• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.162-168
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• 2018

최근 다양한 분야에서 이슈가 되고 활용되는 드론 등을 포함한 무인기체계는 군사분야에서부터 시작되어 다양한 민간분야에서도 활발하게 연구 개발되고 있다. 최근 개발되는 다양한 형태의 무인기체계에서, 지상의 조종장치와 무인기간의 연결을 담당하는 통신체계를 데이터링크라고 한다. 특히, 군 분야의 무인기에서 획득된 감시/정찰용 영상정보 및 무인기의 상태정보를 실시간으로 지상으로 전송하기 위한 공용데이터링크는 특성상 통신의 안정성 확보를 우선으로 한다. 본 논문에서는 정찰용 무인기에서 사용되는 공용 데이터링크의 안정성 확보를 위한 디지털 변복조기의 소요규격을 파악하고, 해당 규격을 만족하기 위한 설계를 제안하였다. 설계된 시스템의 타당성은 구현된 시스템의 성능측정을 통하여 검증하였다.

• 한국가스학회지
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• 제19권6호
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• pp.22-27
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• 2015

최근 고고도 장기체공 무인기의 개발이 활발하게 진행되고 있는 가운데, 중량당 에너지 밀도가 높아서 왕복동 엔진의 연료로서 적합한 수소 연료를 적용하는 것이 경제성과 기술성 측면에서 유리한 것으로 검토되었다. 본 연구에서는 2.4리터급 왕복동 가솔린엔진을 수소엔진으로 개조하기 위하여 수소연료를 공급하기 위한 실험장치를 구축하고 수소연료 공급이 가능한 인젝터를 장착하였으며 범용 엔진제어기를 이용하여 엔진을 구동시킴으로써 시동 및 공회전 시의 연소 특성을 파악하였다. 안전하게 엔진 시동성을 확보하였고 공회전 상태를 유지할 수 있는 조건을 탐색하였다. 또한 공회전 상태에서 공연비와 점화 타이밍을 변경해보면서 연소 안정성을 비롯한 기본적인 연소 특성을 살펴봄으로써 향후 수소엔진을 활용한 무인기의 동력원을 개발하기 위한 기초를 마련하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.749-756
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• 2013

본 논문은 레이저 고도계와 초음파 거리계를 이용한 무인항공기의 지면고도측정에 대한 알고리즘에 대하여 제시하였다. 무인항공기의 저고도 거리 측정시에 사용하는 레이저 고도계와 초음파 거리계를 이용하여 간단한 지상시험을 하였고, 각 센서들의 특징을 확인할 수 있었다. 특히, 레이저 고도계의 단점을 확인하여 초음파 거리계로 보완하는 알고리즘을 설계하였고, 실험을 진행하였다. 레이저 고도계와 초음파 거리계는 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 융합하였으며, 실험결과 레이저 고도계의 단점을 초음파 거리계로 보완하여 안정적인 고도값이 측정될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.359-373
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• 2019

소나무재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있는 질병이다. 그러나 일반적으로 재선충병의 고사목 관측은 현장조사를 기반으로 하고 있기 때문에 물리적, 경제적 문제가 있어 대규모 삼림을 관측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병이 재발한 지역에 무인 항공기를 이용하여 고해상도 영상을 획득하였다. 이후 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM) 감독분류 기법을 통해 소나무재선충병 의심목을 탐지하였고. 감독분류 결과에 대한 정확도를 산출하였다. 또한 접근성이 높은 산림에 대해 감독분류를 실시한 후 현장 조사 결과간의 비교를 통해 정확도의 신뢰성을 검증하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권6_2호
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• pp.1043-1050
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• 2020

In this study, a study was presented on the monitoring technique of landslide area using UAV. In the case of disaster investigation using drone mapping, it can be used at various disaster sites. The mission can be carried out at various disaster sites, including surveys of damage to mountainous areas caused by landslides, building collapses surveys of flood damage, typhoons, earthquakes. The damage investigation plan using drone mapping is expected to be highly utilized at disaster sites where investigators cannot access it like in mountainous areas and where it is difficult to conduct direct damage investigations at the site. Drone mapping technology has many advantages in terms of disaster follow-up, such as recovery. Compared to the existing survey system, which was mainly carried out manually, the investigation time can be drastically reduced, and it can also respond to disaster sites that are difficult to carry out or are difficult to access directly. In addition, it is possible to establish and guide spatial data at the disaster site based on accurate mapping data from the time of the disaster, which has considerable strength in managing the situation of the disaster site, selecting priority areas for recovery, and establishing recovery plans. As such, drone mapping is a technology that can be used in a wide range of sites along with natural disasters and social disasters. If a damage investigation system is established through this, it is believed that it will contribute significantly to the rapid establishment of recovery plans along with the investigation of disaster response time and extent of damage recovery.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.733-745
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• 2021

Although waxy corn varieties developed after the 1980s show differences depending on development stages and conditions, studies on the characteristics of waxy corn during the growth stage are rare. The subject of this study was a field survey and unmanned aerial vehicle (UAV) image acquisition of four waxy corn varieties cultivated in Idam-ri, Gammul-myeon, Goesan-gun, Korea. The study was conducted in four stages at intervals of two weeks after planting in 2019. The growth characteristics of each of the four varieties were analyzed using growth curves obtained based on field survey and UAV imagery data. The characteristics of each growth stage of the four varieties of corn, as assessed using normalized difference vegetation index (NDVI) and plant height (P.H.) values, were as follows. The growth model was identified as a model in which three-parameter logistic (3PL) curves reflect the growth characteristics of corn well. In particular, it was found that the variations in growth rate shown by P.H. and NDVI values clearly explain the differences between corn varieties. Among the four cultivars, growth and development first occurred at the early vegetative stage in Daehakchal, followed by Mibaek 2, Miheukchal, and finally Hwanggeummatchal. The variationsin P.H. and NDVI were achieved quickly and earlier in Daehakchal, followed by Mibaek 2, Hwanggeummatchal, and Miheukchal. It was confirmed that these results reflected the characteristics of the fast white-type varieties, while the black-type varieties were delayed, as in a previous study. These results reflect the resistance to lodging that affects the cultivation environment and the response characteristics to nutrients and moisture. It was confirmed that UAV accurately provides growth information that is very useful for analyzing the growth characteristics of each corn variety.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권7호
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• pp.479-487
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• 2022

본 논문에서는 한국항공대학교에서 연구, 개발한 태양광 무인기 KAU-SPUAV의 자동 비행을 위한 제어기 설계 및 유도기법에 관하여 기술했다. 와류격자법을 활용하여 공력계수들을 계산했고 이를 항공기의 6자유도 방정식에 적용했다. 또한 깃요소이론을 활용하여 프로펠러의 추력 및 토크계수를 계산했다. 상승풍을 맞닥뜨렸을 때 효율적으로 활공하기 위하여 추력을 사용한 고도제어기가 KAU-SPUAV에 사용되었다. 또한 태양광 무인기의 장기체공 임무를 위해 운용 중에 발생하는 바람의 영향을 고려하기 위한 바람 추정 기법을 적용하였고, 강한 맞바람에 대처하기 위한 유도기법과 자동 착륙 알고리즘을 구성하였으며 2021년 8월, 56시간 33분의 태양광 장기체공 실험을 통해 제어 및 유도기법의 성능을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.93-101
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• 2024

Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권3호
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• pp.1-14
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• 2024

Gaining an accurate 3D stream geometry has become feasible with Unmanned Aerial Vehicle (UAV), which is crucial for better understanding stream hydrodynamic processes. The objective of this study was to investigate series of filters to remove stream vegetation and propose the best method for generating Digital Terrain Models (DTMs) using UAV-based point clouds. A stream reach approximately 500 m of the Bokha stream in Icheon city was selected as the study area. Point clouds were obtained in August 1st, 2023, using Phantom 4 multispectral and Zenmuse L1 for Structure from Motion (SfM) and Light Detection And Ranging (LiDAR) respectively. Three vegetation filters, two morphological filters, and six composite filters which combined vegetation and morphological filters were applied in this study. The Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were used to assess each filters comparing with the two cross-sections measured by leveling survey. The vegetation filters performed better in SfM, especially for short vegetation areas, while the morphological filters demonstrated superior performance on LiDAR, particularly for taller vegetation areas. Overall, the composite filters combining advantages of two types of filters performed better than single filter application. The best method was the combination of Progressive TIN (PTIN) and Color Indicies of Vegetation Extraction (CIVE) for SfM, showing the smallest MAE of 0.169 m. The proposed method in this study can be utilized for constructing DTMs of stream and thus contribute to improving the accuracy of stream hydrodynamic simulations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.947-958
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• 2021

본 연구는 무인비행체에 탑재해서 활용되고 있는 다중분광 센서의 센서별 반사율 및 식생지수를 산정하여 시계열 작황분석을 위한 센서별, 센서간 활용 가능성을 평가하기 위해 수행하였다. RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, P4M 등 4종의 무인비행체 탑재 다중분광센서에 대하여 2020년 9월 14일과 9월 15일에 걸쳐 오전, 오후 각 1회, 총 4회씩 항공영상을 촬영하고 반사율 및 NDVI를 산정하여 비교하였다. 반사율의 경우 모든 센서에서 시계열 변동계수가 평균 약 10% 이상의 값을 보여 활용에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 작물 시험구에 대한 센서별 NDVI 변동계수는 식생이 우거져 활력도가 높은 시험구에서 평균 1.2~3.6%의 값을 보여 5% 이내의 변동성을 보였다. 그러나 이는 청천일의 변동계수에 비해서는 높은 값을 보인 것으로서 실험 기간 동안 오전, 오후에 구름 등 기상환경이 달랐기 때문으로 판단되며 시계열 작황 분석을 위한 정밀 NDVI 산정 시에는 일정한 광 환경을 유지할 수 있는 촬영 계획 수립과 이행이 필요할 것으로 판단된다. 무인비행체 다중분광센서 간 NDVI를 상호 비교한 결과 본 실험에서는 RedEdeg-MX 센서의 경우 안정적인 광 환경 내에서 동종의 센서를 여러 대 사용하더라도 NDVI 값의 특별한 보정 없이 함께 활용할 수 있을 것으로 판단된다. RedEdge-MX, P4M, Sequioa 센서는 상호 선형적인 관계를 보였으나 NDVI 간의 off-set 보정을 통한 공동 활용 가능성 평가를 위해서는 보완 실험이 필요할 것으로 생각된다.