다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 국내외에서 문화재 보존, 사고현황조사, 군 정찰업무, 재난관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 성능평가를 다루고자 한다. 항공삼각측량 결과, 위치(X, Y)에서 RMSE 값은 약 10 cm로 나타났으며, UAV 사진측량의 정사영상에 대한 시각판독법(on-screen digitizing) 기법과 지상측량에 의한 필계점 좌표 차의 RMSE 는 X 방향 약 0.174~0.205 m, Y방향 약 0.294~0.298 m의 편위형 오차가 도출되었다. 그리고 실험대상지역의 임의의 1 필지를 대상으로 지적 공부대장면적과 UAV 사진측량의 정사영상으로 취득한 필지 면적을 비교한 결과 차이는 0.118 $m^2$이다. 본 연구는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 정사영상 정확도 평가에 대한 하나의 연구 사례를 제시하였으며, 향후 항공삼각측량(AT), 직접 기하보정(direct-georeferencing), 비행계획, 그리고 실용적 응용분야 개발 등에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 UAV(unmanned aerial vehicle)는 기존 측량 장비들을 대체/보완할 수 있는 공간정보 제작 도구로 관련 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 UAV 영상의 활용도에 주안점을 두어, 재난재해와 같이 긴급한 상황이나 지상기준점 확보가 어려운 지역에서의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 UAV 영상으로 3D(dimensional) 형상을 점군(pointcloud)데이터로 제작하였고, 지상기준점을 사용한 모델 데이터와 무기준점 모델 데이터의 절대적/상대적 정확도를 측정하였다. 실험 결과, UAV 영상매칭으로 생성된 3D 형상 점군데이터는 모델 구성을 위한 상대정확도만 확보되어도, 지상기준점 사용 여부에 관계없이 거리측정과 같은 정량적 측정 오차율이 1% 이내인 것으로 검증되었다. 이는 지상기준점 취득이 불가능하거나 작업의 긴급함이 요구될 때, 절대적 위치정보는 부정확하나 신속하게 후처리한 3D 형상 점군데이터만으로도 그 활용이 충분함을 보여준다. 특히 제안된 연구결과는 재난재해 지역과 같이 데이터의 정확도를 확보하기 위한 지상기준점 설계, 측량, 후처리 등의 제반 작업들이 불가능한 상황에서도 길이와 면적과 같은 정량적 측정치와 의미 있는 결과물 취득이 가능하다.
무인항공기 산업은 인공지능, 빅데이터, 사물 인터넷 등의 4차 산업혁명 기술과 융합하여 새로운 패러다임으로 발전하고 있다. 미국과 같은 항공 선진국들은 비행안전성이 보장된 무인항공기 개발에 많은 역량을 집중하고 있다. 대한민국의 경우, 한국항공우주연구원에서 2011년 국가 R&D 사업의 일환으로 국내 최초 수직이착륙 무인항공기인 스마트무인기 개발에 성공하였고, 이를 통해 첨단 IT 기술이 접목된 수직이착륙 무인항공기 개발 기술을 보유하게 되었다. 이러한 국가차원의 노력에도 불구하고 아직까지 국내 수직이착륙 무인항공기의 개발과 시장 운용은 제한적이다. 국내 기술로 개발한 수직이착륙 무인항공기의 형식증명 절차는 국내 항공안전법에 명시되어 있으나 형식증명을 위한 감항기준은 아직 제정되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 자체 중량 150 kg을 초과하는 수직이착륙 무인항공기의 국내 외 개발 동향과 국가별 인증제도 및 절차에 대해 조사하고, 유럽항공안전청에서 2019년 7월 2일 제정공포한 수직이착륙 항공기용 특별감항요건(special conditions)을 벤치마킹하여 국내 수직이착륙 무인항공기 형식증명을 위한 감항기준을 정립할 수 있는 방안에 대해 연구하였다.
소형 무인항공시스템(무인항공기 플랫펌과 센서의 융합기술, 'sUAS')은 정확성, 경제성 및 운용면의 무궁한 잠재성으로 여러 건설현장에서 새로운 응용이 창출되면서 활용이 점차 확산되고 있다. 본 연구의 목적은 소형 UAS에 의한 토공량 산정의 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 시흥시 소재 배곧생명공원 내 위치한 대략 $270m{\times}300m{\times}20m$ 규모의 원추형 성토부를 대상으로 소형무인항공기를 활용하여 영상을 취득한 후, UAS 영상해석을 통해 산출된 토공량을 GNSS Network-RTK 지상측량에 의한 토공량과 정량적으로 비교분석하였다. 연구결과, 무인항공시스템 자료와 GNSS Network RTK 자료에 의한 토공량의 편차가 2% 이하였고 특히, 작업의 편이성, 신속성 및 경제성 면에서 소형 UAS 영상기반 토공량 산정의 효용성을 입증할 수 있었다. 따라서, 식생높이의 산정방안이 보완된다면 중 소규모 현장의 토공량 산정은 물론 3차원 지형공간정보 생성 분야에 무인항공영상의 응용이 유용할 것으로 기대된다.
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.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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