• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2017

최근 기후변화에 따른 태풍과 국지성 집중호우의 증가로 국토의 64%가 산지인 우리나라에서는 재해의 위험성을 증가시키고 있다. 재해 분석에 있어 기초자료로 사용되는 지형자료의 정확도는 재해분석결과에 있어 중요하며, 지형촬영방법에 따라 정확도의 차이가 매우 크다. 지형자료 중 하나인 DEM(Digital Elevation Model) 활용분야 또한 확대되고 있고 지도제작에 있어 DEM을 사용하면 지형도를 신속히 제작할 수 있고, 편집 용이, 수작업 인원 감축, 정확도 향상 및 데이터베이스의 구축이 이루어져 체계적으로 종합적인 지형정보를 관리할 수 있는 장점이 있다. 지상 LiDAR를 이용하여 생성한 DEM은 매우 정확한 방법이며, 접촉식 측량장비에 비하여 누락되는 데이터가 적으며 정밀하게 자료를 수집가능 한 것이 장점이다. 지상LiDAR를 이용한 자료 취득 시식생과 구조물에 의해 촬영 각도가 제한되는 경우 충분한 자료를 얻기 위해 여러 위치에서 스캔이 필요하다. 한편 전 세계적으로 드론의 도입으로 인해 다양한 분야에서 높은 가능성을 가지고 활용되고 있는 실정이며, 드론을 이용한 연구들도 활발히 진행 중이다. 소규모 및 중간 규모의 하천, 산지 등의 현장 조사의 경우 LiDAR장비의 진입이 어려운 구간의 촬영 시 드론을 활용하면 보다 효율적일 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구는 지상LiDAR와 드론을 이용하여 얻은 DEM 자료를 비교 분석하여 드론으로 생성된 DEM 자료 활용 가능성 여부를 검토하였다. 본 연구에서는 동일한 지역에 지상LiDAR와 드론 촬영을 실시하여 지형자료를 각각 획득한 후 후처리 프로그램을 이용하여 영상분석을 실시하였다. 또한 측점을 선정한 후 지형 좌표의 편차, 표고의 편차 등을 비교분석하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_3호
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• pp.1325-1332
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• 2023

Recently, much research is being conducted based on point cloud data for the growth of innovations such as construction automation in the transportation field and virtual national space. This data is often measured through remote control in terrain that is difficult for humans to access using devices such as UAVs and UGVs. Drones, one of the UAVs, are mainly used to acquire point cloud data, but photogrammetry using a vision camera, which takes a lot of time to create a point cloud map, is difficult to apply in construction sites where the terrain changes periodically and surveying is difficult. In this paper, we developed a point cloud mapping system by adopting non-repetitive scanning LiDAR and attempted to confirm improvements through field application. For accuracy analysis, a point cloud map was created through a 2 minute 40 second flight and about 30 seconds of software post-processing on a terrain measuring 144.5 × 138.8 m. As a result of comparing the actual measured distance for structures with an average of 4 m, an average error of 4.3 cm was recorded, confirming that the performance was within the error range applicable to the field.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.53-61
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• 2019

토석류의 발생은 산악지역에 위치한 도로나 주택가에 심각한 위험을 초래하며 많은 재산의 손실을 발생시킨다. 본 연구에서는 산악지역에서 발생한 토석류를 모의하기 위해 2개의 유역을 선정하고 공간자료를 구축하였다. 첫 번째 유역의 경우 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 지형 자료를 구축하였으며 두 번째 유역의 경우는 드론을 활용하여 유역의 퇴적부를 촬영하고 DSM(Digital surface model)을 생성하였다. 그리고 토석류 발생이 하류부에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 상용 모델인 FLO-2D를 사용하여 토석류의 흐름 영역을 시뮬레이션하고 지상 LiDAR 및 드론 측정데이터의 퇴적부와 비교분석하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.63-71
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• 2021

드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.

• 화약ㆍ발파
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• 제40권4호
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• pp.15-26
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• 2022

최근 건축물의 노령화에 따른 건물 전체 기능저하와 화재 및 지반침하와 같은 재난에 따른 건축물의 안정성 저하로 구조물 해체 수요가 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 구조물 구성부위의 변형이나 손상의 정도가 심각한 구조물은 부재 내 집중하중이 발생하여 구조물 전체의 안정성이 저하되어 빠른 시일 내에 안전하게 구조물 해체가 가능한 시공기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 노후 구조물에 대한 비인가 증축이나 불법 개조와 같은 구조적 변경으로 시공 당시 건물의 설계도면과 상이한 경우가 빈번하다고 보고되어오고 있다. 본 연구에서는 해체 대상 구조물의 시공 당시 도면과 현 시점 구조와의 차이점을 보완하기 위하여, 실내외 구조 표면에 대한 실측값을 활용하여 3차원 모델을 역설계하는 기법을 제안하였다. 실제 해체 시공 예정인 건축물을 대상으로 구조물 외곽에 대하여 드론 촬영을 실시하고 구조물 내부는 LiDAR 스캐닝을 수행하여 건물외곽과 실내에 대한 점군데이터를 획득한다. 각각 점군데이터는 Smartmapper를 활용하여 정밀하게 정합되며 2차원 도면제작과 3차원 구조해석용 모델 작성에 사용된다. 제안된 역설계 기법을 검증하기 위하여 드론화상자료, LiDAR 스캐너자료, 정합자료로부터 생성된 3차원 모델과 실측된 부재간의 거리를 비교하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.33-40
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• 2022

With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.653-666
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• 2020

지속가능한 산림 발전을 위해 식생층위구조를 파악하는 것은 산림 자원 관리에 중요한 요소이다. 최근 기술의 발달로 드론, 딥러닝 등 신기술을 산림 부문에 접목한 활용이 늘어났으며, 이를 이용한 식생층위구조 추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 드론-광학 및 LiDAR 영상을 융합하여 공주, 삼척, 서귀포 지역에 대해 식생층위구조를 파악하였으며, 각 92.62%(Kappa value: 0.59), 91.57%(Kappa value: 0.53), 86.00%(Kappa value: 0.63)의 정확도를 확인하였다. 딥러닝을 활용한 식생층위구조 분석 기술은 광학 및 LiDAR의 정보량이 많아질수록 모델의 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 식생의 다양한 특성이 반영될 수 있는 복잡도 높은 모델과 충분한 샘플링을 통한 학습자료 구축이 동반되어 모델의 완성도가 높아진다면, 전국단위의 식생층위구조 지도를 구축하여 우리나라 정책·제도의 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권1호
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• pp.102-110
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• 2021

최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.19-19
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• 2021

최근 드론 및 ICT 융·복합기술은 산업 전반에 걸쳐 새로운 대안을 제시하고 있으며, 종전의 산업은 데이터 생성·가공·활용의 효율성, 경제성, 안전성 등의 장점을 들어 빠른 속도로 관련 ICT와 의 접목을 시도해 왔다. 이를 통해 과거의 기술과 방식에서는 찾아보기 힘들었던 다양한 형태의 결과물을 제시하는 등 데이터 기반의 4차산업혁명이 선도하는 변화가 곳곳에서 일어나고 있다. 국토교통부에서는 2018년부터 중앙·지자체·공공기관 소속직원을 대상으로 드론 조종인력 양성사업을 시작으로 2019년 국방·치안·환경·안전·측량 등 10개 분야에 드론 활용 임무특화교육을 진행해왔으며, 2020년도에는 시설물 점검, 불법행위 추적 감시, 수자원 관리 등으로 교육 분야 추가하는 등 활용범위를 확대해나가고 있다. 경기도 안전관리실(안전특별점검단)에서는 이러한 국가정책의 방향에 맞춰 새로운 기술과 융합을 시도하고자 2020년부터 '드론 등을 활용한 시설물 안전점검 고도화 연구'를 시작으로 절토사면 및 옹벽 등 시설물 안전점검과 하천 및 우수저류지의 유지관리에 ICT 융·복합 기술 및 분석용 S/W 등을 적용하고자 하였다. 본 연구에서는 드론 및 LiDAR 등을 활용하여 하천, 배수로, 우수저류지 등에 대해 공공관리주체가 실시할 수 있는 유지관리점검 및 현황분석 방법에 관한 것으로서 「하천법」, 「자연재해대책법」, 「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침」, 「우수유출저감시설의 종류·구조·설치 및 유지관리 기준」 등에서 정한 사항에 대해 적용하였다. 이를 통해 하천, 우수저류지 등 수공구조물의 홍수위 변동성 평가, 홍수조절부 용량검토 등 홍수방어 능력에 대한 유지관리 차원의 공공관리주체 역할을 강화하는 제도적 측면을 검토하고, 드론, LiDAR 등의 ICT 융·복합 기술 활용 확대를 통해 예산절감 및 공공안전 강화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.605-614
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• 2015

Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.