 같은 곳을 제외하고 현장 조사를 진행하여 84개의 피해목을 확인할 수 있었다. 검증된 데이터를 가지고 분할방법인 SegNet과 검출방법인 YOLOv2를 이용하여 분석한 결과 성능은 각각 0.57, 0.77로 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권10호
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• pp.2151-2161
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• 2020

The study presents a review of research advancements in the field of gamma radiation detection systems for emergency radiation monitoring, particularly two major sub-systems namely (i) the radiation detector and (ii) the detection platform - air-borne and ground-based. The dynamics and functional characteristics of modern radiation detector active materials are summarized and discussed. The capabilities of both ground-based and aerial vehicle platforms employed in gamma radiation monitoring are deliberated in depth.

• 전기학회논문지P
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• 제67권4호
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• pp.227-232
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• 2018

In this paper, we propose a faster object detection and tracking method using Deep Learning, UAV(unmanned aerial vehicle), Kalman filter and YOLO(You Only Look Once)v3 algorithms. The performance of the object tracking system is decided by the performance and the accuracy of object detecting and tracking algorithms. So we applied to the YOLOv3 algorithm which is the best detection algorithm now at our proposed detecting system and also used the Kalman Filter algorithm that uses a variable detection area as the tracking system. In the experiment result, we could find the proposed system is an excellent result more than a fixed area detection system.

• 방송공학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.999-1010
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• 2022

The increase in vehicle purchases worldwide is having a very significant impact on the availability of parking spaces. In particular, since it is difficult to secure a parking space in an urban area, it may be of great help to the driver to check vehicle parking information in advance. However, the current parking lot information is still operated semi-manually, such as notifications. Therefore, in this study, we propose a system for detecting a parking space using a relatively simple image processing method based on an image taken from the sky and evaluate its performance. The proposed method first converts the captured RGB image into a black-and-white binary image. This is to simplify the calculation for detection using discrete information. Next, a morphological operation is applied to increase the clarity of the binary image, and a template mask in the form of a bounding box indicating a parking space is applied to check the parking state. Twelve image samples and 2181 total of test, were used for the experiment, and a threshold of 40% was used to detect each parking space. The experimental results showed that information on the availability of parking spaces for parking users was provided with an accuracy of 95%. Although the number of experimental images is somewhat insufficient to address the generality of accuracy, it is possible to confirm the possibility of parking space detection with a simple image processing method.