해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
우리나라 산림의 이용 문화 및 다양한 교란사는 생물다양성 및 탄소저장의 생태학적, 그리고 인간 활동 및 자연사를 포함하는 문화적 기능을 수행하고 있는 오래된 큰 나무로서 유존목(relic tree)의 희귀성 및 보전 활동의 배경이 된다. 본 연구는 최근 10년간 고해상도 칼라항공사진과 현장답사 자료를 토대로 남한 전역의 산지에서 자연적으로 성립 및 분포하고 있는 산림유존목(줄기 둘레 300 cm 이상)의 다양성, 상태 및 그것의 서식 환경을 평가하고, 이를 통한 보전 기반을 조성하는데 있다. 본 연구를 통해 지금까지 확인된 남한 지역의 산림유존목은 총 54분류군(18과 32속 48종 1아종 3변종 및 2품종)으로서 우리나라 교목류의 약 22%에 해당하였다. 837개체의 산림유존목은 개체군이 풍부한 소나무과, 낙엽성 참나무과 및 장미과 수종에서 풍부하였다. 산림유존목은 인간의 활동 및 강도 구배에 따라 주로 고지대(평균해발 1,200 m), 중경사도 이상 및 북사면 지형에서 주로 잔존하고 있었다. 조사된 개체들은 '큰 가지 결손'상태(55.6%)가 가장 많았고, 이와 관련하여 생육 임분의 수관층 피도는 80% 이하로 다소 낮게 나타났다. 종합적으로, 산림유존목은 기후, 기상 및 생물학적 요인들의 복잡한 과정을 통하여 현재에 잔존하고 있는 중요한 산림생물다양성 요소로서 평가되었다. 향후, 산림생태계 내에서의 역할 및 기능, 개체 및 생육지를 활용한 현지 내 외 프로그램, 그리고 보전 정책화를 위한 활동이 요구된다.
본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 TMRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 TMRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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