무인 항공기의 경로 계획은 고정 및 동적 장애물을 포함하는 복합 환경에서 장애물 충돌을 회피하는 것이 중요하다. RRT나 A*와 같은 경로 계획 알고리즘은 고정된 장애물 회피를 효과적으로 수행하지만, 고차원 환경일수록 계산 복잡도가 증가하는 한계점을 가진다. 강화학습 기반 알고리즘은 복합적인 환경 반영이 가능하지만, 기존 경로 계획 알고리즘과 같이 고차원 환경일수록 훈련 복잡도가 증가하여 수렴성을 기대하기 힘들다. 본 논문은 셀 분해 알고리즘을 활용한 강화학습 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습 환경을 세부적으로 분해하여 환경의 복잡도를 감소시킨다. 또한, 에이전트의 유효한 행동을 설정하여 장애물 회피 성능을 개선한다. 이를 통해 강화학습의 탐험 문제를 해결하고, 학습의 수렴성을 높인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 모델이 일반적인 환경의 강화학습 모델과 비교하여 학습 속도를 개선하고 효율적인 경로를 계획할 수 있음을 보여준다.
Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.
Floods are among the most common natural hazards in urban areas. To mitigate the problems caused by flooding, unstructured data such as images and videos collected from closed circuit televisions (CCTVs) or unmanned aerial vehicles (UAVs) have been examined for flood management (FM). Many computer vision (CV) techniques have been widely adopted to analyze imagery data. Although some papers have reviewed recent CV approaches that utilize UAV images or remote sensing data, less effort has been devoted to studies that have focused on CCTV data. In addition, few studies have distinguished between the main research objectives of CV techniques (e.g., flood depth and flooded area) for a comprehensive understanding of the current status and trends of CV applications for each FM research topic. Thus, this paper provides a comprehensive review of the literature that proposes CV techniques for aspects of FM using ground camera (e.g., CCTV) data. Research topics are classified into four categories: flood depth, flood detection, flooded area, and surface water velocity. These application areas are subdivided into three types: urban, river and stream, and experimental. The adopted CV techniques are summarized for each research topic and application area. The primary goal of this review is to provide guidance for researchers who plan to design a CV model for specific purposes such as flood-depth estimation. Researchers should be able to draw on this review to construct an appropriate CV model for any FM purpose.
최근 드론에 탑재량 증가에 따라 비행시간 연장에 대한 수요 및 농업용을 활용하는 방안이 필요하다. 현재 태양 전지를 이용한 드론의 배터리 기술에 의해 탑재 무게 증가 및 비행시간 연장에 관한 연구가 수행되고 있다. 또한, 지속적인 비행을 위해 배터리를 충전하거나 교체해야 하는 번거로움을 줄이기 위한 대안으로 태양 전지를 이용한 드론이 실용적인 해결 방안으로 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 드론의 주동력 시스템을 최적화하기 위해 기존 배터리와 태양 전지를 부착하여, 태양광 드론을 실험적으로 분석 및 검증하였다. 그 결과 태양광 드론은 약 2-3% 정도의 비행시간을 연장하였다. 제안된 태양광 드론은 비행 시 평균 55W의 에너지 소모를 하며, 태양 전지의 최대 충전 시 약 25W의 에너지를 공급받았다. 이를 통해 장기 체공을 위한 비행시간 연장을 실험적으로 검증하였다.
Vertical takeoff and landing (VTOL) is a core feature of unmanned aerial vehicles (UAVs), which are commonly referred to as drones. In emerging smart logistics, drones are expected to play an increasingly important role as mobile platforms. Therefore, research on last-mile delivery using drones is on the rise. There is a growing trend toward providing drone delivery services, particularly among retailers that handle small and lightweight items. However, there is still a lack of research on a structural definition of the VTOL drone flight model for multi-point delivery service. This paper describes a VTOL drone flight route structure for a multi-drone delivery service using rotary-wing type VTOL drones. First, we briefly explore the factors to be considered when providing drone delivery services. Second, a VTOL drone flight route model is introduced using the idea of the nested graph. Based on the proposed model, we describe various time-related attributes for delivery services using drones and present corresponding calculation methods. Additionally, as an application of the drone route model and the time attributes, we comprehensively describe a simple example of the multi-drone delivery for first-come-first-served (FCFS) services.
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.
무인항공사진측량에서 지상기준점(GCP: Ground Control Point)의 설치는 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 작업공종이다. 최근 항법센서와 통신기술의 급속한 발전으로 RTK(Real Time Kinematic) 또는 PPK(Post Processed Kinematic) 방식과 같이 지상기준점을 사용하지 않고도 무인항공사진측량이 가능한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기체가 활용되고 있다. 본 연구에서는 무기준점에 의한 RTK-UAV 측량의 잠재성을 평가하고자 지상기준점을 사용한 비 RTK(non-RTK)-UAV 측량과 비교 실험을 수행하였다. 즉 지상기준점의 수를 달리하여 비 RTK(non-RTK) 방식의 UAV와 무기준점에 의한 RTK 방식의 UAV로 동시에 촬영하여 획득된 영상으로 제작한 성과물의 위치정확도를 비교 분석하였다. 영상취득은 촬영고도 약 160m에서 Canon IXUS 127 카메라(초점거리 4.3mm, 화소크기 $1.3{\mu}m$)로 이론적인 GSD는 약 4.7cm이다. 실험결과, 비 RTK 방식에 의한 지상기준점의 수에 따른 위치정확도의 RMSE(평면/수직)는 GCP가 5개인 경우 각각 4.8cm/8.2cm, 4개인 경우 5.4cm/10.3cm, 3개인 경우 6.2cm/12.0cm로 나타났다. 그리고 비 RTK 방식의 무기준점인 경우에는 평면과 수직위치 오차의 RMSE가 각각 112.9cm, 204.6cm로 매우 크게 증가하였다. 하지만 무기준점으로 RTK 방식을 적용한 무인항공사진측량의 경우에는 평면과 수직위치 정확도가 각각 13.1cm, 15.7cm로 비 RTK 방식에 비하여 오차가 현저하게 줄어들었다. 연구결과, 무기준점으로도 정밀한 위치 결정이 가능한 RTK 방식의 무인항공사진측량은 경제성이 크게 증가하여 향후 공간정보 분야에의 활용성이 기대된다.
현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.
본 연구는 우리나라의 항공보험 의무가입제도의 현황을 파악하고 외국 입법례와의 비교를 통해 우리 실정에 알맞은 합리적이고 구체적인 기준을 제시하고자 한다. 이를 통해 현행 법령의 개정방향을 밝혀 개선을 유도하고 궁극적으로 적절한 항공보험으로 항공기를 이용하는 우리 국민의 안전과 재산이 담보될 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 한다. 특히 2017년 새롭게 시행된 항공사업법과 그 하위법령을 검토함으로써 향후 항공보험에 관한 입법적 개선방향을 제시하고 이로써 입법적 오류, 시행착오 등을 최소화할 수 있을 것으로 본다. 사고 발생 시에 수많은 인명과 재산이 손실되는 항공사고의 전손성, 순간성, 거대성이라는 특성을 감안할 때 항공운송산업의 지속적 성장을 유지하고 피해자를 위한 원만한 배상이 가능하도록 하기 위해서는 항공운송인에 의한 적절한 항공보험의 가입과 유지가 필수적이다. 이런 측면에서 근대 사법체계의 대원칙인 계약자유의 원칙을 수정하는 항공보험 가입의무의 강제가 설득력을 가지게 되는 것이다. 다만 외국의 입법례와 비교하여 우리나라의 항공보험 가입의무에 관한 법규정은 다음과 같은 쟁점들을 중심으로 재정비될 필요가 있을 것으로 본다. 첫째, 항공운송인에 대해 적절한 수준의 항공보험의 가입과 유지를 강제하는 것은 국가의 개인에 대한 금전적 의무를 강제하는 성격을 가지게 되므로 시행규칙이 아닌 본법에 규정되는 것이 타당할 것으로 생각된다. 이와 같은 규정의 태도는 다른 외국의 입법례에서 흔히 목격되는 사항이다. 둘째, 우리 법 규정은 "국제협약에서 규정하는 책임한도액"이라는 문구를 사용함으로써 여라 가지 다양한 경우의 항공손해배상에 대응하고 있다. 하지만 본문에서 살펴본 바와 같이 국제협약 중에서 어떠한 수단(legal tools)이 사용되는가에 따라 배상범위가 달라지는 점, 오늘날 승객에 대한 손해배상을 규율하는 몬트리올 협약은 항공운송인의 과실이 있는 경우 그 책임한도액이 철폐된 점, 책임한도액이 철폐된 점, 그리고 지상 제3자의 손해에 관한 로마협약체계에는 우리나라가 가입하고 있지 않은 점 등을 고려할 때 "국제협약에서 규정하는 책임한도액"은 더 이상 만병통치약이 되지 못한다. 셋째, 우리나라와 같이 좁은 영토를 가진 국가에서는 국내운송과 국제운송이 비행시간이나 거리에서 큰 차이가 있다. 따라서 항공보험 가입의무에 있어서도 국내운송과 국제운송을 나누어 규율할 필요가 있을 것으로 본다. 이러한 이중적 규율은 항공운송업에 새롭게 진출하고자 하는 신생 항공사에게 국제운송과 같은 필요 이상의 보험가입을 강제하지 않아도 되는 장점이 있다. 넷째, 무인비행장치의 사고에 따른 항공보험에 자동차손해보험을 준용하는 것은 무인비행장치 사고에 관한 특성을 충분히 이해하지 못한 것으로 보인다. 향후 무한한 발전가능성을 가진 무인비행장치에 관한 보험은 장기적인 관점에서 일반적인 항공보험과 분리하여 규율하는 것이 타당할 것으로 생각된다.
다양한 기계부품과 센서류가 포함된 수중로봇, 무인 잠수정 등과 같은 심해장비 시스템은 수심에 따른 높은 수압과 온도, 조류 등 심해의 복합적인 극한 환경조건의 영향을 받기 때문에 실제 현장에서 사용되기 전에 제품의 신뢰성을 검증하는 것이 매우 중요하다. 이러한 복합적인 해양환경을 재현하여 제품에 대한 실증적인 시험을 할 수 있는 시험장비의 구축이 요구되는 실정이다. 본 연구를 통하여 최대수압 2.0MPa, 수온 $5{\sim}60^{\circ}C$, 최대유속 2 m/s의 복합 환경조건의 구현이 가능한 워크인 타입의 수중복합 환경시험장비를 구성하는 주요 구성품의 개발 요구사양 및 설계방안을 제시하고 이를 통해 심해장비 시스템 및 모듈 부품에 대한 제품 신뢰도를 검증할 수 있는 시험장비의 개발 내용을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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