노천광산의 개발은 고지대 산림에 대한 넓은 면적의 지형변화를 가져오며, 심각한 산림 훼손을 야기할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요하다. 드론 사진측량은 기존 유인항공 사진측량에 비해 상대적으로 낮은 고도에서 수행되므로 비교적 높은 정확도를 보이며, 지상측량 보다 단위 시간 당 작업 가능 영역이 크다는 장점이 있다. 본 연구에서는 드론 사진측량 기법을 이용하여 대규모 노천광산의 공간정보를 구축하고, 정확도 및 성과물의 활용성을 평가하고자 하였다. 드론 사진측량 성과물의 정확도는 수평방향으로 0.018~0.063m, 수직방향으로 0.027m~0.088m로 나타났으며, 이러한 결과는 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하는 것으로 노천광산 모니터링에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 구축된 노천광산의 공간정보는 다양한 활용이 가능하며, 주기적인 촬영에 의한 데이터 관리를 통해 시계열적 변화에 대한 특정 지역의 정량적인 변화를 모니터링 하는데 활용이 가능할 것이다. 향후 향후 노천광산 모니터링을 위한 다양한 현장의 추가적 연구가 필요하며, 이를 통해 실무적 차원의 활용성이 제시된다면 드론 사진측량 방법은 기존의 GNSS나 토털스테이션에 비해 작업시간과 비용을 크게 절감하고, 보다 가시적인 데이터의 생성이 가능하기 때문에 업무의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.
최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.
최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.
농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.
우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.
댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
본 연구에서는 토석류 매커니즘 분석을 위해 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기법을 사용하여 토석류 수치해석을 수행하고 선행연구와 비교하여 토질정수의 적용성을 검증하였다. 또한, 자굴산 유역 계곡부를 대상으로 드론을 이용하여 항공사진측량을 수행한 후 이를 기반으로 지형모델을 생성하고 NFLOW를 활용하여 토석류 수치해석을 수행한 후 결과값을 위성영상 기반의 기존의 방법과 비교·분석하였다. 본 연구 결과, 드론 영상 및 NFLOW를 활용한 수치해석 기법은 위성 영상기반의 기존 방법보다 실제 지형을 잘 반영할 수 있어 토석류 영향 예측에 적용성이 높은 것으로 나타났다. 따라서 드론영상 및 NFLOW를 활용한 토석류 분석 기법은 사방댐 위치선정 등 토석류 예방 대책 수립 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σMTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다
우리나라 갯벌은 우리나라의 하천 및 중국의 양자강과 황하 등으로부터 흘러 들어온 퇴적물이 밀물과 썰물에 의해 생성된 지형이며 오염정화, 어패류 생산 등에 있어 중요성이 아주 높다. 갯벌은 직접적인 접근이 어려워 지상측량이 힘들어 항공사진측량 기법을 활용하여 고해상도의 공간 정보를 얻는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 비용 및 촬영 주기 등에 있어 단점이 있는 유인항공기 및 인공위성을 보완하기 위해 최근 산업적으로 주목받고 있는 드론을 활용하여 갯벌 지형 생성에 대한 연구를 수행하였다. 전라남도 영광 함평만 야월리 갯벌에 대해 GPS(Global Positioning System) 기준점 측량, 시간대별 드론 영상 획득, 번들 조정, 입체영상 처리를 통하여 DSM(Digital Surface Model) 및 정사영상을 생성하고 상호 좌표등록 등의 절차를 통해 단시간 내에 공간 정확성이 높은 갯벌의 시계열 공간 정보의 생성이 가능하였다.
본 연구의 목적은 드론을 활용하여 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석하는 모델을 제시하는 것이다. 이에 따라 먼저, 드론을 활용하여 건설 현장에 대한 항공이미지를 획득하고 이를 기반으로 정사모자이크 이미지를 생성하고 다음으로 허프 변환 원형 검출 방법을 활용하여 정사모자이크 이미지에서 원형 형태의 말뚝기초를 자동으로 인식하도록 하였다. 마지막으로, 중첩된 정사 모자이크 이미지와 구조 도면 상의 철근콘크리트 말뚝기초의 중심점을 기준으로 연단거리를 계산하고, 수평 위치변동 15cm를 기준으로 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석한다. 또한, 제시된 모델의 활요성을 검증하기 위하여 토공 및 지정공사가 진행 중인 교육시설물 1개소를 선정하여 적용한 결과, 시공된 말뚝기초 전부를 자동으로 인식하였고 오차범위를 초과한 말뚝기초의 개수를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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