에피폴라 영상은 원 영상에서 y-시차를 제거한 영상으로 3차원 입체 모델을 생성하거나 지도를 제작하기 위해서 필수적인 기술이다. 에피폴라 영상 제작에는 두 영상에서 특징점을 정합한 후 상호표정요소를 추정하여 생성하는 방법과 외부표정요소를 결정한 후 두 영상의 기선과 회전각을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 입력 영상의 외부표정요소에서 방향코사인을 이용하여 에피폴라 영상을 제작하는 방법과 원 영상에서 에피폴라 영상으로 변환할 때 용이한 계산을 위하여 변환관계를 행렬을 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론의 적용성은 고정익과 회전익 드론에서 촬영한 영상을 이용하여 평가하였으며 그 결과 드론의 형태에 관계없이 에피폴라 영상이 적합하게 제작됨을 알 수 있었다.
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 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
본 연구는 지진 및 화재 등과 같은 천재지변이 발생되었을 때, 드론을 통하여 신속한 인명 구조를 판단하는데 목적이 있다. 재난현장에서의 모니터링을 위해 라이더, 온도, 유해가스 센서 및 무선카메라가 장착된 드론이 애플리케이션 서버에 등록되고, 구조 인원이 활동하기 이전에 현장의 상황을 파악하기 위하여 실시간으로 모니터링 기능을 수행 한다. 모니터링을 통해 인명구조를 위한 사람이 발견되었을 경우, 애플리케이션 서버는 효율적인 구조를 위해서 실시간 영상 정보를 제공 한다.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
군사적 용도로 처음 개발된 드론(drone)은 현재 드론 관련 기술의 발전으로 인해 다양한 용도로 군사적 용도 외 민간 분야에서도 개발되어 사용할 수 있게 되었다. 이러한 분야 중 영상 촬영을 목적으로 개발된 촬영용 드론은 드론에 카메라를 장착하여 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 촬영용 드론은 기존의 촬영 기술로는 촬영하기 어려웠던 현장성과 역동성 있는 영상 촬영을 가능하게 해 준다. 본 논문은 드론을 이용하여 촬영을 할 때 드론 조종자가 드론을 조정하면서 드론 카메라가 촬영하는 피사체를 직접 보면서 드론을 조종할 수 있는 뷰파인더를 제작하였다. 제작한 드론용 뷰파인더는 안경 형식으로 3D MAX로 모델링한 데이터를 3D 프린터로 출력하여 초소형 LCD 모니터를 장착하는 과정으로 제작하였다. 이렇게 제작된 드론 촬영용 뷰파인더는 드론의 안전한 비행과 함께 촬영하고자 하는 피사체의 정확한 프레이밍 촬영을 가능하게 해 준다.
본 논문은 드론 같은 움직임이 불규칙한 환경에서 깨끗하고 안정된 입체영상을 촬영하기 위해서는 드론용 짐벌 시스템 제어 안정화기 설계가 필요하다. 짐벌 시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 센서 등으로 구성된다. 움직임이 불규칙한 촬영장비나, 비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동의 발생으로 인해 안정된 영상물을 촬영하기에 어려움이 많다. 이러한 다양한 주파수 성분의 진동을 제어하기 위해 일반적으로 rolling-pitching-yawing 운동에 대하여 일반적인 PID 제어기를 설계하여 안정적으로 제어하지만, 드론용 짐벌시스템 구조가 변경되거나 시스템 일부 요소가 변경되게 되면 기존에 설계된 PID 제어 파라미터를 재조정을 해야 되는 경우가 빈번하게 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제기된 제어 기법인 지적 PID제어를 통하여 움직임과 짐벌시스템의 진동제어를 수행하여 외부 환경의 변화에 강인한 제어기법을 제시하고자 한다.
Based on the camera movement on image expression and grammar, this study intended to analyze the characteristics of image expression filmed and broadcasted by drones. This study analyzed drone images using the movement characteristics of existing video cameras as a coding nomenclature. These were intended to examine the differences from existing video grammar and their implications. This study conducted a content analysis using the entire population of drone news footage broadcast for four years in 2015, 2016, 2017 and 2018 by TV Chosun. The size of the screen, camera work, duration of the shot, camera angle, etc. were selected and analyzed. As a result, the drone camera work showed that it uses the most dolly shots in the case of camera movement, followed by the drone camera movement in the order of pan and tilt shots. For zoom, the frequency of use was the smallest. In addition, this study analyzed the size of the screen, duration of the shot, and camera angle of drone. Analysis shows that drones use certain camera movements most frequently, and unlike grandiose modifiers such as "extension of human gaze," drone remains as a supplementary means to enhance the traditional media expression.
At a time when the demand for drones is increasing, a plan to utilize drone images was sought for efficient promotion of cadastral resurvey. To achieve the purpose of this study, the technical and legal status of drone images was reviewed, and through this, the possibility of using it for cadastral resurvey was primarily reviewed. subsequently, an experiment was conducted targeting the project district to examine whether drone images were applied to boundary extraction, which is the primary process of cadastral resurvey. As a result of the experiment, it was found that boundary extraction from images is possible. However, in some cases, it is impossible due to field conditions or image quality. Therefore, it is necessary first to apply cases where boundary extraction is possible to cadastral resurvey and seek solutions for some impossible cases. In particular, the image quality problem may have problems with the current technology, but it will also have problems with the existing drone equipment. So, standard for drone calibration should also be established. Finally, the cadastral resurvey surveying procedure using drones was also presented
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[게시일 2004년 10월 1일]
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