• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.11 no.1
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• pp.21-27
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• 2016

An integrated display software platform for small UAV is developed based on parallel processing technique in this paper. When the small UAV with high-performance camera and avionic modules is employed to various surveillance-related missions, it is important to reduce the operator's workload and increase the monitoring efficiency. For this purpose, it is needed to develop an efficient monitoring software enable to manipulate the image and flight data obtained during flight within the given processing time and display them simultaneously. In this paper, we set up requirements and suggest the architecture for the software platform. The integrated software platform is implemented with parallel processing scheme. Based on AR drone, we verified that the various data are concurrently displayed by the suggest software platform.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.182-183
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• 2019

본 논문은 이동형 프로젝션 디스플레이 구현을 위해 드론에 빔 프모젝터를 탑재한 드론 탐재형 프로젝터 시스템을 제인한다. 드론 탑재형 프로젝터 시스템의 주된 문제점은 드론의 모터에서 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝션 영상에 왜곡이 발생하게 된다는 것이다. 이러한 왜곡현상은 드론의 움직임에 따라 파동현상 (Fluctuation), 축 이동, 축 회전으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 드론 탑재형 프로젝터에서 자주 발생하는 파동현상을 초음파센서를 이용하여 안정화 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1003-1004
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• 2017

본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.8 no.4
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• pp.205-212
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• 2013

In recent, the demand of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) that can autonomous navigation and remote control has been increased in military, civil and commercial field. Particularly, existing researches focused on autonomous navigation method based on vanish point and remote control method based on event processing in indoor environments. However, the existing methods have some problems. For instance, a detected vanish point in intersection point has too much detection errors. In addition, the delay is increased in existing remote control system for processing images in real time. Thus, we propose improved vanish point algorithm by removing detection errors in intersection point. We also develop a remote control system with android platform by separating flying control and image process. Finally, we compare the proposed methods with existing methods to show the improvement of our approaches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.854-857
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• 2016

본 논문에서는 드론의 비행원리와 4족 로봇의 움직임에 관해 설명하고 마커 인식을 이용하여 두 로봇의 도킹 방법을 제시한다. 드론과 4족 로봇이 도킹 되었을 때 로봇의 무게 고려를 하여 설계를 하였고, 구조현장이나 재난극복 및 재난현장 같은 지상에서 이동할 수 없는 현장에 대해 비행과 지상을 이동하며 기동성을 높이고 임무를 수행할 수 있는 로봇을 제작했다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• v.18 no.3
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• pp.588-600
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• 2017

We develop a wireless, contact free power transfer mechanism that is safer than the direct metallic contact and robust to imperfect alignment on landing at the base station. A magnetic field is created using inductors on both the transmitting and receiving sides. We use the inductive wireless recharging to increase autonomy and decrease the sensor interference by reducing the inductor loop size. By locating four independent small receiver loops and corresponding four circuits around the quadrotor UAV, we can increase safety from circuit malfunctions in comparison to the use of just one loop. On the base station, four folding robotic bars are used to realign the receiver loops over the transmitter loops. After adequate recharging as measured by battery voltages or power consumption at the bae station, the UAV sends a signal to the base station to open the robotic bars and takes off once freed from the robotic bars.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.264-266
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• 2019

드론에 프로젝터를 탑재한 드론 프로젝터 시스템을 활용한 이동형 프로젝션 디스플레이를 사용할 경우, 드론의 비행시 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝터에 의해 투영된 영상에 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 종래에 사용되던 드론의 비행정보 기반 투영영상 변환행렬을 실제 영상에 적용해보고 비행 움직임에 의해 발생하는 실제 투영영상에서 발생하는 오차를 평가하기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.959-960
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• 2023

본 연구에서는 수중 환경 정보 수집과 수집된 환경 정보를 쉬운 인터페이스 환경 구축하고자 부력제어 방식의 수중 드론을 제작하고 수중 지형 지물의 로드뷰 제작 기법을 개발 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.229-230
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• 2024

최근 드론으로 극한 환경에서 범죄 수배자 및 실종자를 탐색하는 시도가 활발하다. 이때 생체 인증 기술인 얼굴 인증 기술을 사용하면 탐색 효율이 높아지지만, 암호화되지 않은 인증 프로토콜 적용 시 생체 정보 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 드론이 수집한 얼굴 이미지 템플릿을 암호화하여 안전하게 인증할 수 있는 효율적인 생체 인증 프레임워크인 DF-PPHDM(Privacy-Preserving Hamming Distance biometric Matching for Drone-collected Facial images)을 제안한다. 수집된 얼굴 이미지는 암호문 형태로 서버에 전달되며 서버는 기존 등록된 암호화된 템플릿과의 Hamming distance 분석을 통해 검증한다. 제안한 DF-PPHDM을 RaspberryPI 4B 환경에서 직접 실험하여 분석한 결과, 한정된 리소스를 소유한 드론에서 효율적인 구현이 가능하며, 인증 단계에서 7.83~155.03 ㎲ (microseconds)가 소요된다는 것을 입증하였다. 더불어 서버는 드론이 전송한 암호문으로부터 생체 정보를 복구할 수 없으므로 프라이버시 침해 문제를 예방할 수 있다. 향후 DF-PPHDM에 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 자동화 기능을 추가하고 코드 최적화를 통해 성능을 향상시킬 예정이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.5_1
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• pp.653-666
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• 2020

Understanding the vegetation structure is important to manage forest resources for sustainable forest development. With the recent development of technology, it is possible to apply new technologies such as drones and deep learning to forests and use it to estimate the vegetation structure. In this study, the vegetation structure of Gongju, Samchuk, and Seoguipo area was identified by fusion of drone-optical images and LiDAR data using Artificial Neural Networks(ANNs) with the accuracy of 92.62% (Kappa value: 0.59), 91.57% (Kappa value: 0.53), and 86.00% (Kappa value: 0.63), respectively. The vegetation structure analysis technology using deep learning is expected to increase the performance of the model as the amount of information in the optical and LiDAR increases. In the future, if the model is developed with a high-complexity that can reflect various characteristics of vegetation and sufficient sampling, it would be a material that can be used as a reference data to Korea's policies and regulations by constructing a country-level vegetation structure map.