하천환경을 구성하고 있는 복잡하고 다양한 인자의 특성에 따라 공간을 세밀하게 분류하기 위해서는 원격탐사(RS)를 통해 고해상도의 영상을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 하천공간을 대상으로 환경 특성에 따른 공간 분류를 수행하기 위해 드론을 활용하여 취득한 고해상도 초분광 영상의 활용 가능성을 제시하고, 분류 결과에 대한 정확도를 평가하고자 하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과는 앞으로 드론과 초분광센서를 적용한 원격탐사를 위한 기초자료로 활용 할 수 있으며, 추가적인 알고리즘 개발을 통해 보다 광범위한 하천환경 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.
Kang-Il Seo;Jong-Hoon Kim;Man-Hee Won;Dong-Min Lee;Jae-Hyung Bae;Sang-Hyuk Park
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.317-321
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2023
After 'emphasizing the development of the precision reconnaissance drone' in 2021, North Korea unveiled two strategic drones in July 2023, just two years later. Despite the majority of experts offering negative assessments and stating that "the performance may not be good," North Korea can be seen as having not only enhanced its routine surveillance capabilities through strategic drones but also possessing limited long-range strike capabilities. In other words, although the performance of North Korea's strategic unmanned aerial vehicles (UAVs), namely the 'Satbyol-4' and '9' models, may not match that of U.S. drones, they appear to play a significant role in offsetting North Korea's considerable aerial and surveillance inferiority compared to the joint forces of South Korea and the United States. Based on these trends, North Korea seems to be concentrating on drone development to counterbalance its considerable aerial power and surveillance capabilities deficit compared to the joint forces of South Korea and the United States, especially as the global use of drones continues to increase.
이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.
최근 무인항공기를 지칭하는 드론 관련 산업이 미래를 이끌 신산업으로 부상하고 있다. 즉 드론 테크산업을 말하자면 스마트폰 시장과 흡사하다고 본다. 통신의 매체를 떠나 카메라,게임기등의 역할을 하고있는 스마트폰, 아마 드론이 그럴 것이다. 군사적 목적으로 로봇 비행체로만 인식되었던 드론이 이제 어른들의 장남감 또는 항공영상등으로 일상 생활에 근접하고 있는 실정이다. 본 연구논문에서는 고령화 되어가는 인력을 드론테크산업에 유입하고져 연구를 해 보았다. 드론의 조종기술, 항공촬영등이 고령층하고는 무관 할줄 알았던 사실이 현실화로 검증되어 일자리창출로 연계할수 있는 연구결과를 나타내 보기로 한다.
다양한 안전 대책에도 불구하고 연안 안전사고가 끊임없이 일어나고 있어, 본 연구는 이에 대한 대책으로 드론 활용을 주목하였다. 이미 해안을 보유한 지자체는 연안 안전관리를 위해 무인 멀티콥터 운용을 시작하였다. 특히 현재 적용 중인 스마트 도시안전망 시스템에 무인 멀티콥터를 연계하면 연안 지역 긴급 상황 발생 시 현장 영상을 지자체 안전정보센터에 실시간 전송이 가능하여 안전사고에 대한 보다 신속한 대응으로 연안해역 안전관리 강화에 크게 일조할 것으로 기대하고 있다. 따라서 본 논문은 연안 안전사고 현황에 대해서 고찰하고, 국내 연안 안전 체계 현황을 분석하여, 국내 연안 안전 체계 한계에 대한 방안으로 드론 활용을 대안으로 제시하고자 한다. 또한 한국형 K-Drone 시스템 연계모델을 제언하여 연안 지역 안전 체계에 핵심적 돌파구가 될 것으로 기대한다.
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are remotely piloted or self-piloted aircraft by inputted program in advance or artificial intelligence. In this study Aileron and Elevator are used to control the movement of airplane for horizontal and vertical flights about its longitudinal and lateral axis. In an introduction, the drone was linearly modeled by extracting aerodynamic parameter through flight test and simulation, lift and drag coefficient corresponding to angle of attack, changes of pitching moment coefficient. In the main subject, the flight simulation was performed after constructing hardware using TMS320F2812 from TI company and PID with lateral and longitudinal controller for horizontal and vertical flights. Flying characteristics of two system were estimated and compared through real flight test with hardware equipped algorithm and adaptive algorithm that was applied to consider external factors such as turbulence. In conclusion the control performance of the controller with proposed algorithm was streamlined at lateral and longitudinal controller respectively, we will discuss guidance command to pass way point.
본 과제는 비행체에 자동제어 시스템인 자동항법비행기능을 탑재한 무인기를 제작한다. 자동항법비행이 가능한 무인기는 사람이 직접 조종하는 기존의 비행체들 보다 정밀하고 섬세한 제어가 가능하며 조종자의 시야가 닿지 않는 곳에서의 비행이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 상공에서 영상을 촬영하며 5.8GHz대역의 영상 송 수신기를 통한 실시간 영상 확인이 가능하다. 본 과제는 GPS를 이용한 프로그래밍을 통해 미리 지정한 좌표를 따라 비행이 가능하며 실시간 영상 수신이 가능하기 때문에 사람이 직접 갈 수 없는 오염된 지역 등의 정찰이 가능하고, 비행체에 장착되는 장비에 따라 군용, 소방용 등의 다양한 범위에서의 활용이 가능할 것으로 예상된다.
Autonomous driving of unmanned aerial vehicles may have to pay expensive cost to create and switch new routes if unexpected obstacles exist or local map updates occured by the control system due to incorrect route information. Integrating digital twins into the path-following process requires more computing resources to quickly switch the wrong path to an alternative path, but it can quickly update the path during flight. In this study, we design a DEVS-based simulation environment which can modify optimized paths through short-term simulation of multi-virtual UAVs for applying digital twin concepts to path follow. Through simulation, we confirmed the possibility of increasing the mission stability of UAV.
건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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