• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.791-802
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• 2023

The manual inspection of photovoltaic (PV) panels to meet the requirements of inspection work for large-scale PV power plants is challenging. We present a hot spot detection and positioning method to detect hot spots in batches and locate their latitudes and longitudes. First, a network based on the YOLOv3 architecture was utilized to identify hot spots. The innovation is to modify the RU_1 unit in the YOLOv3 model for hot spot detection in the far field of view and add a neural network residual unit for fusion. In addition, because of the misidentification problem in the infrared images of the solar PV panels, the DeepLab v3+ model was adopted to segment the PV panels to filter out the misidentification caused by bright spots on the ground. Finally, the latitude and longitude of the hot spot are calculated according to the geometric positioning method utilizing known information such as the drone's yaw angle, shooting height, and lens field-of-view. The experimental results indicate that the hot spot recognition rate accuracy is above 98%. When keeping the drone 25 m off the ground, the hot spot positioning error is at the decimeter level.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.92-100
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• 2020

현재 수중 촬영을 통해 물속이나 바다 속을 촬영하려는 수요는 매우 빠르게 늘어나고 있다. 방송용 수중 촬영, 레저 및 스포츠용, 군사 및 작전용 등 그 적용 범위 또한 빠르게 늘어나고 있다. 그중 특별히 우리는 선박 선저에 부착된 해양 생물들을 촬영하고 검사하기 위해 수중 드론에 사용 될 최적의 카메라를 선정한다. 3대의 카메라들을 성능적으로 비교하는데 수중 촬영이라는 특별한 상황에서 객관적 기준, 주관적 기준을 사용하여 비교 및 평가한다. 본 연구는 수중 촬영이라는 특이한 상황에서 카메라의 해상도와 같은 성능적 기준이 객관적 기준과 주관적 기준에도 부합하는지를 확인한다. 그리고 훌륭한 화질 제공에는 영상을 보정하는 필터 외에도 적절한 카메라 선정이 중요하다는 점을 보여준다. 이 연구 후에도 좀 더 다양한 카메라들을 이용한 연구를 통해서 수중 촬영용 카메라 화질 비교의 적절한 기준을 제시해 줄 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.401-408
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• 2020

본 연구는 교통정보 수집 시 사용되고 있는 다양한 수집장비에 대하여 고찰하고, 이에 따른 운영현황 및 문제점을 분석하여, 기존 교통정보 수집방식의 문제점과 오차를 저감시킬 목적으로 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 드론을 이용한 현장조사 결과를 기반으로 고도별, 각도별, 방향별로 분석을 시행하였다. 분석결과를 토대로 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법에 관한 드론 촬영기준을 제안하였고, 기존의 교통정보 수집방법과 드론을 이용한 교통영상정보 수집방법과의 비교·검토를 통해 장·단점을 제시하였다. 또한, 교통영상정보 수집 시 드론을 활용하여 공중에서 각종 교통정보를 수집할 수 있고, 기존에 설치한 교통정보 수집지점과 더불어 주변의 상황까지 더 광범위하게 수집하고 각종 돌발상황, 재난상황 등 유고상황에 능동적으로 대응하여 이용자에게 주변 교통정보를 제공할 수 있으며, 필요에 따라 수집지점을 변경·확대하는 등 고정식 장비로 수집되는 교통정보를 보완하여 정확한 교통량 조사 목적을 달성하는데 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2004

본 논문은 군에서 운용중인 대공포 사격 훈련용으로 개발한 무인 표적기용 자동비행시스템 개발에 관한 논문이다. 조종사에 의해 수동으로 운용중인 표적기를 자동화함으로써 조종사 측면에서는 비행업무를 경감시키고, 군 측면에서는 사격훈련 예산절감이라는 장점을 가지게 된다. 현재까지 개발된 대부분의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 항공기 자세를 측정하기 위해 AHRS(Attitude & Heading Reference System)와 IMU(Inertial Measurement Unit)등의 고가의 센서를 장착하고 있지만 이를 장착하고 무인기를 사격훈련용으로 사용하기에는 예산절감이라는 목적에 적합하지 않다. 이에 본 논문은 저가의 센서를 장착하고 자동비행이 가능하도록 저가형 자동비행시스템을 개발하였으며, 자동비행 컴퓨터를 포함한 센서, 전원모듈, 스위칭 모듈, 모니터링 모듈, RC 수신기를 하나의 모듈로 단일화하여 통합형 자동비행시스템을 개발하였다. 또한 비행시험을 통하여 자동비행시스템 성능을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.327-330
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• 2017

최근 초경량 무인비행장치 드론은 방송촬영, 재난현장, 레저, 관측 이외에도 최초 드론의 개발 목적에 맞게 군사용으로도 활발하게 이용하고 있다. 그러나 드론의 활용이 많아지는 만큼 해킹 위협도 높아지고 있다. 특히 비행중인 드론이 탈취될 경우 조종자의 의도와 상관없이 악용되는 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이미 이란, 중국 등에서는 정찰중인 타 국가의 드론에 대해 해킹을 시도하여 탈취한 사례가 있다. 본 논문에서는 상용 드론 제품의 강제 탈취를 위해 드론에서 사용하고 있는 무선 네트워크 Wi-Fi와 Bluetooth 통신의 보안 취약점을 분석한다. 그 결과 외부 비인가 공격자에 의한 드론 탈취 방법을 보이고 드론을 안전하게 보호하기 위한 대응 방안도 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.457-467
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• 2019

최근에는 시각적으로 건설현장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특별히 폭이 좁고 거리가 긴 건설현장의 육상보다는 공중에서 무인항공기(UAV)나 드론(Drone) 등에 의하여 실시간으로 현장의 상황을 시각적으로 촬영하여 기록하거나 분석할 수 있는 방법이 매우 유용하다. 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 현장을 대상으로 무인항공사진촬영을 주기적으로 3회 이상 촬영하고 촬영시점에 주요 구조물에 대하여 USN 센서를 동시에 작동시켜서 건설현장에서의 공사 진행정도와 환경상태를 동시에 확인하고 매칭시킴으로서 건설현장의 영상정보와 환경정보를 효율적인 공사관리를 위하여 활용할 수 있도록 하는 것을 연구목표로 하였다. 그 결과, 건설 현장의 전문기술자뿐만 아니라 행정 관리자도 건설현장의 진행과정과 그 준공상황을 원하는 시점에 상세한 현장상황을 시각적으로 확인하고 적절한 예산투입과 적합한 자원의 지원에 있어서의 의사결정을 도울 수 있도록 함으로서 자연적인 환경요인에 의하여 수시로 변할 수 있는 건설현장의 안전관리와 재난예방, 다각적인 변화 요인의 검토를 각 분야의 전문가들이 함께 의논하여 최적의 해답을 도출하였다.

• 시큐리티연구
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• 제58호
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• pp.35-58
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• 2019

드론은 처음에 공군기나 미사일 연습 사격 표적용으로 개발되었으며, 일반인들에게는 무인 항공기 전체를 의미하는 것으로 사용되고 있다. 드론의 핵심 개념은 '무인'과 '항공기'로 구분될 수 있다. 그러나, 융합과학 기술혁명으로 표현되는 제 4차 산업혁명은 새로운 도시 공간형성의 개념으로 스마트시티가 제안되고 있으며 새로운 도시내 통합이동 체계 내에서 드론을 포함한 자율주행 이동체의 역할이 강조되고 있는 시점에서 기존의 드론 개념이 과연 적합한지에 대해서는 여러 의문이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기존의 드론의 개념에 대하여 발전과정과 각국의 법률상 정의, 선행연구 결과 등을 분석하여 미래 사회에 적합한 개념과 통일적인 용어를 제시하고자 하였다. 시대적 상황에 따라 국가나 기관, 또는 운용주체의 목적에 따라 드론을 정의하는 것은 바람직하지 않다. 인간의 삶에 바탕을 두고 드론의 개념을 인간의 도시 생활에서 찾아내는 것이 기존의 방법보다는 보다 합리적이며, 앞으로 드론의 발전상황을 고려한다면 더욱 타당하다고 할 수 있다. 후속연구에는 보다 상세하고 더 많은 자료와 연구결과 등을 분석하고, 본 연구에서 다루지 못한 부분에 대해서도 논의를 진행해야 할 것이다. 이를 바탕으로 법제화, 운영규정 마련, 관련 산업 진행 및 규제 등 다양한 주제에 대해서도 연구가 되어야 할 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.59-67
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• 2019

본 연구에서는 건설현장을 대상으로 무인항공기(UAV) 촬영을 통하여 얻어진 사진측량 자료를 이용하여 작업발판 등의 가설시설물 설치에 대한 적정성을 검토하였다. 연구대상은 강원대학교 삼척캠퍼스내 건물보강공사를 위한 가시설물이다. 검토대상은 강관비계의 띠장방향 비계기둥 간격, 장선방향 비계기둥 간격, 띠장 간격이다. 무인항공기 측량자료를 이용하여 검토한 결과 장선방향 비계기둥 간격은 기준을 잘 준수하여 설치되어 있었으나, 띠장방향 비계기둥 간격과 띠장 간격은 기준에 미달된 개소도 다수 발견되어 개선이 요구되었다. 특히 띠장 간격은 대부분 지점에서 기준에 미달되어 있었다. 무인항공기촬영으로 3차원 자료를 이용하여 입체적인 측량이 가능하여, 타 시설물에 가려져 있거나 내부에 위치한 시설물도 측량이 가능하였다. 무인항공기 촬영을 통하여 신속하게 현장의 상태를 자료화할 수 있으며, 현장인력의 작업을 방해하지 않고 측량을 수행할 수 있었다. 가시설물의 설치기준은 작업자의 안전확보를 위해 반드시 준수되어야 함에도 불구하고 현장에서는 아직 소홀히 다루어지고 있음을 알 수 있었다. 현장공정관리에 무인항공기 등을 활용하여 정기적으로 점검을 할 수 있도록 법적 제도가 보완되어야 한다고 판단되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2020

최근 드론 산업은 미래를 이끌어갈 신산업으로 부상하고 있다. 이러한 기대에도 불구하고 드론으로 인해 생기는 여러 문제들 중에서 개인정보침해 관련 문제는 기술적으로 쉽게 풀리지 않아서 드론 사용에 대한 법적인 규제만 더 강화하고 있는 실정이다. 본 논문은 드론 촬영물이 묵시적으로 가지고 있는 개인정보 침해문제를 클라우드 환경 가운데 기술적으로 풀어내었다. 사용자는 자신의 개인정보 침해 요소가 제거된 안전한 영상을 이용할 수 있도록 실시간 촬영 시 특정 사람 객체에 대한 마스킹을 진행할 수 있다. 라즈베리파이 카메라와 드론을 이용해 동영상을 촬영한 뒤 소켓 통신을 통해 이를 클라우드 환경에서의 서버로 전송하면 서버는 실시간으로 마스킹 처리를 진행하며 마스킹이 완료된 영상은 최종적으로 서버에 저장된다. 사용자는 모든 사람 객체 마스킹과 특정인을 제외한 모든 사람 객체 마스킹이라는 두 가지 옵션 중에서 원하는 옵션을 선택하여 개인정보 마스킹 처리를 진행할 수 있다.