야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
비지도 도메인 적응은 연단위 작물 분류를 위해 매년 반복적으로 양질의 훈련자료를 수집해야 하는 비실용적인 문제를 해결할 수 있다. 이 연구에서는 작물 분류를 위한 딥러닝 기반 비지도 도메인 적응 모델의 적용성을 평가하였다. 우리나라 마늘, 양파 주산지인 합천군과 창녕군을 대상으로 무인기 영상을 이용한 작물 분류 실험을 통해 deep adaptation network (DAN), deep reconstruction-classification network, domain adversarial neural network (DANN)의 3개의 비지도 도메인 적응 모델을 정량적으로 비교하였다. 비지도 도메인 적응 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 소스 베이스라인 및 대상 베이스라인 모델로 convolutional neural networks (CNNs)을 추가로 적용하였다. 3개의 비지도 도메인 적응 모델은 소스 베이스라인 CNN보다 우수한 성능을 보였으나, 소스 도메인 영상과 대상 도메인 영상의 자료 분포 간 불일치 정도에 따라 서로 다른 분류 성능을 보였다. DAN의 분류 성능은 두 도메인 영상 간 불일치가 작을 때 다른 두 모델에 비해 분류 성능이 높은 반면에 DANN은 두 도메인 영상 간 불일치가 클 때 가장 우수한 분류 성능을 보였다. 따라서 신뢰할 수 있는 분류 결과를 생성하기 위해 두 도메인 영상의 분포가 일치하는 정도를 고려해서 최상의 비지도 도메인 적응 모델을 선택해야 한다.
현대전에서 적 방공망 제압 임무는 과거에 비해 그 중요성이 점차 부각되고 있다. 그러나 본 임무는 적의 방공망에 아군의 항공기와 조종사가 노출되는 위험을 안고 있어, 아군의 피해를 최소화하면서 효과적으로 임무를 수행할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로써, 벡터필드 유도기법을 이용하여, 다수 무인기의 적 방공망 제압 임무를 설계하였다. 벡터필드 유도기법은 다른 유도기법들에 비하여 계산 량이 적고 쉽게 응용이 가능한 이점이 있어, 다수 무인기 운용에 해당 기법을 적용하는 경우 무인기간의 상호 협동을 통한 다양한 형태의 임무를 계획할 수 있다. 따라서 벡터필드 유도기법을 이용한 다수 무인기의 적 방공망 제압 임무의 설계방법을 제시함과 동시에, 비행실험을 통하여 그 운용 가능성을 확인해 보았다.
조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.
매년 해양에서 많은 사고가 빈번하게 발생하고 불법 조업이 성행하고 있으며, 그 규모와 빈도도 증가하고 있다. 이로 인한 인명이나 재산 피해를 경감시키기 위하여 신속한 원격 감시 수단이 필요하다. 이러한 감시 수단의 효과적인 플랫폼으로써 무인항공기가 주목을 받고 있다. 해양 사고나 불법 조업이 이루어지는 상황에서 주된 감시 대상은 선박이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 기반 선박 감시 체계를 제안하고, 무인항공기 센서 데이터를 이용하여 선박 위치를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법에서 먼저 사전에 수행된 시스템 캘리브레이션 결과와 영상 취득 시각에 취득된GPS/INS데이터를 이용해서 개별 영상을 취득한 위치와 자세를 결정한다. 또한, 개별 영상으로부터 선박을 자동 또는 반자동으로 탐지한 후 탐지된 지점들의 절대좌표를 결정한다. 제안된 방법을 200 m, 350 m, 500 m 고도에서 취득된 실측 데이터에 적용한 결과로 각각 4.068 m, 8.916 m, 13.374 m의 정확도로 선박 위치를 결정할 수 있었다. 수로측량의 최소기준에 따라 항해에 덜 중요한 해안선 및 지형 위치 항목에서 200 m 데이터의 선박위치결정 결과는 특등급, 350 m와 500 m 데이터의 결과는 1a등급을 만족한다. 제안된 방법은 다양한 목적의 해양 감시 또는 측량에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단한다.
본 연구에서는 동체착륙 방식의 소형 고정익 무인항공기의 구조적 취약점 분석 및 품질 개선에 대한 연구를 실시하였다. 소형 고정익 무인항공기는 일반 비행체와는 달리 활주로를 사용하지 않는 투척이륙과 동체착륙 방식을 많이 사용한다. 이러한 방식은 좁은 공간에서 이륙, 착륙이 가능하여 운용적으로 많은 장점이 있다. 하지만, 동체착륙은 비행체 구조에 강한 충격이 발생하여 작은 설계 오류로 심각한 파손을 발생시킬 수 있다. 본 연구 대상인 비행체 또한 착륙과정에서 특정 부위에 지속적인 파손이 발생하였다. 이러한 현상의 정확한 원인분석을 위해 파손이 발생한 부위를 3D 구조 해석프로그램(ABAQUS)을 활용하여 구조 해석을 실시하여 정확한 위치를 파악하였고 구조해석에 정확성을 높이기 위해 시편 시험을 통해 재료의 물성치 정보를 획득하였다. 해석 결과 구조적 취약점을 확인하여 개선을 진행하였고 품질이 향상된 구조물을 운용 중 최대 충격량의 1.5배의 더 높은 수준의 실제 충격시험을 통해 검증함으로써 연구의 타당성을 입증하였다.
본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 TMRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 TMRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 무선네트워크를 사용하는 비행제어시스템을 탑재한 고정익 무인항공기의 시험개발에 대해 소개한다. 무선네트워크를 기반으로 하는 항공기는 기존의 방식과 달리 센서와 구동기를 무선으로 연결하여 전선의 무게를 줄여 항공기를 경량화 할 수 있고, 이에 따라 기체 정비비용과 시간을 절약할 수 있다. 본 연구에서 사용된 무인항공기는 AHRS와 GPS, 엘리베이터와 에일러론을 구동하는 서보모터가 ZigBee 통신을 이용하여 FCC에 연결되었다. 또한 무선신호에 의한 지연이 비행안전성에 미치는 영향을 알아보고자 실내 및 비행시험을 수행하였으며, 유선비행제어시스템과의 결과 비교를 통해 이러한 영향은 매우 미미했음을 확인하였다.
본 논문에서는 일본 항공법상 무인항공기의 규제 전반을 개괄적으로 살펴보았다. 먼저 일본 항공법상의 항공기 개념과 공역체계를 검토한 후, 무인항공기의 비행공역 규제와 비행방법 규제를 구체적으로 검토해 보았다. 무인항공기 규제에 관한 일본법과 우리법의 비교분석의 결과로서 다음과 같은 몇 가지 시사점들을 생각해 볼 수 있었다. 첫째, 항공안전법상 무인항공기에 관한 일반적인 정의규정이 필요하다고 생각된다. 항공안전법은 항공기의 한 종류로서 '무인항공기'를 규정하고, 초경량비행장치의 한 종류로서 '무인비행장치'를 규정하여 각각의 개별규제를 실시한다. 이로 인해 무인항공기에 관한 일관적인 규제가 쉽지 않고, 규제 내용 역시 산재되어 있어 그 체계를 파악하기가 어렵다는 문제가 있다. 따라서 무인항공기에 관한 일반적인 정의규정을 마련하고 그 대상요건을 명확하게 지정할 필요가 있다. 둘째, 항공안전법상 무인항공기와 사람 물건과의 안전거리 지정이 필요할 것으로 보인다. 항공안전법에는 일본법과 같은 안전거리확보 규정이 없는데, 지상에 있는 인명 물건의 피해를 적극적으로 예방하기 위해서는 이와 관련한 명시적인 규정이 필요하다고 생각한다. 셋째, 항공안전법상 위험물 수송 금지에 관한 명시규정이 필요할 것으로 보인다. 위험물 수송은 단한번의 투하 또는 사고로도 수많은 인명피해와 재산손해를 초래할 수 있다. 따라서 이 부분에 대해서는 명확한 금지 규정을 두어 규제하는 것이 옳다고 본다. 넷째, 수색 구조 활동을 수행하는 무인항공기에 대해서는 특별한 허가나 승인 없이 이러한 활동을 수행할 수 있도록 하는 항공안전법상의 특별한 예외규정이 필요하다고 생각한다. 항공안전법의 경우에는 수색 구조와 관련하여 국가기관 등의 항공기에 대한 적용특례를 두고 있으나, 무인항공기에도 이와 같은 특례 적용이 가능한지 명확하지 않으므로, 일반적 규제 적용이 배제되는 명시적인 예외규정이 필요할 것으로 보인다.
감시정찰을 위한 임무장비의 고도화와 다변화는 공용데이터링크의 대용량화에 대한 요구로 이어지고 있다. 해외에서는 고고도 무인기인 Global hawk에 T4급(274Mbps) 공용데이터링크가 적용되었고, 국내에서도 다양하게 연구개발 중이다. 본 논문에서는 공용데이터링크의 T4급 이상의 대용량 전송을 위해 유럽 위성방송 규격인 DVB-S2 프레임 구조에 데이터 전송속도 손실을 최소화하면서 SNR 성능을 향상시킬 수 있도록 파일럿을 추가 적용한 구조를 제안한다. 제안하는 구조의 성능평가를 위해, 무인기 데이터링크 채널 환경을 모사하여 DVB-S2와 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조에서 DVB-S2 대비하여 T4급 전송속도에서 0.15% 전송속도의 손실이 발생하였지만, 무인기 채널 환경에서 0.2~0.3dB의 향상된 SNR 수신성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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