• 방사성폐기물학회지
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• 제21권1호
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• pp.95-114
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• 2023

During the decades after the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS) accident, ambient dose rates have markedly decreased when compared to those at the early state of the accident. Government projects have been continuously conducted by surveying the ambient dose rate and radiocesium distributions. Airborne surveys using crewed helicopters and unmanned aerial vehicles (UAVs) are the best methods for obtaining an overall picture of the distribution. However, ground-based surveys are required for accurate measurements near the population. The differences between these methods include the knowledge of the post depositional behavior of radionuclides in land use. The survey results form the basis for policy decisions such as lifting evacuation zones, decontamination, and other countermeasures. These surveys contain crucial findings regarding post-accident responses. This paper reviews the survey methods of government projects and current situation around the FDNPS. The visualization methods and databases of ambient dose rates are also reviewed to provide information to the population.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.21-26
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• 2024

본 연구에서는 고정도 DGPS 및 단빔음향측심기가 탑재된 수상드론을 개발하였다. 수상드론과 지상제어시스템을 사용하여 저수지 수심을 측량하였다. 상용 소프트웨어인 ReefMaster를 사용하여 3차원 맵핑 도면을 제작하였다. 수상드론을 사용함으로써 작업의 정확도와 효율성을 높였다. 기존인력으로 어려웠던 수심측량을 자동항법으로 수행하고, 저수지의 용적량을 계산하였다. 3D 매핑 도면을 활용하여 저수지 준설 및 생태환경 등을 상세하게 조사할 수 있었다. 또한, 환경문제 등을 파악하는 것에도 효율적일 것으로 예상된다.

• 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.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.223-235
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.671-679
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• 2020

경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.41-46
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• 2021

무인항공기를 이용한 데이터 취득이 널리 활용되면서 무인항공기를 이용한 사진측량의 정확도를 높일 수 있는 방안의 하나로 항공삼각측량의 번들 조정에 연직사진과 경사사진을 같이 사용하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사진측량의 정확도를 높이는 데 적합한 방법을 찾기 위해 촬영 각도를 달리하여 촬영한 경사사진을 조정하는 경우와 촬영 각도가 다른 경사사진을 연직사진과 동시에 조정하는 경우의 정확도를 비교하였다. 연구결과 입력되는 경사사진의 경사가 커질수록 검사점의 오차가 줄어드는 것으로 나타났으며, 특히 연직사진과 경사사진을 같이 사용할 때, 경사사진의 경사가 클수록 높이 오차가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 현행 『항공사진측량 작업규정』에서는 연직사진의 GSD (Ground Spatial Distance)와 동일한 RMSE (Root Mean Square Error)를 요구하고 있다. 촬영각도 50°의 경사사진을 이용할 때 이 기준에 거의 근접한 결과를 얻을 수 있었고, 연직사진과 50°의 경사사진을 동시에 조정한 경우 작업규정을 만족시킬 수 있었다. 본 연구 결과를 활용하면 무인항공기에 탑재된 저가의 사진기를 이용하는 사진측량이 더욱 활발해 질 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제35권1호
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• pp.11-22
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• 2017

In recent years, coastal dune erosion has accelerated as various structures have been developed around the coastal dunes. A land cover map should be developed to identify the characteristics of sand dunes and to monitor the condition of sand dunes. The Korean Ministry of Environment's land cover maps suffer from problems, such as limited classes, target areas, and durations. Thus, this study conducted experiments using RGB and multispectral images based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) over an approximately one-year cycle to create a land cover map of coastal dunes. RF (Random Forest) classifier was used for the analysis in accordance with the experimental region's characteristics. The pixel- and object-based classification results obtained by using RGB and multispectral cameras were evaluated, respectively. The study results showed that object-based classification using multispectral images had the highest accuracy. Our results suggest that constant monitoring of coastal dunes can be performed effectively.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.11-19
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• 2012

기존의 교통정보 수집 인프라는 고속도로와 국도 위주로 구축되어 있어 그 주변지역의 좁은 도로에 대한 교통상황을 정확하게 알 수 없어 교통정보의 신뢰성이 떨어짐으로써 내비게이션 등의 교통정보를 이용하는 사용자들에게 신뢰도 높은 교통정보를 제공하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 광역의 모니터링이 가능한 비행선을 이용하여 항공영상을 수집하고, 그 수집된 데이터로부터 차량속도를 추출하는 방법을 제시하였으며, 추출된 차량속도의 정확도를 검증하기 위한 실험도 수행하였다. 본 연구에서 제시한 차량속도 추출 방법은 교통 모니터링의 수요 증대에 따른 새로운 접근의 교통정보를 추출하는데 이용이 가능하며, 항공영상을 이용한 차량 및 교통정보 추출 기술에 있어 새로운 연구 트렌드로 자리매김할 것으로 예상된다.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.655-662
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• 2010

최근 지구 온난화와 이상기후로 인하여 자연재해로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 대형화되고 있다. 본 연구는 기존 기술에 비해 신속하고 경제적이면서, 다양한 재난 재해에 활용이 가능한 UAV(Unmanned Aircraft Vehicle)를 통해 자연재해에 의한 피해를 효과적으로 대비, 대응 및 복구할 수 있는 활용모델을 제시하기 위한 선행연구로 기존 재해관련 연구사례와 국내 재해관련 규정 분석을 바탕으로 재해모니터링을 위한 UAV의 적용성을 분석하였다. 향후, 자연재해 모니터링을 위한 UAV의 활용은 재난 재해 대응관리 및 피해조사를위한실시간공중모니터링을가능하게 함으로써 재난 재해 대응 및 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.