고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
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.
최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템의 병렬분산보상제어기 적용에 대한 연구 내용을 다루고 있다. 틸트 형 무인기 등 발전된 시스템의 제어기 설계 시 요구되는 비선형 모델링을 위해 T-S 퍼지모델을 사용하였다. 병렬분산보상 제어기는 선형행렬부등식을 이용해 설계하였다. 병렬분산보상제어기 적용가능성 판단을 위한 실험은 시뮬레이션과 1축 자세제어장비를 이용해 수행하였다. Mathworks의 Simulink를 사용해 시뮬레이션을 진행하고 설계한 제어기의 전반적인 성능과 특성을 파악하였다. 이후 1축 자세제어장비와 기 개발된 제어기를 이용해 병렬분산보상기법을 적용한 제어기와 결과를 비교하고 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 토대로 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템에서 설계한 병렬분산보상제어기 적용가능성과 개선사항을 분석하였다.
본 연구에서는 임의의 수상기준점을 배치하고, UAV를 활용하여 해상에서의 사진측량 정확도 분석을 수행하였다. 소규모 저수지를 연구지역으로 선정하여 20개의 부표를 임의의 수상기준점으로 사용했으며, 사용되는 기준점의 수를 조절하여 위치 좌표의 오차를 확인하였다. 사진당 기준점수에 따라 case별로 분류하였으며 X의 정확도는 0.141m ~ 0.166m, Y의 정확도는 0.137m ~ 0.241m로 나타났다. 해상경계측량을 위한 오차범위가 ${\pm}2m$임을 고려할 때, 이 수치는 해상과 같이 특이점이 부족하여 사진측량이 어려운 곳에서 임의의 기준점을 이용한 무인항공기 사진측량으로 사용 가능한 수준의 위치 데이터 정확도를 확보할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 사진당 기준점 평균 사용수, 기준점 사용 부표수, 면적당 기준점비율, 기준점 사용 부표 비율등 4개의 수치와 x, y의 상관분석을 실시하였다. 각 요소와 x, y는 강한 음의 상관관계를 보였고 면적당 기준점 비율, 사진당 기준점 평균 사용수 기준점 사용 부표 비율의 순서로 x, y와의 상관도가 높은 것으로 나타났다. 기준점 사용 부표수와 x, y간의 관련성은 매우 낮은 것으로 나타났다. 이러한 상관분석의 결과는 실제 사용되는 기준점의 총 개수보다 각 사진에 사용되는 기준점의 수가 위치 정확도에 더 큰 영향을 미친다고 분석할 수 있다.
영상레이더는 이동하는 플랫폼에 탑제되어 운용되며, 이동 중에 전자파를 송수신하고 획득한 데이터를 영상 처리하여 관측 지역의 영상을 획득하는 전천후 레이더이다. 또한 전자파의 투과성에 의해 영상레이더의 송수신 신호는 대기 및 지표 투과가 가능하며, 기상조건에 관계없이 전천후로 영상 획득이 가능한 이점이 있다. 그러나 영상 레이더는 이동하며 전자파를 송수신하기 때문에 사용하는 펄스 반복 주파수에 따라 잔상 왜곡 및 고스트 이미지 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상 왜곡의 방지를 위해 지구 관측을 목적으로 하는 L밴드 대역 위성용 영상레이더에서 사용되는 펄스 반복 주파수의 범위 설계를 연구하며, 제안하는 시스템 설계 절차에 따라 시스템 변수 및 펄스 반복 주파수를 도출한다. 또한 MATLAB 기반의 영상레이더 관측 시뮬레이터를 이용하여 사용되는 펄스 반복 주파수에 따라 발생되는 잔상 왜곡 및 고스트 이미지와 제거된 이미지를 확인하였고 관측한 점 목표물의 임펄스 응답 분석으로 최종 도출된 펄스 반복 주파수의 적합성을 검증하였다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.