• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.471-478
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• 2020

본 연구에서는 무인기가 운용 중에 고장이 발생하여 추락함으로써 발생할 수 있는 지상 충돌 위험을 정량적으로 계산하기 위한 지상 충돌 위험 모델을 개발하였다. 지상 충돌 위험 모델은 무인기 고장 확률, 무인기가 지상에 추락하여 사람과 충돌할 확률, 무인기가 사람과 충돌했을 때 인명 피해가 발생할 확률을 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 무인기 운용의 지상 충돌 위험을 평가하기 위해 수학적으로 각 확률을 유도하였다. 또한 무인기와의 충돌에 노출되는 인구수를 추정하기 위해 인구 밀도 맵, 건폐율 맵, 차량 교통량 데이터베이스를 활용하였다. 최종적으로 대전에서 두 가지 무인기 경로에 대한 운영을 가정하여 각 무인기 경로에 대한 지상 충돌 위험을 평가하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권2호
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• pp.301-307
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• 2018

Unmanned Aerial Vehicles (i.e., drone) are gaining a lot of interest from a wide range of application domains such as infrastructure monitoring and parcel delivery service. In those service scenarios, multiple UAVs are involved and should be reliably operated by so-called UAV management system. For that, we propose oneM2M standard based UAV management and control system which is specifically targeted at traffic management of low-altitude UAVs. In this paper, we include oneM2M platform architecture and its implementation for UAV management system in conjunction with UAV interworking procedure.

• 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.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.207-214
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• 2020

Currently, the operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is regulated to be able to fly only within the visible range, but in recent years, the needs for operation in the invisible area, in the urban area and at night have increased. In order to operate UAVs in the invisible area, at night, and in the urban area, a flight path for UAVs must be prepared like those operated by manned aircraft, and for this, it is necessary to establish an unmanned aircraft system traffic management (UTM). In order to establish the UTM, information on the minimum separation distance to prevent collisions with UAVs and buildings is required, and accordingly, information on the navigation performance of UAVs is required. In order to analyze the navigation performance of an UAV, total system error (TSE), which is the difference between the planned flight path and the actual location of the UAV, is required. If the collected data are insufficient and classification according to integrity, independence, and direction is not performed, accurate navigation performance is not derived. In this paper, propose a navigation performance analysis method of UAV that is derived TSE using flight data and modeled with normal distribution, analyze performance.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.91-95
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• 2004

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2D호
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• pp.129-136
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• 2012

무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle), 헬리콥터, 항공기를 이용하여 실시간 교통자료를 수집하는 항공 기반 차량 검지시스템(ADS: Aerial-Based Vehicle Detection System)에 관한 연구가 미국, 일본, 독일에서 이루어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 ADS의 교통자료 수집 시스템으로 활용 가능성을 검토하기 위하여 먼저 ADS에 의하여 수집된 자료가 이미지프로세싱 등 자료추출 기법을 거쳐 통행속도 등 교통정보를 산출할 수 있는 지를 확인하였다. 다음으로는 ADS에 의하여 수집된 자료의 신뢰성 정도가 교통정보 제공에 적합한 지를 확인하였다. 그 결과 ADS는 기존에 상시적으로 실시간 교통정보 제공을 하기 위하여 사용되고 있는 VDS 등을 대체하기에는 기술적 비용적 측면에서 어려움이 있을 것으로 파악되었다. 하지만 재해 발생 등 비반복적 교통상황이 장시간 발생할 경우 비상교통관리대책 등을 세우기 위한 보완적 방안으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.83-99
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• 2021

4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권2호
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• pp.103-113
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• 2011

This research is to select a path planning algorithm to maximize survivability for Unmanned Aerial Vehicle(UAV). An UAV is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). In this research, a mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and verified by using ILOG CPLEX. A path planning algorithm for UAV is selected by comparing of SPP(Shortest Path Problem) algorithms which transfer MRPP into SPP.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.155-160
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• 2018

UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.111-120
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• 2018

본 연구는 최근 활용도가 급속히 확대되고 있는 드론을 활용한 ITS 검지기 성능평가 방안을 부산광역시의 사례를 중심으로 제시하고. 드론을 활용하여 센터 자체적으로 성능평가를 시행할 경우의 경제성에 대해 분석하고자 하였다. 부산시에서 운영중인 DSRC, 영상검지기, 레이더검지기 설치지점 중 분석대상 지점을 선정하여 드론촬영을 실시하고, 영상분석을 통해 통행속도, 대기행렬, 지체시간 등의 데이터를 확보하여 검지기수집 데이터와 비교하였다. 비교분석 결과, DSRC, 영상검지기 등 대다수의 주요 검지기 성능평가에 드론활용이 가능하다는 것을 충분히 확인하였으며, 실제로 현장의 상당수 검지기의 성능개선이 필요하다 사실도 손쉽게 파악할 수 있었다. 또한, 센터 자체인력으로 성능평가 수행시 외부기관 위탁시와 비교하여 절반 이하의 비용이 소요되어 비용과 시간 측면에서 매우 경제성이 높은 것으로 분석되었다.