Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.
General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
본 연구는 5G 통신을 이용한 농업용 드론에 임무 카메라를 장착하여 농작물 상태 정보 획득을 위한 비행시험에 대해 다룬다. 시험 방법은 설정된 다분광카메라와 열화상카메라를 드론에 장착하고 운영 고도와 속도를 달리하여 농작물 상태 이미지를 획득하는 것이다. 다분광카메라는 다섯 가지의 분광 파장을 이용하여 농작물 상태 이미지를 획득하며 자체 내장된 GPS에서는 비행 중 획득한 이미지의 정확한 위치와 고도 정보를 비행시간과 동기화 하여 제공한다. 그리고 비행 중 획득된 열 영상 데이터는 분석을 위해 5G 통신으로 지상의 서버로 전송된다. 그러므로 분광카메라와 열영상카메라를 함께 이용할 경우 효율적인 경작지 상태 파악이 가능하며, 본 연구를 통해 농업용 드론에 임무 장비를 장착한 비행시험으로 경작지에서 농작물 상태 파악이 가능함을 증명하였다.
With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.
급증하는 드론 운용과 더불어 카메라가 장착된 드론은 제3자 개인의 인격권 및 재산권 침해 우려가 있다는 논의는 이미 선행연구에서 지적되었다. 하지만 아직 국내에서는 드론 관련 판례를 찾아보기 어렵다. 독일 법원(Potsdam)의 경우 카메라 장착 드론으로 이웃집 마당을 비행한 사안에서 독일 「민법」 제1004조제1항제2문을 근거로 드론 운영자의 주의의무 해태에 따른 재발위험 방지를 위하여 토지소유자의 예방적부작위청구권을 인용한 바 있다. 또한 자신의 앞마당을 비행하는 카메라장착 드론을 격추한 사건에서도 최근 독일 법원(Riesa)은 카메라 장착 드론이 제3자의 사생활 영역을 비행하는 것은 독일 「형법」 제201조a에 따른 사생활침해에 해당하는 위법한 행위이므로 「형법」 34조 및 「민법」 제288조, 제904조 긴급피난에 해당하므로 형사상 재물손괴죄를 기각하였다. 해외의 사례를 직접적으로 국내에 적용하기는 어려우나, 유사한 사건은 충분히 국내에서도 발생될 수 있으므로 독일 하급심 판결이 국내에 주는 시사점은 크다고 할 수 있다. 국내적으로 카메라를 장착한 드론의 수요가 급증하는 만큼 법익침해에 관한 구체적 방안이 논의될 시점이다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
최근 드론(초경량 무인비행장치)에 대한 관심이 점차 높아짐에 따라 방송촬영, 재난현장, 레저 등 이를 활용하는 분야도 지속적으로 확대되고 있다. 그러나 드론의 활용이 높아지는 만큼 사생활 침해, 해킹 위협 또한 높아지고 있다. 드론에 탑재되는 고해상도 카메라는 실시간 동영상 및 사진 촬영이 가능하고, 언제 어디서든 촬영할 수 있어서 일반 주택, 빌딩, 호텔 등에서 사생활 및 소유권 침해 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 드론 상용 제품의 카메라에 대한 보안 취약점 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 통해 외부의 비인가 공격자의 카메라에 대한 접근 및 침입 시도로부터 드론을 안전하게 보호하기 위한 대응 방안을 제시한다. 또한, 이를 통해 제작 단계에서부터 기술적 보완장치 장착, 관련 항공법 및 법제도 정비 등 드론 산업 활성화 정책이 마련되기를 기대한다.
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.
드론은 취미생활 및 농약 살포, 배송 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 재난관리 분야의 활용도는 상대적으로 미미하여 구호품의 운송, 동영상의 활용 등 제한된 분야에서 일부 기능만을 사용하고 있는 것이 현실이다. 특히 재난을 전문으로 하는 기관이나 재난 전문가의 드론에 대한 이해 부족으로 활성화에 어려움이 가중된다고 판단한다. 이에 본 연구에서는 드론의 조종법에 대한 개략적인 특성과 재난관리 분야에서 드론이 활성화가 되지 않는 원인을 분석하여 제도적 측면에서는 법적 규제와 활용 측면에서는 카메라, 열 감지카메라, 적외선센서, RFID 등 센서 기반 등의 융합 적용상의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선방안 방향에 대해 제시하고자 한다.
본 연구는 드론에 다분광카메라와 열화상카메라를 장착하여 농작물의 건강 상태를 예측할 수 있는 식생지수(NDVI)를 획득하고 분석하는 정밀농업 기술을 실증하는 것에 대해 다룬다. 다분광카메라는 농작물의 반사율을 측정하여 식생지수를 계산하고, 열화상카메라는 작물의 온도 변화를 감지하여 수분 스트레스와 건강 상태를 평가한다. 이 연구를 통해 수집된 데이터는 농업 생산성을 높이고 화학 비료 및 농약 사용을 최적화할 수 있어 추후 사물 인식기술과 접목 하면 정밀농업 기술이 미래 농업의 지속 가능성을 향상하는 중요한 대안 기술로 자리 잡을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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