• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.599-608
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• 2017

아스팔트 도로표면의 균열은 자동차 속도, 연료 소비량, 도로주행 시 승차감, 도로표면의 내구성 등에 영향을 미친다. 이러한 도로의 균열은 장시간 방치 시 상당히 위험한 결과를 초래할 수 있다. 사람이 직접 균열을 찾아 내어 적절한 조치를 취하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한 고가의 레이저 장비 차량들을 활용하기에는 초기 비용과 장비 운용에 어려움을 가진다. 이에 본 연구에서는 UAV 영상을 이용해 컴퓨터 비전 기반의 관심영역(ROI: Region of Interest) 설정과 에지 검출 알고리즘을 적용하여 도로표면의 균열탐지 방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 무인항공기를 활용한 효율적인 도로표면 결함탐지 및 유지보수 방안으로 제시될 수 있다. 또한 도로 이외 건물빌딩의 외벽, 대규모 저장 탱크 등 다양한 건축, 토목 구조물에 발생된 균열 탐지에 활용이 가능하며 비용저감 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.369-377
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• 2012

최근 IT기술의 발달과 공간정보기술의 고도화는 방재분야에 있어서 효과적인 피해조사 기술 개발의 필요성을 증대시키고 있다. 자연재해에 효과적으로 대응하고, 복구계획을 수립하기 위해서는 신속한 피해조사가 필요하며, 이러한 점에서 UAV는 신속한 피해조사를 위한 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 자연재해 피해조사를 위한 UAV 기반 실시간 공중자료획득시스템의 활용성을 평가하고자 하였다. 시스템의 적용성 평가를 위해 정확도 분석을 수행하였으며, 국내 규정을 바탕으로 재난 유형을 구분하여 재해 유형별로 시스템을 적용한 피해조사의 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 주택피해, 농경지 및 농림시설 피해, 공공시설 피해 등의 피해조사가 가능하였다. 향후 다양한 자연재해 현장을 대상으로 실시간공중자료획득시스템을 통해 취득된 영상자료를 활용함으로써 효율적인 자연재해 피해조사 및 복구계획 수립이 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.657-672
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• 2016

빈번하게 다양한 유형으로 발생하는 해안 침식 현상에 대하여 지속적인 모니터링을 통하여 변화 자료를 축적함으로써 효과적으로 침식 지역을 관리하고 대응 방안을 수립할 수 있다. 경제적으로 정밀한 해안지역 모니터링을 수행하기 위한 수단으로써 저고도 자율 비행이 가능한 드론사진측량 시스템이 제안되고 있다. 본 연구에서는 해안 지역에서 드론 시스템으로부터 취득된 데이터를 처리하여 생성된 정사영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model: DEM)을 다양한 기준 데이터와 비교함으로써 정확도를 분석하고자 한다. 비교 검증 방법을 수립하고, 이에 따라 분석된 정확도를 확인함으로써 해안 침식 모니터링에 드론 사진측량의 활용 가능성을 검증하였다. 기준 데이터와 다양한 조건에서 취득된 드론 영상으로부터 생성된 공간정보를 비교한 결과, 수평 및 수직 정확도(RMSE)는 각각 약 2.9 cm와 4.8 cm이었으며, 이는 해안 침식 모니터링의 요구정확도인 5 cm를 거의 만족시키는 수준으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제34권4호
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• pp.431-441
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• 2016

Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.249-260
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• 2009

공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.175-186
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• 2017

본 연구에서는 UAV를 이용한 국공유지 실태조사 필지의 효율성과 정확성을 평가하기 위해 지적현황측량 검사점의 정확성과 경제적 비용측면에서 제시하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정사영상의 위치오차는 평균적으로 X오차 0.033m, Y오차 0.023m로 나타나 평면거리 연결교차로 계산하면 RMSE 평균은 0.046m로 나타났다. 둘째, 정사영상과 VRS-GNSS 성과비교에서는 UAV 정사영상 이미지 검사점의 최대 RMSE는 0.076m이고 최소 RMSE는 0.042m로 나타났다. 세째, 모든 검사점이 현행 지적측량규정에 명시된 1/1,200의 축척에 해당하는 0.360m 이내의 오차범위를 만족하였다. 끝으로 국공유지 실태조사를 위한 경제성 평가에서는, UAV 활용방법이 지적현황측량 방법보다 26,497,436원이 더 적게 들어가는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구결과 국공유지 실태조사에서 UAV를 활용하는 방법은 정확도 측면에서도 법적 기준을 충족하며, 경제성 측면 역시 지자체의 예산을 더욱 줄일 수 있는 방법으로 나타났다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.44-58
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• 2017

The inspection for building occupancy authorization has lacked objectivity due to manual measurement methods. This is why connivance of the illegal buildings has been rampant, which has led to so many incidents. Consequently, this law has lost its intent to protect people's lives and property. In this study, for the purpose of improvement of this law, the research was conducted by the utilization of unmanned aerial vehicle for automated inspection for building occupancy authorization. Theoretical considerations about building occupancy authorization and the trend of UAV technology were accomplished. Secondly, a series of reverse engineering was conducted including digital photography, network RTK-VRS surveying and post-processing data. Thirdly, the resultant spatial information was used for building occupancy inspection authorization in a BIM platform and the effectiveness and applicability of UAV-based inspection was analyzed. As a result, methodology for UAV-based automated building occupancy inspection authorization was derived. And it was found that eleven items would be possible to be automated among thirty total items for building occupancy authorization. Also it was found that UAV-based automated inspection could be valid in inspecting building occupancy authorization due to authentic accuracy, effectiveness and applicability with government policy.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.49-56
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• 2020

본 연구에서는 그라디언트(gradient) 공식을 사용하여 무인항공사진의 선명도 분석을 실시하고, 작업자가 간단하게 사용할 수 있도록 MATLAB GUI(Graphical User Interface) 기반 선명도 분석 tool 제작에 대하여 소개하였다. 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 검증하기 위하여 상용 software인 Agisoft사의 Metashape로 무인항공영상의 선명도를 측정한 결과와 비교하였다. 총 10장의 영상을 대상으로 두 가지 tool로 선명도를 각각 측정한 결과 동일 영상에 대하여 선명도 수치의 값들은 서로 상이하였다. 하지만 두 결괏값 간에는 0.11 ~ 0.20 정도의 일정한 편이(bias)가 존재하여 이를 소거하면 동일한 선명도를 나타내어 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 입증하였다. 또한, 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 검증하기 위하여 선명도가 낮은 무인항공사진을 저품질의 영상으로 분류한 후, 각각 이를 포함한 정사영상과 이를 제외하고 제작한 정사영상의 품질을 비교하였다. 실험결과, 저품질의 무인항공사진을 포함하고 있는 정사영상은 해상도 타겟 부분의 흐림 현상으로 품질 분석이 불가하였다. 하지만 저품질의 무인항공사진을 제외하고 제작한 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)는 해상도 타겟이 선명하게 관측 가능하여 bar target은 3.2cm, siemens star는 4.0cm이었다. 이 결과는 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 입증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.741-747
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• 2009

현재, 3차원 도시를 구축하기 위하여 디지털 항측카메라, 레이저스캐너, 다중경사사진 촬영시스템 등이 활용 또는 연구중에 있다. 이와 같은 최신 기법을 이용하여 비교적 넓은 지역의 정밀한 3차원 공간정보를 신속하게 구축할 수 있으며 고품질의 3차원 가상도시를 구축할 수 있다. 또한, 구축된 3차원 공간정보는 최근 빠른 경제발전과 개발에 따른 변화의 요인을 신속하게 반영하여 최신의 공간정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 변화가 발생한 소규모 지역의 3차원 공간정보의 경제적이며 효율적인 갱신을 위한 근접 항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보 수시갱신 체계를 확립하는데 목적을 두고 수행되었다. 연구에서 제안된 무인항공 사진측량기법은 비교적 저가의 무인항공기와 일반 디지털카메라를 이용하여 수행되었으며, 카메라 검정을 통해 내부표정 요소를 취득하고 9개 지점에서 수직 및 경사사진 촬영을 실시하였다. 촬영된 영상중 20매의 영상을 이용하여 기준점 및 건물에 3차원 도화를 실시하고 지상측량자료 및 수치지도와 비교함으로써 제안된 기법의 정확도와 소규모 지역에서 발생하는 3차원 공간정보의 수시갱신에 활용될 수 있는지를 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.