콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R2)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm2, relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R2≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm2, RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R2=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm2, RE=13.9%와 validation에서 R2=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm2, RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
무인항공사진측량은 기존의 유인항공사진측량에 비하여 고해상도의 영상을 신속하게 취득하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 무인항공사진측량을 이용한 3차원 공간정보의 활용성이 커지는 시점에서 무인항공사진측량을 이용한 3차원 모델 제작은 상당히 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 무인항공사진측량을 이용하여 3차원 모델을 제작하고 정성적 및 정량적 분석을 통하여 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 정성적 분석은 3차원 국토공간정보 구축 작업규정에 명시된 세밀도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 평면상에 존재하는 지형·지물의 경우 높은 세밀도 Level을 보였지만, 고저차가 있는 지형·지물의 경우 폐색지역 및 시차로 인하여 낮은 세밀도 Level을 나타냈다. 정량적 분석은 검사점과 주변 구조물에서 취득한 3차원 좌표를 이용하여 분석하였다. 그 결과 검사점의 경우 평균오차가 평면에서 0.042~0.059 m, 표고에서 0.050~0.161 m로 나타났으며 구조물의 모서리를 이용한 정확도 분석 결과는 평균오차가 평면에서 0.068 m, 표고에서 0.071 m로 나타났다. 따라서, 무인항공사진측량에 의한 3차원 모델은 디지털 트윈, 사면 경사도 분석 및 BIM분야에도 활용 가능성이 있다고 판단된다.
최근 무인항공기(UAV)의 발전과 관심이 높아지면서 UAV의 수요가 급증하고 있다. 전통적인 방식의 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용으로 효과적인 자료 취득이 가능하여 다양한 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사)에 활용되고 있다. 다만, 배터리 용량 및 관제시스템과 기체의 거리 제한에 따라 전통적인 원격탐사 방법인 위성과 항공기를 이용한 방법에 비해 좁은 면적만을 획득한다는 단점이 있다. 하지만 원거리 원격관제가 가능하다면 원격탐사 분야에서의 UAV의 활용 가능성은 더 높아질 수 있으며 이에 UAV와 관제 시스템의 거리에 상관없이 관제할 수 있는 통신 네트워크 시스템이 필요하다. 전통적인 방식의 무선장치(RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz)로 UAV와 Ground Control System(GCS)가 송수신 할 수 있는 거리는 약 2 km 내외로 제한적이다. 하지만 구축되어 있는 Long-Term Evolution(LTE) 통신망 기반의 제어방식을 적용하면 Radio Frequency(RF) 통신망의 단점을 보완할 수 있어 기존 산업과 융합하여 보다 큰 효과를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 LTE 통신방식을 통해 GCS 기준 최대 직선거리 6.1 km, 촬영 면적 2.2 ㎢, 총 비행 거리 41.75 km의 비행을 수행하였다. 또한, LTE 통신의 무선 기지국 현황을 통해 통신 두절 가능성에 대해서도 분석하였다.
연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.
최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.
본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
탄소 섬유 강화플라스틱은 가볍지만 우수한 기계적 강도를 가지는 복합재의 한 종류이다. 가벼우면서 우수한 기계적 강도를 가지는 탄소 섬유 강화플라스틱은 산업 전반에 널리 이용되고 있으며, 최근 활발히 연구되고 있는 전기자동차 및 무인기 등의 무게 감소 핵심 대체 부품으로 연구되고 있다. 배터리를 전원으로 사용하는 운송수단 등은 외부 충격에 이차 폭발의 위험이 있기 때문에 배터리를 안전하게 보호할 수 있는 덮개가 필수적인 동시에, 무게를 줄여 주행거리를 늘려야 하는 요구조건을 만족해야 한다. 이러한 요구 조건에 부합하는 재료로 탄소섬유 강화플라스틱이 손꼽히고 있고, 배터리 보호 덮개 및 다양한 대체품으로의 활용이 연구되고 있다. 한편, 우수한 전기적 특성을 가진 탄소 섬유를 배터리 구성품으로 활용하는 연구가 배터리 분야에서 진행 중이고, 이에 더 나아가 탄소 섬유가 배터리를 보호하고 배터리 전극 및 집전체 역할까지 동시에 수행하는 구조용 배터리에 대한 연구가 스웨덴과 미국을 중심으로 활발히 연구 중이다. 본 총설에서는 탄소 섬유의 역할에 따른 구조용 배터리의 분류 및 해당 배터리들에서 발생하는 문제점 등을 포괄하는 최근 연구 동향을 요약하고, 구조용 배터리에 대한 전망을 간략히 논의하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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