드론은 처음에 공군기나 미사일 연습 사격 표적용으로 개발되었으며, 일반인들에게는 무인 항공기 전체를 의미하는 것으로 사용되고 있다. 드론의 핵심 개념은 '무인'과 '항공기'로 구분될 수 있다. 그러나, 융합과학 기술혁명으로 표현되는 제 4차 산업혁명은 새로운 도시 공간형성의 개념으로 스마트시티가 제안되고 있으며 새로운 도시내 통합이동 체계 내에서 드론을 포함한 자율주행 이동체의 역할이 강조되고 있는 시점에서 기존의 드론 개념이 과연 적합한지에 대해서는 여러 의문이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기존의 드론의 개념에 대하여 발전과정과 각국의 법률상 정의, 선행연구 결과 등을 분석하여 미래 사회에 적합한 개념과 통일적인 용어를 제시하고자 하였다. 시대적 상황에 따라 국가나 기관, 또는 운용주체의 목적에 따라 드론을 정의하는 것은 바람직하지 않다. 인간의 삶에 바탕을 두고 드론의 개념을 인간의 도시 생활에서 찾아내는 것이 기존의 방법보다는 보다 합리적이며, 앞으로 드론의 발전상황을 고려한다면 더욱 타당하다고 할 수 있다. 후속연구에는 보다 상세하고 더 많은 자료와 연구결과 등을 분석하고, 본 연구에서 다루지 못한 부분에 대해서도 논의를 진행해야 할 것이다. 이를 바탕으로 법제화, 운영규정 마련, 관련 산업 진행 및 규제 등 다양한 주제에 대해서도 연구가 되어야 할 것이다.
국토교통부는 현행 항공법 체계 내에서 무인항공기급 비행안전기준 마련을 추진중에 있다. 이에 부응하여 군용항공기 운용 등에 관한 법률에 무인항공기 관련 내용의 보완 검토도 필요하다고 판단된다. 무인항공기 비행규칙은 무인항공기를 운용해야할 공역을 기준으로 적용할 비행원칙과 운용자 위치, 임무운용한계, 구비물품 등을 들 수 있다. 또한 실제 비행에 적용해야 할 규칙으로는 일반비행규칙, 시계비행규칙, 계기비행규칙 등이 요구된다. 그리고 무인항공기체계 운용자 간에 이루어지는 통화, 관제 및 통신사항, 공역 및 구역별 비행 등에 대한 적용규칙 마련도 필요하다고 할 수 있다. 공역에서의 무인항공기 운용은 항공기 성능에 대한 능력을 보장받는 것이 중요하지만 그에 못지않게 필수적으로 요구되어지는 것은 표준화된 비행기준이라고 할 수 있다. 이러한 비행규칙과 공역에 대한 관리기준을 공역사용자가 모두 숙지하고 비행에 적합하게 적용하여야만 안전하고 원활한 비행운용이 가능하다. 본 논문은 표준화된 비행규칙과 법률의 보완을 위해 연구하였다.
본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.
저가형 UAV기반 사진측량의 정밀도와 정확도를 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 높은 정확도의 지상기준점과 검사점의 3차원 좌표를 추정하고자 GNSS정지관측과 기선해석, 망조정을 수행하였고, 신뢰수준 95%에 대하여 정확도가 1cm 이내인 좌표를 확보하였다. 실험 대상지에 대한 항공 사진은 DJI Phantom 4와 이에 탑재된 FC330 카메라로 7회 반복 촬영하였고, 이를 두 가지 소프트웨어로 처리하였다. 10개 검사점에 대한 소프트웨어 자동 추출좌표와 GNSS 추정해를 비교하여 표준편차 및 RMSE를 분석하였다. 두 소프트웨어 처리 결과, 95% 신뢰수준에 대해 표준편차는 남북, 동서, 높이 방향 각각 약 1cm, 2cm, 4cm 이내, RMSE는 수평과 높이 각각 9cm, 8cm 이내였으며, 표준편차가 RMSE에 비해 현저히 작았다. 두 소프트웨어 처리 결과의 통계적 차이를 확인하고자 F-ratio 검정을 수행하였다. 정밀도에 대해서는 모든 좌표 성분에 대해 한쪽꼬리 검정의 귀무가설이 기각되었고, RMSE에 대해서는 수평에 대한 것만 기각되었다. 이에 따라, 동일한 사진 자료를 처리하더라도 소프트웨어에 따라 그 결과에 통계적 차이가 있을 수 있음에 유의할 필요가 있다.
본 논문에서는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라를 장착한 무인항공기의 항법장치 정보와 촬영지역의 입체적 지형정보를 기반으로, 무인항공기가 촬영하는 지리적 위치를 실시간으로 파악하고 촬영 지역의 면적을 자동 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘과 더불어 특정 지역의 촬영 가능 여부를 자동 판단할 수 있는 방안을 설명한다. 무인항공기가 원하는 특정지역의 촬영을 시도할 경우에는 항공기의 위치와 고도뿐만 아니라 해당 지역의 입체적 지형에 의하여 유효한 영상의 획득 가능여부가 결정된다. 본 연구의 결과를 적용하면 지상관제센터에서 무인항공기가 촬영하는 영상이 원하는 지역의 정보인지 실시간으로 판단할 수 있으므로 정확한 실시간 원격 운항 제어가 가능하다. 그리고 제안한 알고리즘과 촬영가능여부를 판단하는 방안은 사전 모의 운항 및 운항경로 설정에 유용하게 응용할 수 있다.
본 논문에서는 UAV 데이터링크 시스템에 사용되는 탑재 안테나(1차링크/2차링크/위성링크)에 대해 연구하였다. 연구결과, UAV의 비행 안정성을 확보하기 위해 데이터링크는 3중링크로 구성하는 것이 이상적이나 운용 플랫폼에 맞게 통신링크를 구성해야 한다. 해외 연구개발 동향 분석결과, 탑재 데이터링크 안테나는 LOS 확보가 용이한 위치에 장착되어 운용되고 있다. 1차링크는 기본운용을 위한 지향성 안테나, 비상운용을 위한 무지향성 안테나로 구성하며, 2차링크는 UHF/C 대역에서 모노폴/다이폴 구조의 안테나를 사용한다. 위성링크는 UAV의 운용성 향상을 위해 위상배열안테나를 적용하는 추세로 발전하고 있다.
최근 환경보호와 신재생에너지 확보 일환으로 태양광발전소가 널리 보급되고 있으며, 태양광 모듈의 효율적인 관리를 위해서는 정기적인 점검이 필요하다. 본 연구에서는 UAV 기반 열적외선 카메라와 GIS 공간분석을 통해 태양광 모듈에 대한 고장여부를 진단할 수 있는 실험을 실시하였다. 먼저 고정익 UAV와 RGB 카메라를 이용하여 영상을 촬영한 후 Pix4D SW를 통해 정사영상을 생성하였으며, 정사영상 자료를 이용하여 태양광 모듈 레이어를 구축한 후 코드를 입력하였다. 또한 태양광 모듈 고장여부를 진단하기 위해 고무덮개를 태양광 모듈에 설치하였으며, 열적외선 카메라로부터 얻어진 온도 정보와 태양광 모듈 레이어를 기반으로 Zonalmean 함수를 통해 태양광 모듈별 평균온도를 계산할 수 있었다. 마지막으로 GIS 공간분석을 통해 이상 발열이 확인된 $37^{\circ}C$ 이상의 모듈을 자동으로 추출하고 각 모듈별 고유식별 코드를 식별함으로써 고무 덮개를 설치한 모듈의 위치를 정확하게 분석할 수 있었다.
본 논문에서는 넓은 개활지역에서의 신속한 재난 감시 및 탐지를 위하여 대규모 공중무인기로 구성된 협업 감시 네트워크를 고려한다. 관제센터의 한정된 자원은 다수의 공중무인기의 개별 제어에 제한이 있으며 이는 감시네트워크의 성능 저하를 가져온다. 따라서 공중무인기 기반 감시네트워크는 자율적 이동센서네트워크 구축, 재난지역 감시 범위 최대화, 재난발생 특성에 따른 효과적인 대형 변화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 가상력을 이용한 대규모 공중무인기의 네트워크 구축 및 효율적 제어 알고리즘을 제안한다. 공중무인기의 회전 움직임을 바탕으로 감시범위의 확장과 네트워크의 분할과 합병을 통해 재난 지역의 효과적인 감시가 가능하다. 시뮬레이션을 이용하여 대규모 공중무인기 기반 협업 감시네트워크는 공중무인기 간 자율적 감시네트워크 구축, 네트워크의 신속한 지역 이동 그리고 넓은 지역의 효율적 감시가 가능하고 높은 이벤트 탐지율(Event Detection Ratio) 획득이 가능함을 보인다.
본 연구에서는 위성영상 기반의 동계작물 구분도 작성을 위한 계층분류 기법을 제안한다. 계층분류 기법은 입력 자료를 계층별로 정의하여 분류하는 방법으로 혼합 픽셀의 효과를 줄이고 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 전북 김제시의 동계작물을 대상으로 Landsat-8 위성영상을 사용하였다. 먼저, Landsat-8 위성영상에서 스마트 팜 맵을 이용하여 농경지를 분류하였다. 그리고 추출된 농경지를 대상으로 시계열 식생지수를 사용하여 동계작물 재배지를 추출한 후, 최종적으로 무인기 영상에서 추출한 훈련자료를 활용하여 밀, 보리, IRG, 청보리 및 혼파 재배지로 분류하였다. 그 결과, 계층분류 기법에 의한 동계작물 분류 정확도는 98.99%로 동계작물별 재배 필지를 효과적으로 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 분류방법은 작물구분도 작성에 효과적으로 사용 가능할 것으로 기대된다.
도로의 상태를 관측하는 많은 방법의 하나로 무인항공기 영상이 사용된다. 무인항공기 영상 파일이 너무 크고, 불필요한 정보가 많을 때, 특징적 정보를 압축한 텍스처 추출 기법이 사용된다. 특히 무인항공기 영상을 이용한 3차원 시뮬레이션에서 많은 양의 데이터가 입력되기 때문에 텍스처 추출이 중요하다. 본 논문에서는 교량의 고해상 영상을 얻기 위하여 무인항공기 영상으로부터 텍스처 추출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 3단계로 이루어진다. 첫째, 브이월드 데이터베이스에서 3차원 교량 모델을 취득한다. 둘째, 기하보정 정보를 가진 무인항공기 영상에서 텍스처를 추출한다. 셋째, 개별 영상에서 추출된 텍스처를 융합한다. 본 연구 결과는 브이월드 텍스처를 고해상 영상으로 갱신하는 데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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