• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.453-464
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• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.444-450
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• 2015

소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.12-19
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• 2009

현대 정보전에서 테러 및 전쟁, 그리고 재난사고 등에 대한 자료 수집, 목표물 추적 등의 임무수행에 탁월한 능력을 보이고 있는 무인 시스템의 중요성이 점점 증대되는 추세이다. 본 논문에서는 Satellite Tool Kit(STK)를 사용하여 UAV의 임무수행에 대한 가상의 궤도 시나리오를 작성하고 레이다 센서를 활용하여 목표물을 식별하는 과정을 제시한다. 무인 시스템의 전체적인 동작은 STK를 이용하여 가상의 UAV 항로를 설정한 후, UAV에 탑재된 SAR센서를 이용하여 지형, 지물 및 목표물에 대한 스캔을 수행한다. 또한 스캔 센서를 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)로 가상 구현하여 무인기탑재 레이더에서 수신한 반사 신호로부터 목표물에 대한 모델을 확립하기 위해서 레이다 원시데이터를 추출한다. 가상 시나리오에서 추출된 목표물의 점표적을 생성하기 위해 SAR 신호 처리를 수행하는 과정을 보이고 마지막으로 링크 버짓 설계 및 분석한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.151-157
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• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.91-97
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• 2015

The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.24-30
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• 2016

The accuracy of small and low-cost CCD cameras is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles (UAVs). This study shows how a quad rotor UAV can hover on a human targeted tracking object by using data from a CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, quadcopter UAVs need to recognize their position and posture in known environments as well as unknown environments. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for UAVs to estimate their position by solving uncertainty for quadcopter UAV hovering, as this is one of the most important problems. In this paper, we describe a method for determining the altitude of a quadcopter UAV using image information of a moving object like a walking human. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated position from images captured by a fixed camera to localize a UAV. Using the a priori known path of a quadcopter UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated quadcopter UAV's altitude. Since the equations are based on the geometric constraint equation, measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the quadcopter UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. Its performance is verified by a computer simulation and experiments.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권3호
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• pp.180-190
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• 2017

본 논문은 무인기를 통해 획득한 영상정보의 해상도를 향상시키기 위해 복수영상 기반 초해상도 기법을 적용하고, 이를 통한 무인기의 지상 목표물 인식 능력 향상에 대한 내용을 담고 있다. 이를 검증하기 위해 기체 제작 및 제어 시스템을 구축하였고, 무인기와 지상의 목표물을 이용해 설계한 알고리즘을 검증하였다. 실험 결과 초해상도 기법 적용 전, 후 영상을 비교하였을 때 RMSE는 0.0677에서 0.0315, NRMSE는 7.4030%에서 3.5726%로, PSNR은 23.3885dB에서 30.0036dB, SSIM은 0.6996에서 0.8948로 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 본 알고리즘을 적용하여 무인기 영상의 해상도를 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제35권1호
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• pp.18-26
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• 2017

발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.155-161
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• 2021

최근 UAV를 활용하는 정밀 추적이나 임무완수 등의 군사 목적의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 앞서가는 유도 UAV의 자세 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 임무 UAV가 스텔스로 따라가서 자신의 임무를 완수하는 기능이 필요한 경우에는 유도 UAV의 자세 정보 추정 속도를 실시간으로 처리 해야만 한다. 최근까지 영상처리와 칼만 필터를 사용해서 앞서가는 유도 UAV의 자세정보를 정밀하게 추정하는 연구가 수행되어 왔으나 처리과정의 순차처리로 인해 처리속도에 있어 문제점이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리에 있어 처리영역을 전체영역이 아닌 물체를 포함하는 ROI 영역으로 한정하고 또한 연속적인 처리 과정을 OpenMP 기반의 멀티스레드로 분배하고 스레드동기를 맞추어서 병렬 형태로 처리함으로써 자세정보 추정 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구현 결과를 통해서 기본의 처리에 비해 45%이상 처리 속도를 향상시킴으로써 실시간처리가 가능하게 되어 임무 UAV의 추적 기능 향상을 통한 임무 완수 가능성을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.