Rockfall and landslide bring about a great social loss with loss of property such as obstruction of traffic and damage of the crops as well as casualty. The purpose of this study is to develop a mobile equipment for local risk factors detecting of road slope. The mobile equipment is designed to receive the sensing data from the measurement sensors, which are installed to detect the dangerous signs from the slopes, as loaded on a vehicle which is moving around to the places where the sensors are installed. In general, more than one mandatory data logger, which is very expensive, must be installed at each slope for the automatic measuring system, but in case of this developmental system, the inexpensive routine measurement can be performed regardless of the number of slopes due to the single unit of information gathering vehicle. This study is going to develop technologies that are expected to be applied to not only slope but also tunnel and bridges which might have the partial risk and need measuring.
This study was performed to construct tree species classification map according to three information types (spectral information, texture information, and spectral and texture information) by altitude (30 m, 60 m, 90 m) using the unmanned aerial vehicle images and the object-based classification method, and to evaluate the concordance rate through field survey data. The object-based, optimal weighted values by altitude were 176 for 30 m images, 111 for 60 m images, and 108 for 90 m images in the case of Scale while 0.4/0.6, 0.5/0.5, in the case of the shape/color and compactness/smoothness respectively regardless of the altitude. The overall accuracy according to the type of information by altitude, the information on spectral and texture information was about 88% in the case of 30 m and the spectral information was about 98% and about 86% in the case of 60 m and 90 m respectively showing the highest rates. The concordance rate with the field survey data per tree species was the highest with about 92% in the case of Pinus densiflora at 30 m, about 100% in the case of Prunus sargentii Rehder tree at 60 m, and about 89% in the case of Robinia pseudoacacia L. at 90 m.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
비행속력 및 받음각과 옆미끄럼각을 측정할 수 있는 플러시 대기자료측정장치를 소형의 무인항공기를 대상으로 설계/제작하였다. 동체 노즈콘 표면에 4개 압력 측정점과 5개 압력 측정점의 2가지 타입으로 플러시 압력공들을 만들었다. 플러시 압력공의 교정 압력 데이터는 전기체를 전산유체해석 코드로 계산하여 구축하였다. 교정압력 데이터로부터 받음각, 옆미끄럼각, 전압계수, 정압계수는 4차 다항식으로 표현하고, 최소자승법으로 교정계수 행렬을 구하였다. 비행시험 결과 4개 플러시 압력공 및 5개 플러시 압력공을 이용하여 예측된 비행속력, 받음각과 옆미끄럼각은 비교를 위해 장착한 5-압력공 프로브로 예측된 것과 잘 일치하였으며, 특히 4개의 압력공으로 5개 압력공과 거의 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
Mobile Mapping Systems using the vehicle equipped the GPS, IMU, CCD Cameras is the effective system for the management of the road facilities, update of the digital map, and etc. They must provide users with the sensor data which is acquired by Mobile Mapping Systems in real-time so that users can process what they want by using the latest data. But it' s not an easy process because the amount of sensor data is very large, particularly image data to be transmitted. So it is necessary to reduce the amount of image data so that it is transmitted effectively. In this study, the effective method was suggested for the compression/decompression image data using the Wavelet Transformation and Huffman Coding. This technique will be possible to transmit of the geographic information effectively such as position data, attitude data, and image data acquired by Mobile Mapping Systems in the wireless internet environment when data is transmitted in real-time.
본 연구에서는 소형 무인항공기를 이용하여 해안 지형을 항공촬영 한 연구결과를 바탕으로 해안선 추출 및 변화량을 분석하였다. 해안지역의 경우 해양-육지간의 지속적인 상호작용으로 변화속도가 매우 빠르고, 연구자의 직접적인 관찰이 제한되는 경우가 많아 원격탐사 자료를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전통적인 원격탐사 방법은 시공간의 제약, 높은 운용비용 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 이에 새로운 원격탐사 플랫폼인 무인항공기를 이용하여 해안선을 추출하였다. 촬영된 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 해안선을 추출하였고, 조위차에 따른 해안선의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 활용한 소형 무인항공기와 소형 디지털 카메라는 기존 원격탐사 플랫폼과 비교하여 경제성에서 장점이 있다. 최근 무인항공기는 여러 분야에서 다양한 목적으로 연구가 진행되고 있는 바, 지리학 분야에서도 공간정보 구축의 플랫폼으로서 지역연구 등 다양한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose a security framework for a cluster drones network using the MAVLink (Micro Air Vehicle Link) application protocol based on FANET (Flying Ad-hoc Network), which is composed of ad-hoc networks with multiple drones for IoT services such as remote sensing or disaster monitoring. Here, the drones belonging to the cluster construct a FANET network acting as WTRP (Wireless Token Ring Protocol) MAC protocol. Under this network environment, we propose an efficient algorithm applying the Lightweight Encryption Algorithm (LEA) to the CTR (Counter) operation mode of WPA2 (WiFi Protected Access 2) to encrypt the transmitted data through the MAVLink application. And we study how to apply LEA based on CBC (Cipher Block Chaining) operation mode used in WPA2 for message security tag generation. In addition, a modified Diffie-Hellman key exchange method is approached to generate a new key used for encryption and security tag generation. The proposed method and similar methods are compared and analyzed in terms of efficiency.
Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
Accident statistics shows that the portion of fatal occupant injuries due to side impacts is considerably high. The side impact usually leads to a severe intrusion of side structure into the passenger compartment. Furthermore, the safety zone for the side impact is relatively small compared to the front impact. Those kinds of physics for side impact frequently result in a fatal injury for the occupant. Therefore, NHTSA and EEVC are trying to intensify the regulation for the occupant protection against side impact. Both the regulation and recent market trends are asking for an installation of side airbag. There are several types of system configuration for side impact sensing. In this paper, we adopt the acceleration-based remote sensing method for the side airbag control system. We mainly focus on the development of hardware and crash discrimination algorithm of remote sensing unit. The crash discrimination algorithm needs fast decision of airbag firing especially for high-speed side impact such as FMVSS 214 and EEVC tests. It is also required to distinguish between low-speed fire and no-fire events. The algorithm should have a sufficient safety margin against any misuse situation such as hammer blow, door slam, etc. This paper introduces several firing criteria such as acceleration. velocity and energy criteria that use physical value proportional to crash severity. We have made a simulation program by using Matlab/Simulink to implement the proposed algorithm. We have conducted an algorithm calibration by using real crash data for 2,500cc vehicle. The crash performance obtained by the simulation was verified through a pulse injection method. It turned out that the results satisfied the system requirements well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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