식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.
이 연구는 회전익 무인항공기인 드론을 활용하여 노천석회석광산 채굴장에 대한 3차원 모델링과 화약발파에 의한 석회석 채굴 전후의 채굴량 산정 가능성을 살펴보기 위한 것이다. 촬영된 채굴장의 영상에 대한 중복도를 분석한 결과 높은 화질의 구현이 가능한 것으로 나타났다. 카메라 캘리브레이션을 통해 왜곡도를 보정한 후 촬영 위치에서 각 축 방향 오차를 분석한 결과 허용 가능 범위를 보였다. 화약발파 전후 채굴량을 산정한 결과 넓은 범위의 채굴량을 비교적 짧은 시간에 빠르고 정확하게 산정 가능한 것으로 나타났다. 결론적으로 노천석회석광산의 채굴장 모니터링과 채굴량 산정에 있어 회전익 무인항공기 드론이 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이 방법은 향후 노천광산뿐만 아니라 건설 현장이나 도로사면 등의 주기적인 모니터링에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 위성센서 기술의 발전함에 따라 다양한 분광파장대의 고해상도 영상 취득이 가능해졌다. Worldview-3 위성센서는 높은 공간해상도를 지닌 panchromatic 영상과 함께 낮은 공간해상도를 지닌 VNIR (Visible Near InfraRed), SWIR (ShortWave InfraRed) 밴드들을 제공하고 있어, 국방, 환경, 측량 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 본 연구에서는 Worldview-3 위성영상을 활용하여 광물탐지를 수행하였다. Worldview-3 위성영상의 VNIR, SWIR 밴드들을 효과적으로 활용하기 위해 융합기법을 적용을 통해 panchromatic 영상의 공간해상도로 융합하여 광물탐지에 이용하였다. 광물탐지에 SWIR 밴드들의 활용성을 확인하기 위해 VNIR 밴드들만을 활용한 광물탐지를 수행하여 비교평가하였다. 광물탐지 기법으로는 대표적인 유사도 기법인 SAM (Spectral Angle Mapper)을 적용하였으며, 분석 결과에 경험적 임계치를 적용하여 광물로 탐지되는 화소들을 선정하였다. 광물탐지의 정확도 평가를 위해 유사도 분석을 수행한 결과에 참조자료를 이용하여 정량적평가를 수행하였다. 정확도 평가 결과, SWIR 밴드들을 활용한 광물탐지 결과의 탐지율과 오탐지율이 각각 0.882, 0.011로 계산되었으며, VNIR 밴드들만을 활용한 결과는 각각 0.891, 0.037로 나타났다. SWIR 밴드를 추가적으로 활용한 경우의 탐지율이 VNIR 밴드만을 사용한 경우보다 다소 낮은 것으로 나타났지만, 오탐지율이 크게 감소한 것으로 나타나, 이를 통해 광물탐지에서의 SWIR 밴드들의 활용가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 딥러닝 객체탐지 기법의 정확도 향상을 위해 항공사진과 드론 영상을 대상으로 확대율 조건과 계절요인이 탐지정확도에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 딥러닝 객체탐지기법 중 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 나타내는 Mask R-CNN을 사용하여 탐지대상인 자동차를 픽셀 단위로 탐지하고자 하였다. '서울시 항공사진서비스'를 통해 화면 확대 레벨을 달리하며 학습 영상을 캡처하고 각각을 학습하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 따르면 확대 레벨이 높아질수록 mAP 평균이 60%, 67%, 75%로 높아졌다. 데이터 세트의 train, test 데이터의 확대율을 엇갈려서 배치한 경우에는 확대율이 매우 낮은 경우를 제외하고 저배율의 데이터를 train 데이터로, 고배율의 데이터를 test 데이터로 배치하였을 때 높은 mAP로 반대의 경우보다 20% 이상 차이를 보였다. 그리고 4개월의 시차로 계절적 차이를 두고 촬영한 드론 영상의 경우, 같은 시기 영상자료 학습결과가 평균 93%로 높은 정확도를 나타내어 계절적 차이도 학습에 영향을 주는 것을 확인되었다.
최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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