• 자원환경지질
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• 제48권3호
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• pp.205-212
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• 2015

전 세계적으로 이슈가 되고 있는 소형 무인항공기를 탑재체로 한 항공삼각측량 기술을 국내의 광산개발 현장에 적용하여 활용성을 검증하였다. 대상광산은 경상남도 경주시에 위치한 감포 46호 스멕타이트 광산으로 노천채광 광산이다. 멀티콥터인 DJI S1000에 Cannon Mark III 카메라를 탑재하여 $600m{\times}380m$ 영역을 중첩하며 448장의 사진을 촬영한 후, AgiSoft사의 photoscan 소프트웨어를 이용해 자료처리하여 정사영상과 정밀 수치지형모델을 제작하였다. 6개의 지상 기준점을 이용해 정밀도 10cm 이내의 항공 삼각측량 자료를 생산하였으며, 3D 지질모델링 소프트웨어로 수치지형모델과 정사 영상을 익스포트하여 3D 지질모델링을 위한 Topo surface를 제작하였다. 1시간 이내의 짧은 촬영시간으로 고정밀의 항공측량 자료 확보가 가능해 노천광산의 주기적인 촬영을 통한 채광량과 사면붕괴 모니터링이 적은 비용과 시간으로 가능함을 확인하였고, 항공삼각측량결과와 3D 지질모델링의 직접적인 연계 기술에 의해 노천광산 채광에 의한 지표면 변화를 즉각적으로 반영할 수 있어 생산관리의 효율성을 증대할 수 있으리라 여겨진다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.138-147
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• 2018

Purpose: A narrowband hyperspectral imaging sensor of high-dimensional spectral bands is advantageous for identifying the reflectance by selecting the significant spectral bands for predicting crop yield over the broadband multispectral imaging sensor for each wavelength range of the crop canopy. The images acquired by each imaging sensor were used to develop the models for predicting the Chinese cabbage yield. Methods: The models for predicting the Chinese cabbage (Brassica campestris L.) yield, with multispectral images based on unmanned aerial vehicle (UAV), were developed by simple linear regression (SLR) using vegetation indices, and forward stepwise multiple linear regression (MLR) using four spectral bands. The model with hyperspectral images based on the ground were developed using forward stepwise MLR from the significant spectral bands selected by dimension reduction methods based on a partial least squares regression (PLSR) model of high precision and accuracy. Results: The SLR model by the multispectral image cannot predict the yield well because of its low sensitivity in high fresh weight. Despite improved sensitivity in high fresh weight of the MLR model, its precision and accuracy was unsuitable for predicting the yield as its $R^2$ is 0.697, root-mean-square error (RMSE) is 1170 g/plant, relative error (RE) is 67.1%. When selecting the significant spectral bands for predicting the yield using hyperspectral images, the MLR model using four spectral bands show high precision and accuracy, with 0.891 for $R^2$, 616 g/plant for the RMSE, and 35.3% for the RE. Conclusions: Little difference was observed in the precision and accuracy of the PLSR model of 0.896 for $R^2$, 576.7 g/plant for the RMSE, and 33.1% for the RE, compared with the MLR model. If the multispectral imaging sensor composed of the significant spectral bands is produced, the crop yield of a wide area can be predicted using a UAV.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.973-985
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• 2019

본 논문에서는 저비용으로 생성할 수 있는 무인항공기 기반의 포인트 클라우드를 사용하여 평면성 분석을 통해 지면과 건물 영역을 분리하고 자동으로 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯 단계로 구성된다. 첫 단계에서는 입력되는 포인트 클라우드의 평면성을 분석하여 포인트 클라우드를 구성하는 평면들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 추출된 평면들을 분석하여 지표면에 해당하는 평면을 찾고 포인트 클라우드에서 해당 평면 기준으로 포인트들을 제거하였다. 세 번째 단계에서는 지표면이 제거된 포인트 클라우드를 정사 투영하여 영상을 제작하였다. 네 번째 단계에서는 정사 투영된 영상에서 각각의 객체의 외곽선을 추출하고 외곽선의 넓이와 넓이, 길이 비율을 이용하여 건물 불인정 영역을 제거하였다. 마지막 단계에서는 건물의 지표면 높이와 건물의 높이를 이용하여 건물의 외곽점을 구성하고 3D 건물 모델을 생성하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 무인항공기 영상을 이용해 제작된 포인트 클라우드를 사용하였으며, 실험을 통해 제안 기법을 통해 무인항공기 기반 포인트 클라우드에서 자동으로 건물의 3D 모델이 생성 가능함을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.133-143
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• 2023

ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.134-141
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• 2019

레이다 시스템은 송신 파형에 따라 크게 PD (pulse Doppler) 레이다와 FMCW (frequency modulated continuous wave) 레이다로 구분되며, 송수신 특성에 따라 PD 레이다는 장거리 표적 검출에 유리한 반면, FMCW 레이다는 단거리 표적 검출에 적합한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 중/장거리 뿐 아니라 단거리 무인기 탐지를 위해 PD 레이다 시스템과 FMCW 레이다 시스템을 모두 지원 가능한 멀티모드 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)를 제안한다. 제안된 레이다 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA를 이용하여 구현 및 검증 되었다. 구현 결과, 총 19,623개의 logic elements, 9,759개의register, 그리고 25,190,400의 memory bit로 구현 가능함을 확인하였으며, 기존의 PD 레이다와 FMCW 레이다 신호처리 프로세서를 개별 구현한 경우에 비해 logic elements와 register 요구량이 약 43%와 39% 감소됨을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.788-797
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• 2023

본 논문은 수직 이착륙 무인 항공시스템의 GPS (global positioning system) 불가 시 대체 항법 시스템으로의 영상보정항법 시스템을 시험하기 위한 검증환경 개발 내용을 소개한다. 개발 중인 영상보정항법 시스템의 시험 및 평가를 위해서는 가상 환경을 활용하는 것이 효율적이지만, 현재 국내에는 적합한 장비가 개발되어 있지 않다. 따라서 제안된 검증환경은 시험 대상 장비의 운용 환경을 모델링 및 시뮬레이션 하여 입력 신호를 생성하고, 출력 신호를 관측함으로써 대상 장비의 성능을 평가할 수 있도록 개발되었다. 연구 과정은 검증환경 요구도 생성, 검증환경 설계에서부터 구성품별 하드웨어 및 소프트웨어 설계, 제작까지 포괄적으로 기술되었다. 이를 바탕으로 제작된 검증환경을 개발 중인 영상기반 보정항법 알고리즘의 성능평가와 시뮬레이션 기반의 사전 비행시험 수행에 활용하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 농촌계획
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• 제10권2호
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• pp.35-42
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• 2004

This study aimed at establishing the multi-ranged approach on data acquisition technique for rural landscape planning, which tried categorization, grading and transferring of landscape elements in the more detailed level. For the systematic management of database for the topographic informations in the village level, a kind of the aerial photographing techniques with UAV(Unmanned Aerial Vehicle) was used and its resultant data for the landscape simulation of the rural village, which in turn helped the convenient approach to understanding of its comprehensive spatial structure. The image data from aerial photography was systematically processed through; First, after revision of the distorted one, the image map was adjusted with the topographical and cadastral maps. Second, the farm houses and buildings, and other facilities difficult to find out in the topographical map was digitally read from the adjusted image. The topographical landscape view of rural village was simulated on the base of DEM(Digital Elevation Model) and the 3-dimensional shapes of farm houses and buildings were automatically modelled using the input system developed by the author. In conclusion, the aerial image information adjusted with the edited maps could give more intuitive and detailed villagescape than the ordinary one and through landscape simulation of the rural village, its topography, features of houses/buildings and spatial distribution of land uses were effectively reproduced. And, by the linkage between field survey and photographed/simulated results of the typical landscape elements using hyper-link method, it would be expected to develop as an effective visualization technique of rural landscape.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.279-286
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• 2018

토목공사에서 토량 측정은 합리적인 공사비 산정에 중요한 요소 중 하나이다. 이전까지 토목공사 현장의 정보를 얻기 위해서 GPS 또는 토탈스테이션을 이용하는 방법을 사용해 왔지만 이러한 방식은 접근이 어려운 지역에는 측정에 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 토량을 측정하고자 한다. 경상북도 상주시에 위치한 농촌용수개발사업 저수지 공사현장을 연구대상지로 선정하였으며, GPS를 이용한 측량을 기준으로 하여 토탈스테이션 그리고 UAV를 이용한 측량의 정확도와 측정시간을 비교하는 연구를 진행하였다. GPS를 이용하여 취득한 토량은 $147,286.79m^3$으로 나타났고, 토탈스테이션은 $141,594.07m^3$으로 GPS를 이용하여 구한 토량을 기준으로 96.13% 정확도를 보였다. 그리고 UAV는 GCP를 측정하지 않고 진행하였을 때 $143,997.05m^3$, GCP가 4개일때 $147,251.71m^3$ 그리고 GCP가 7개일 때 $146,963.81m^3$로 나타났고, 각각 GPS로 측량한 토량과 비교하여 97.77%, 99.98%, 99.78%의 정확도를 보였다. 이를 통하여 UAV를 이용한 토량 산정을 실제 현장에서 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제29권2호
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• pp.135-161
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• 2014

무인항공기는 조종사를 탑승하지 않고 지정된 임무를 수행할 수 있도록 제작한 비행체로서 독립된 체계 또는 우주 지상체계들과 연동시켜 운영 하는 기체이다. 이 같은 무인항공기의 경제발전의 가능성으로 인하여 정부는 무인항공기가 세계 항공기 시장에서 우리나라가 항공 선진국으로 진입할 수 있도록 적극 지원 중이다. 무인항공기는 항공산업 발전의 블루오션이지만 이에 따르는 법적 분쟁 요소도 만만치 않다. 소형으로 제작된 무인항공기는 고성능 카메라 및 센서에 기록되는 이착륙 및 운항노선 주변의 기록들을 피찰영자의 동의 없이 마음 것 촬영할 수 있는바 이에 대한 사생활 침해에 대한 우려가 있다. 또한 무인항공기가 민간상용화 된다면 무분별한 사용으로 사생활 침해 발생이 예상된다. 무인항공기로 인해 국민이 원치 않는 사생활 노출이 발생한다면 무인항공기 운영자들에게 손해배상책임이 발생할 수 있고, 이는 무인항공기산업 발전을 위해 고려되어야 하는 요소이다. 현재 무인항공기 산업을 주도하고 있는 미국에서도 무인항공기 사생활 침해 관련 정책은 개발 중이며, 효율적인 대책 마련을 준비하고 있다. 무인항공기에 관련한 법이 시행되고 있지 않기 때문에 무인항공기 사생활 침해에 따른 모든 법적 대책을 마련하는 것이 필요하다. 미국과 같이 무인항공기 사생활 보호를 도모하기 위해 무인항공기 사생활보호법(안)을 제시하였다. 현재 시행 중인 법이 많기 때문에 새로운 법안을 제시하는 것은 법적 안정성을 해할 수 있지만 국민들의 안전한 삶을 위해서 법을 제정하는 것은 피할 수 없는 일이다. 개인정보보호법이 시행 중이지만 무인항공기 관련 사생활 침해가 발생했을 때 무인항공기의 특수성에 대한 개인정보보호법을 적용하기기 녹록치 않을 것이기 때문에 미국 입법안과 개인정보보호법을 참고하여 무인항공기의 사생활 침해를 대비한 사생활보호법(안)을 제시하였다.