• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.645-653
• /
• 2020

최근 무인비행장치의 활용방안에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이를 지원하기 위해서 국토지리정보원은 『무인비행장치 이용 공공측량 작업지침』을 제정하였다. 하지만 작업지침에는 각 활용 분야에 필요한 최적의 촬영 조건은 제시되어 있지는 않다. 본 연구에서는 측량분야에서 많이 활용되는 3D 공간정보, 정사영상 제작에 적합한 촬영 조건을 알아보고자 하였다. 이를 위해 특별승인을 받지 않아도 비행할 수 있는 고도 150m 이내에서 다양한 고도, 중복도, 촬영각도에 따라 45번의 실험을 진행하였다. 3D 모델링의 촬영조건별 품질을 파악하기 위해 총 9곳의 검증영역의 점밀도를 분석하였으며, 정사영상과 1/1,000 수치지도를 비교하였다. 결과물의 품질과 작업시간을 고려할 때, 정밀 3D구축을 위해서는 촬영고도 50m 중복도 70~80% 촬영각도 80~90°의 촬영조건이 적합하고, 정사영상 제작에는 촬영고도 100m 촬영각도 80~90°의 촬영조건이 적합함을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.197-202
• /
• 2018

Drone has been continuously studied in the field of geography and remote sensing. The basic researches have been actively carried out before the utilization in the field of photogrammetry. In Korea, it is necessary to study the actual way of research in accordance with the drone utilization environment. In particular, analysis on the characteristics of DSM (Digital Surface Model) generated through drone are needed. In this study, the characteristic of drone DSM as a data acquisition method was analyzed for coastal management. The coastal area was selected as the study area, and data was acquired by using drone. As a result of the study, the terrain model and the ortho image of coastal area were produced. The accuracy of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) results were very high about 10cm at check points. However, concavo-convex shapes appeared in very flat areas such as tidal flats and roads. To correct this terrain model distortion, a new terrain model was created through data processing and the results were evaluated. If additional studies are carried out and the construction and analysis of terrain model using drone image is done, drone data for coastal management will be available.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.345-352
• /
• 2020

갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.351-366
• /
• 2014

The aim of this study was to develop software for beach litter detection that includes a Graphical User Interface (GUI) and uses images taken by a micro-unmanned aerial vehicle. Videos were taken over Doomo pebble beach, Sogye pebble beach, and Heungnam sand beach on the northeast coast of Geojedo (Geoje Island), Korea. Still images of actual beach litter were obtained from the videos. The image processing involved preprocessing, morphological image processing, and image recognition. Comparison with still images showing beach litter demonstrated that the software could generally detect litter larger than 50 cm in size such as Styrofoam buoys and circular fish traps (excluding small pixel-size ropes). Combining the proposed method with the conventional surveying approach is expected to enhance the accuracy of beach litter detection. The new technique will also aid in predicting the amount of beach litter generated along coastlines, which is currently difficult to monitor.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.327-334
• /
• 2020

본 논문에서는 위성으로부터의 전파를 이용해 지상의 위치를 측정하는 글로벌 위성항법시스템(GNSS)과 음향측심기를 같이 사용하여 저수지의 정확한 위치 정보와 수심 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있는 무인 조사 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 자동 경로 생성 프로그램으로 5m, 10m 및 20m의 그리드 크기에 대한 입력 조건에 따라 자동으로 순항 경로를 생성토록 하였고, 또한 자동으로 정확한 순항 경로를 제어하도록 하였다. 개발된 시스템은 전라남도 순천시 서면에 위치한 용곡(건천) 저수지에서 적용 가능성을 검증하였다. 61.1ha의 전체 저수지 수역 조사 시간에 대한 검증 결과는 새로운 시스템이 매우 높은 품질의 공간 분해능을 포함하여 저수지의 수심을 신속하게 조사할 수 있음을 나타내었다.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제26권4_2호
• /
• pp.669-678
• /
• 2023

Recently, spatial information has been applied to various fields and its usability is increasing day by day. In particular, in the field of civil engineering and construction, BIM based on spatial information is being applied to all construction industries and related research has been conducted. BIM is a technology that utilizes spatial information from the design phase and aids in the construction and maintenance of buildings, including the management of their attributes. However, to apply BIM technology to existing buildings, it takes a lot of time and money to produce models based on design drawings along with current surveying. In this study, quantitative and qualitative analysis was conducted to determine the applicability of the acquired data and the applicability of BIM by generating data and analyzing the accuracy using UAV images and ground lidar, which are representative spatial information acquisition methods. Quantitative analysis revealed that TLS (Terrestrial Laser Scanner) showed reliable accuracy in both planar and elevation measurements, whereas unmanned aerial images exhibited lower accuracy in elevation measurements, resulting in reduced reliability. Qualitative analysis indicated that neither TLS nor unmanned aerial images alone provided perfect completeness. However, the combination of both spatial information sources, tailored to specific needs, resulted in the most comprehensive completeness. Therefore, it is concluded that the appropriate utilization of spatial information acquired through unmanned aerial images and TLS holds the potential for application in the fields of BIM and reverse engineering.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.39-48
• /
• 2015

최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2017

An UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is a flight system that is designed to conduct missions without a pilot. Compared to traditional airborne-based photogrammetry, UAV-based photogrammetry is inexpensive and can obtain high-spatial resolution data quickly. In this study, we aimed to classify the land cover using high-spatial resolution images obtained using a UAV. An RGB camera was used to obtain high-spatial resolution orthoimage. For accurate classification, multispectral image about same areas were obtained using a multispectral sensor. A DSM (Digital Surface Model) and a modified NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) were generated using images obtained using the RGB camera and multispectral sensor. Pixel-based classification was performed for twelve classes by using the RF (Random Forest) method. The classification accuracy was evaluated based on the error matrix, and it was confirmed that the proposed method effectively classified the area compared to supervised classification using only the RGB image.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.349-356
• /
• 2017

In this study, we propose a method to investigate topographic characteristics by applying machine learning which is an artificial intelligence analysis method based on the spatial data constructed using UAV and the training data created through spatial analysis. This method provides an alternative to the subjective judgment and accuracy of spatial data, which is a problem of existing topographic characteristics survey for officially assessed land price. The analysis method of this study is expected to improve the problems of topographic characteristics survey method of existing field researchers and contribute to more accurate decision of officially assessed land price by providing more objective land survey method.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.165-172
• /
• 2020

There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.