Based on the camera movement on image expression and grammar, this study intended to analyze the characteristics of image expression filmed and broadcasted by drones. This study analyzed drone images using the movement characteristics of existing video cameras as a coding nomenclature. These were intended to examine the differences from existing video grammar and their implications. This study conducted a content analysis using the entire population of drone news footage broadcast for four years in 2015, 2016, 2017 and 2018 by TV Chosun. The size of the screen, camera work, duration of the shot, camera angle, etc. were selected and analyzed. As a result, the drone camera work showed that it uses the most dolly shots in the case of camera movement, followed by the drone camera movement in the order of pan and tilt shots. For zoom, the frequency of use was the smallest. In addition, this study analyzed the size of the screen, duration of the shot, and camera angle of drone. Analysis shows that drones use certain camera movements most frequently, and unlike grandiose modifiers such as "extension of human gaze," drone remains as a supplementary means to enhance the traditional media expression.
General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
군사용으로 개발된 드론(drone)은 관련 기술의 발전과 함께 군사용을 벗어나 민간 영역에까지 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 현재 드론은 농업 분야를 비롯하여 무인 택배, 영상콘텐츠 제작, 건축 분야 등에서 드론의 사용이 활발히 증가하고 있다. 우리나라는 2021년부터 드론 비행을 위한 드론 자격증 제도를 도입하여 운영 중이며 최대 이륙중량 2kg 이상의 드론 비행은 비행경력과 실기 시험이 요구된다. 그러나 2kg 미만의 드론은 비행경력이나 실기 시험이 필요 없이 온라인 교육 자격만으로도 운영할 수 있다. 최근 최대 이륙중량 2kg 미만의 촬영용 드론의 보급이 급격히 증가하고 있으며 이와 관련된 사고 또한 증가하고 있다. 본 논문은 급격히 증가하는 촬영용 드론의 특징에 대하여 살펴보고 이와 관련된 촬영용 드론 교육 방안에 대하여 논의한다.
Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
급증하는 드론 운용과 더불어 카메라가 장착된 드론은 제3자 개인의 인격권 및 재산권 침해 우려가 있다는 논의는 이미 선행연구에서 지적되었다. 하지만 아직 국내에서는 드론 관련 판례를 찾아보기 어렵다. 독일 법원(Potsdam)의 경우 카메라 장착 드론으로 이웃집 마당을 비행한 사안에서 독일 「민법」 제1004조제1항제2문을 근거로 드론 운영자의 주의의무 해태에 따른 재발위험 방지를 위하여 토지소유자의 예방적부작위청구권을 인용한 바 있다. 또한 자신의 앞마당을 비행하는 카메라장착 드론을 격추한 사건에서도 최근 독일 법원(Riesa)은 카메라 장착 드론이 제3자의 사생활 영역을 비행하는 것은 독일 「형법」 제201조a에 따른 사생활침해에 해당하는 위법한 행위이므로 「형법」 34조 및 「민법」 제288조, 제904조 긴급피난에 해당하므로 형사상 재물손괴죄를 기각하였다. 해외의 사례를 직접적으로 국내에 적용하기는 어려우나, 유사한 사건은 충분히 국내에서도 발생될 수 있으므로 독일 하급심 판결이 국내에 주는 시사점은 크다고 할 수 있다. 국내적으로 카메라를 장착한 드론의 수요가 급증하는 만큼 법익침해에 관한 구체적 방안이 논의될 시점이다.
드론(dron)은 무인항공기(UVA : Unmanned Aerial Vehicle)로 조종사가 탑승하지 않고 원격으로 조정하거나 사전에 프로그램으로 입력된 경로를 스스로 비행하는 비행물체를 의미한다. 처음 군사적 목적으로 개발된 드론은 현재 다양한 용도로 사용할 수 있도록 개발되어 농업 산업을 비롯하여 여가활용, 물류 서비스, 인명 구조 분야에 이르기 까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이러한 분야 중 드론에 카메라를 장착하여 개발된 촬영용 드론은 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문은 촬영을 목적으로 하는 드론의 특징에 대하여 살펴보고 드론의 비행이나 드론을 활용한 촬영기법에 대하여 다룬다. 특히 영상콘텐츠 제작 분야에서 사용되는 촬영용 드론의 운용에 대하여 살펴본 후 기존의 영상촬영에서 사용되는 다양한 카메라 워킹을 드론을 사용하여 촬영하는 방법에 대하여 제안하고 논의하는데 그 목적을 둔다.
The proposed system in the study aims to detect forest fires in real-time stream data received from the drone-camera. Recently, the number of wildfires has been increasing, and also the large scaled wildfires are frequent more and more. In order to prevent forest fire damage, many experiments using the drone camera and vision analysis are actively conducted, however there were many challenges, such as network speed, pre-processing, and model performance, to detect forest fires from real-time streaming data of the flying drone. Therefore, this study applied image data processing works to capture five good image frames for vision analysis from whole streaming data and then developed the object detection model based on YOLO_v2. As the result, the classification model performance of forest fire images reached upto 93% of accuracy, and the field test for the model verification detected the forest fire with about 70% accuracy.
As the drone industry has grown greatly in recent years, drones are being used or developed in many industrial fields such as image shooting, pesticide application, delivery service, food delivery etc. In this paper, therefore, we developed a program that takes a user's desired area at a certain height using a camera-equipped drone and obtains the area of the zone the user wants through image processing. The first user selects an area or a path. Afterwards, the drone flies and takes pictures, and then measures the user's needs. A digital image taken at a constant height and with the same resolution is composed of pixels, the area can be calculated easily if we know the number of pixels in the zone the user wants. Particularly, it is easy to calculate the area of various shaped zones, not terrain shapes such as triangles and squares. In addition, the total area of specific places of the entire zone can be calculated. With the program of this paper, anyone can easily calculate the area of the place the user wants using a drone rather than calculating the area through difficult formulas or specialized equipment.
본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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