신속하게 면단위(2-Dimension)로 하천의 녹조 우심지역을 관측하기 위해 드론 다중분광영상을 이용한 분석기법을 연구하였다. 드론은 항공기나 위성에 비해 관측 면적이 작지만 높은 공간해상도와 현장접근 및 데이터 획득 용이성, 대기에 의한 간섭 저감, 다중분광센서를 이용한 신속한 자료처리로 녹조 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다. 이러한 드론의 다중분광센서 영상으로 하천의 녹조발생 현황을 모니터링하기 위해 광합성 색소에 의한 분광특성을 반영하는 분광지수들을 비교 분석하고 Chlorophyll-a(Chl-a) 농도 추정식에 적용 가능성을 평가하였다. 주로 Red-edge 밴드를 포함하는 분광지수가 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였는데, 그 중에서도 3-Band Model(3BM), Normalized Difference Chlorophyll Index(NDCI)가 각각 비슷한 수준으로 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.86, RMSE=7.5)을 나타내었다. NDCI의 경우에는 두 개의 분광밴드만 적용되는 간결한 수식과 정규화된(Normalizing) 결과값으로 신속하고 표준화된 프로세싱이 가능할 것으로 보이며 드론 녹조 모니터링에서 적용성이 높을 것으로 기대된다. 3BM의 경우에는 Red-edge 영역에서 두 개의 파장대를 적용해야 하나 본 연구에서 사용한 드론 센서에는 한 개의 Red-edge 밴드만 포함되어서 근적외선으로 대체하여 수식을 적용하였는데 Red-edge 파장영역이 세밀한 분광센서를 활용할 경우에 NDCI 보다 높은 정확도를 나타낼 수 있을 것으로 보인다.
재난 현장의 붕괴된 건물 아래의 매몰자를 탐지하기 위해서는 구조 업무를 수행하는 인력이나 관리자가 현장의 실제 붕괴 정도 및 현재 상태를 신속하게 파악하여야 구조 업무가 순조롭게 진행될 수 있다. 하지만 붕괴 현장의 경우 사람의 접근 시 추가 붕괴의 위험 등으로 사건이 발생한 부분에 접근이 어려워 현장의 정보를 쉽게 파악하기 어렵다. 또한 제한된 인원으로 인하여 붕괴 현장에 매몰된 사람들의 위치를 파악하는 일 역시 힘든 일이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 스테레오 비전 카메라를 장착한 무인비행장치 혹은 드론을 활용하여 붕괴지형의 정보를 파악하고자 한다. 스테레오 비전 카메라를 장착한 무인비행장치 제작을 위한 필요 기술 도출 및 제작 방법론 설명을 통해 붕괴지형 정보 획득을 위한 하드웨어 관련 기술을 제시하고자 한다. 다음으로 무인비행장치를 활용하여 획득한 자료를 바탕으로 붕괴지형을 3차원으로 모델링하는 과정을 통하여 본 연구에서 개발한 기기의 활용 가능성을 검증하고자 한다.
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.
본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.
본 논문에서는 드론을 이용한 영상 촬영이 대두되고 있는 현재에 효율적으로 영상을 전송하기 위한 대역폭이나 네트워크 시스템을 연구해야할 필요성이 있으며 2대 이상의 멀티 드론을 둥기화 및 군집화 시키기 위한 라우팅 프로토콜을 설계하려 한다. 우선 멀티드론을 제어하기 위해 Ad-hoc 네트워크를 구성하려 한다. 드론의 군집화를 위해 여러 연구가 진행되고 있다. 비행체 애드혹 네트워크(FANET)은 이러한 연구를 진행하는데 중요한 기반이 된다. FANET을 설계하기 위해 다수의 라우팅 프로토콜이 제시되고 있으며 이러한 라우팅 프로토콜은 다양한 상황과 환경에 따라 다른 성능을 보여준다. FANET을 설계하는데 사용할 라우팅 프로토콜을 결정하는데는 기존에 있던 모바일 애드혹 네트워크(MANET)에서 사용하였던 라우팅 프로토콜을 이용해 테스트를 진행한다. 따라서, MANET을 이용하여 FANET에서 사용할 라우팅 프로토콜을 시뮬레이션하여 향후 FANET을 설계하는데 최적의 라우팅 프로토콜을 선택하는데 도움을 줄 것이다. 끝으로 본 논문에서는 MANET에서 주로 사용되었으며 FANET에 적합할 라우팅 프로토콜을 설명하며 그 중 FANET을 설계하는데 주로 사용되는 라우팅 프로토콜의 성능비교를 기술하였다.
초분광 영상은 기존 다중분광 영상에 비해 보다 세밀한 분석이 가능하며 감지가 어려운 지표 성질의 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다. ADCP 측정결과 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있으며 수심은 평균 0.81 m로 나타났다. 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점은 645, 가장 낮은 지점은 278이며 실제 수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 분석한 결과 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다.
첨단 IoT(사물인터넷) 기술이 에너지 업계의 안전을 위해 다양하게 쓰이고 있다. 안전대책의 중심에는 드론이 인간을 대신해 다양한 역할을 한다. 드론은 사람이 일일이 점검하기 어려운 대규모 시설과 공간 제약으로 손길이 닿기 어려운 곳에 다가가는 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 가스 위험 시설물의 효율적 대응 관리를 위해 드론 영상을 활용하여 위험 시설물의 이동정확도 및 완성도를 실험하였으며 이동 인식 정확도 100%, 데이터 분석 평균 정확도 95.8699%로, 평균 완성도 100%임을 확인하였다 실험 결과를 토대로, ICT 기술과 접목된 미래 지향적인 시설물 위험성 분석시스템을 구현 제시하였으며. 향후 조건을 다각화한 추가 실험이 필요하다.
수중촬영을 위해서는 촬영자가 장비를 갖추고 수중으로 진입하여 촬영해야 한다. 촬영자가 직접 수중에 진입하기 때문에 수중에 존재하는 다양한 장애물이나 깊은 수심으로 인해 안전사고가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 수중 입체촬영을 위한 수면호버링 드론에 대해 제안하였다. 레이저 센서를 이용한 수위측정을 통해 드론이 일정 높이의 수면에서 호버링한 상태에서 촬영부만 수중으로 이동시켜 수중상태를 입체로 촬영하는 최적의 기법에 대해 기술하였다. 제안한 수중 입체촬영기법은 수중촬영에 드론을 사용함으로써 촬영자가 직접 수중으로 진입하지 않아도 되기 때문에 안전사고에 대한 문제점을 해결할 수 있으며 저비용으로 수중입체영상을 획득할 수 있는 장점을 갖고 있다. 입체촬영용으로 제안한 캠의 촬영각을 분석하여 적정한 입체영상의 시청이 가능한 조건을 수중 18cm높이에서 바닥면 거리가 41.4cm 일 때로 규정하고 수면호버링 드론의 엘리베이션 체인에 의해 하강하는 촬영부의 높이를 조정하도록 제안하였다.
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.
본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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