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.
For understanding molecular mechanisms of photochemical reactions, in particular reactions of proteins with biological functions, it is important to elucidate both the initial reactions from the photoexcited states and the series of subsequent chemical reactions, e.g., conformation, intermolecular interactions (hydrogen bonding, hydrophobic interactions), and inter-protein interactions (oligomer formation, dissociation reactions). Although time-resolved detection of such dynamics is essential, these dynamics have been very difficult to track by traditional spectroscopic techniques. Here, relatively new approaches for probing the dynamics of protein photochemical reactions using time-resolved transient grating (TG) are reviewed. By using this method, a variety of spectrally silent dynamics can be detected and such data provide a valuable description about the reaction scheme. Herein, a blue light sensor protein TePixD is the exemplar. The initial photochemistry for TePixD occurs around the chromophore and is detected readily by light absorption, but subsequent reactions are spectrally silent. The TG experiments revealed conformational changes and changes in inter-protein interactions, which are essential for TePixD function. The TG experiments also showed the importance of fluctuations of the intermediates as the driving force of the reaction. This technique is complementary to optical absorption detection methods. The TG signal contains a variety of unique information, which is difficult to obtain by other methods. The advantages and methods for signal analyses are described in detail in this review.
오픈소스는 4차 산업혁명의 핵심 성장 동력으로서 다양한 영상해석 알고리즘의 지속적인 개발과 활용이 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 UAS 영상해석 오픈소스 기반 알고리즘의 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능과 데이터 처리 소요시간을 중점으로 비교·분석하여 효용성을 검토하는 것이다. 5가지 매칭 알고리즘을 'ANN-Benchmarks' 프로그램을 통해 재현율 및 처리속도 기준으로 비교하였고 HNSW(hierarchical navigable small world) 매칭 알고리즘이 가장 양호한 것으로 판단하였다. 이를 바탕으로 삼각측량, 점군 데이터 조밀화, 표면생성의 단계별 기법들을 조합하여 108가지 영상해석 알고리즘을 구성하였다. 또한, 바다와 인접한 공원의 UAS(unmanned aerial system) 영상을 대상으로 108가지 영상해석 알고리즘의 3차원 재현 및 데이터 처리 소요시간을 고찰하고 상업용 영상해석 소프트웨어 'Pix4D Mapper'와 비교·분석하였다. 연구 결과, 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능 면에서 양호한 알고리즘을 각각 특정하였고 소요시간이 가장 낮은 알고리즘을 선정, 'Pix4D Mapper' 처리 결과와 비교하여 알고리즘의 효용성을 입증하였다.
기존의 넓은 면적 지역에 대한 정사영상은 항공사진측량을 이용하였으나 이 방법은 작은 면적 지역에 대한 정사영상 및 짧은 주기의 지속적인 변화 관측 측면에서는 비경제적이다. 드론은 군사목적으로 개발되어 활용되었으나 최근 농작물 관리 및 분석, 방송 중계, 기상 관측 그리고 재난 조사등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 드론은 가격이 비싼 상업용 드론을 이용한 사례가 많았다. 본 연구에서는 Orthomosaic과 DSM을 제작하기 위하여 소규모 지역에서 활용이 유용한 저가형 조립식 드론, 일반 디지털카메라와 오픈 소스 프로그램인 Mission planner를 이용하여 영상을 취득하고 후처리 작업은 Pix4d 소프트웨어를 사용하였으며 제작된 정사영상의 GCP는 각각 평균 오차 X 좌표는 3.4cm, Y 좌표는 2.4cm, Z 좌표는 4.2cm로 나타났다. 조립식 소형 드론은 소규모 지역에서의 조립식 드론은 빠르게 영상을 취득하고 다양하게 활용 할 수 있을 것으로 보인다.
드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are a new and yet constantly developing part of forest inventory studies and vegetation-monitoring fields. Covering large areas, their extensive usage has saved time and money for researchers and conservationists to survey vegetation for various data analyses. Post-processing imaging software has improved the effectiveness of UAVs further by providing 3D models for accurate visualization of the data. We focus on determining the coniferous tree coverage to show the current advantages and disadvantages of the orthorectified 2D and 3D models obtained from the image photogrammetry software, Pix4Dmapper Pro-Non-Commercial. We also examine the methodology used for mapping the study site, additionally investigating the spread of coniferous trees. The collected images were transformed into 2D black and white binary pixel images to calculate the coverage area of coniferous trees in the study site using MATLAB. The research was able to conclude that the 3D model was effective in perceiving the tree composition in the designated site, while the orthorectified 2D map is appropriate for the clear differentiation of coniferous and deciduous trees. In its conclusion, the paper will also be able to show how UAVs could be improved for future usability.
토공량 산출은 건설현장에서 최적 공사비 산정을 위한 데이터로 정확한 토공량은 토목 공사의 설계 단계에서 시공단계까지 고려되어야 하는 중요한 요소이다. 토공량 산출을 위해서는 정확한 지형 자료와 정밀한 토공 부피 계산이 필요하다. 본 논문에서는 짧은 시간에 정확한 지형 파악이 가능하고, 경제성 측면에서도 장점을 갖는 드론 측량 기술을 이용하여 고정밀 토공량 산출 시스템을 도출하였다. 시스템의 정확도 검증을 위해 현장 검증시험을 수행하였으며, 드론을 이용한 토공량 산출 결과와 GPS 측량 장비를 이용한 토공량을 비교·분석하였다. 또한, 새롭게 개발한 토공량 부피 계산 알고리즘을 기존 항공사진측량 소프트웨어(Pix4D) 계산 방식과 비교하여 정확도를 검증하였다.
본 연구는 레이저스캐닝과 포토그래메트리 소프트웨어를 이용한 3D모델링과 실제 수목 사이의 재현 특성(수형, 질감, 세부 치수)을 비교분석하여 그 활용성을 밝히는데 있다. 연구 방법은 포토그래메트리(Pix4d)와 3D스캐너(Faro S350)를 이용하여 향나무를 3D모델링으로 재현하였다. 연구 결과 3D스캐닝과 포토그래메트리 모두 높은 재현성을 보였다. 특히 원거리에서 UAVs로 촬영한 포토그래메트리에 비해, 3D스캐닝 기술은 수피와 잎의 재현에 있어 매우 우수한 결과를 보였다. 수목의 세부 치수를 비교한 결과, 실제 수목과 3D스캐닝 사이의 오차는 1.7~2.2%로 스캐닝 결과가 실제 수목보다 크게 나타났으며, 실제 수목과 포토그래메트리 사이의 오차는 0.2~0.5%로 포토그래메트리에 의한 모델링이 실제 수목보다 크게 측정되었다. 본 연구는 수목의 가상 3D모델링 구현특성을 살핌으로써, 향후 BIM을 위한 조경수목 DB 구축, 증강현실 연계 조경 설계 및 경관 분석, 노거수의 보전 등의 활용을 위한 기초 연구로서 의의를 가진다.
본 연구에서는 재해/재난 현장에서 취득한 대용량 무인기 영상으로부터 고정밀 3차원 실감 자료를 신속하게 생성하기 위하여 상용 소프트웨어인 Agisoft Metashape와 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Amazon web service를 이용하여 처리하는 방식을 제안하고 성능을 평가하였다. 로컬 컴퓨터를 이용하는 온프레미스 방식, Agisoft사(社)와 Pix4D사(社)에서 제공하는 클라우드 서비스와 비교하여, 항공삼각측량, 3차원 포인트 클라우드 및 DSM 생성, 메쉬 및 텍스처 생성, 정사 모자이크 영상 제작 등의 과정은 비슷한 시간을 소요하였다. 클라우드 방식은 대용량 자료의 업로드와 다운로드 시간을 필요로 하지만 실질적인 현장 처리가 가능하다는 분명한 장점을 보였다. 온프레미스 방식과 클라우드 방식 모두 CPU와 GPU 성능에 따라 처리 시간의 차이가 발생하지만 벤치마크를 통해 확인되는 성능 차이만큼 큰 차이는 발생하지 않았다. 그러나 저성능의 GPU가 탑재된 랩탑 컴퓨터는 지나치게 많은 시간을 소요하여 현장 처리에 적용하기 어려운 것으로 나타났다.
최근 환경보호와 신재생에너지 확보 일환으로 태양광발전소가 널리 보급되고 있으며, 태양광 모듈의 효율적인 관리를 위해서는 정기적인 점검이 필요하다. 본 연구에서는 UAV 기반 열적외선 카메라와 GIS 공간분석을 통해 태양광 모듈에 대한 고장여부를 진단할 수 있는 실험을 실시하였다. 먼저 고정익 UAV와 RGB 카메라를 이용하여 영상을 촬영한 후 Pix4D SW를 통해 정사영상을 생성하였으며, 정사영상 자료를 이용하여 태양광 모듈 레이어를 구축한 후 코드를 입력하였다. 또한 태양광 모듈 고장여부를 진단하기 위해 고무덮개를 태양광 모듈에 설치하였으며, 열적외선 카메라로부터 얻어진 온도 정보와 태양광 모듈 레이어를 기반으로 Zonalmean 함수를 통해 태양광 모듈별 평균온도를 계산할 수 있었다. 마지막으로 GIS 공간분석을 통해 이상 발열이 확인된 $37^{\circ}C$ 이상의 모듈을 자동으로 추출하고 각 모듈별 고유식별 코드를 식별함으로써 고무 덮개를 설치한 모듈의 위치를 정확하게 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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