산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.
In this study, a study was presented on the monitoring technique of landslide area using UAV. In the case of disaster investigation using drone mapping, it can be used at various disaster sites. The mission can be carried out at various disaster sites, including surveys of damage to mountainous areas caused by landslides, building collapses surveys of flood damage, typhoons, earthquakes. The damage investigation plan using drone mapping is expected to be highly utilized at disaster sites where investigators cannot access it like in mountainous areas and where it is difficult to conduct direct damage investigations at the site. Drone mapping technology has many advantages in terms of disaster follow-up, such as recovery. Compared to the existing survey system, which was mainly carried out manually, the investigation time can be drastically reduced, and it can also respond to disaster sites that are difficult to carry out or are difficult to access directly. In addition, it is possible to establish and guide spatial data at the disaster site based on accurate mapping data from the time of the disaster, which has considerable strength in managing the situation of the disaster site, selecting priority areas for recovery, and establishing recovery plans. As such, drone mapping is a technology that can be used in a wide range of sites along with natural disasters and social disasters. If a damage investigation system is established through this, it is believed that it will contribute significantly to the rapid establishment of recovery plans along with the investigation of disaster response time and extent of damage recovery.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
재난관리에서 담당 공무원(관리자)이 모든 피해 현장을 조사하고 복구 계획을 수립하기에는 인력과 비용 측면에서 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 다수의 지역민이 참여하는 커뮤니티매핑(community mapping) 과정에서 등록되는 현장 정보들을 통하여 효율적인 재난관리 의사결정에 활용할 수 있다. 하지만 여러 피해지역에서 검증되지 않은 다수의 정보가 등록되면 오히려 복구 우선순위 결정 등에 걸림돌이 되기도 한다. 또한 커뮤니티매핑 정보는 사용자가 업로드한 사진이나 사전 분류된 내용 또는 콘텐츠만 업로드할 수 있어 관리자가 현장 상황을 명확히 파악하기 어려운 문제점이 있으므로 이를 개선할 여지가 있다. 따라서 본 연구에서는 커뮤니티매핑에 등록되는 정보와 드론으로 촬영한 3D매핑 정보를 연계하여 재난관리 의사결정을 지원하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 통하여 관리자가 피해 상황을 종합적으로 판단할 수 있어 피해복구에 대한 계획수립 시 최종 결정권자의 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 피해복구 단계에서 시간, 인력, 비용의 절감이 가능할 것으로 기대한다.
In this paper, we present novel simulation contents for drone racing and autonomous flight of drone. With Depth camera and SLAM, we conducted mapping 3 dimensional environment through RTAB-map. The 3 dimensional map is represented by point cloud data. After that we recovered this data in Unreal Engine. This recovered raw data reflects real data that includes noise and outlier. Also we built drone racing contents like gate and obstacles for evaluating drone flight in Unreal Engine. Then we implemented both HITL and SITL by using AirSim which offers flight controller and ROS api. Finally we show autonomous flight of drone with ROS and AirSim. Drone can fly in real place and sensor property so drone experiences real flight even in the simulation world. Our simulation framework increases practicality than other common simulation that ignore real environment and sensor.
드론의 제어는 가까운 거리의 경우 블루투스 통신과 같은 방법으로 제어가 가능하고, 원거리는 네트워크 통신을 통해서 제어가 가능하다. 특히 활동범위가 원거리인 경우는 GPS를 이용하여 좌표를 설정하고 네트워크 통신과 영상통신을 이용하여 드론을 제어하게 된다. 그러나 네트워크 통신이나 영상통신에 문제가 발생하여 드론이 제어권한 영역 밖으로 이탈했을 경우, 이를 적절하게 대응하여 제어권한을 강제로 받아서 드론을 조종하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 이를 위하여 상호 약속된 단순 동작으로 드론을 제어하는 방법을 제안하고, 드론이 제어권한 밖으로 이탈 했을 경우에도 제안한 방법으로 드론을 제어할 수 있도록 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 제안한 상호 약속된 단순 동작 알고리즘은 기준자세를 설정하고, 드론이 이를 인식했을 경우 자동으로 드론의 제어권한을 기준자세를 취하는 사람에게도 넘어가게 하였다. 그리고 모든 명령의 시작은 기준자세(드론의 호버링 자세)로부터 출발하여 드론의 모든 동작을 제어할 수 있도록 하였다. 마지막으로 드론의 제어권한은 목적 달성 이후 반드시 돌려주고, 드론 스스로 다음 동작을 할 수 있도록 알고리즘을 구현하였고, 맵핑된 명령에 의해 드론이 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
Electric transmission towers are facilities to transport electrical power from a plant to an electrical substation. The towers are connected using wires considering the wire tension and the clearance from the ground or nearby objects. The wires are installed on a rights-of-way that is a strip of land used by electrical utilities to maintain the transmission line facilities. Trees and plants around transmission lines must be managed to keep the operation of these lines safe and reliable. This study proposed the use of a low-cost drone photogrammetry for the transmission line rights-of-way mapping. Aerial photogrammetry is carried out to generate a dense point cloud around the transmission lines from which a DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model) are created. The lines and nearby objects are separated using nDSM (normalized Digital Surface Model) and the noises are suppressed in the multiple image space for the geospatial analysis. The experimental result with drone images over two spans of transmission lines on a mountain area showed that the proposed method successfully generate the rights-of-way map with hazard nearby objects.
국토자원의 합리적 이용과 관리를 위한 대규모 국토개발은 효율적인 사업관리를 위해 공간정보의 활용이 필수적이다. 최근 택지조성이나 노천광산과 같은 대규모 개발지역의 효과적인 공간정보 구축 방안으로 드론 LiDAR(Light Detection And Ranging)가 주목 받고 있다. 드론 LiDAR는 크게 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기술이 적용된 방식과 GNSS(Global Navigation Satellite System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 방식으로 구분할 수 있는데 드론 LiDAR의 적용이나 각 방식의 특징에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 SLAM 및 GNSS/IMU 방식의 드론 LiDAR를 이용한 데이터 취득, 처리 및 분석을 수행하고, 각각의 특징과 활용성을 평가하고자 하였다. 연구결과, 드론 LiDAR의 높이 방향 정확도는 -0.052~0.044m로 지도제작을 위한 공간정보의 허용 정확도를 만족하는 것으로 나타났다. 또한 데이터 취득 및 처리 과정의 비교를 통해 각각의 방법에 대한 특징을 제시하였다. 드론 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 거리, 면적, 경사의 측정 등 다양한 활용이 가능하며, 이러한 정보를 기반으로 대규모 개발지역의 안전도를 평가하는 것이 가능하기 때문에 향후 국토개발 현장에서 효과적인 공간정보 구축 방안으로 활용이 기대된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.381-388
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2023
Small-scale environmental impact assessments have limitations in terms of survey duration and evaluation resources, which can hinder the assessment and analysis of the current situation. In this study, we propose the use of drone technology during the environmental impact assessment process to supplement these limitations in the current situation analysis. Drone photography can provide rapid and accurate high-resolution images, allowing for the collection of various information about the target area. This information can include different types of data such as terrain, vegetation, landscape, and real-time 3D spatial information, which can be collected and processed using GIS software to understand and analyze the environmental conditions. In this study, we confirmed that terrain and vegetation analysis and prediction of the target area using drone photography and GIS analysis software is possible, providing useful information for environmental impact assessments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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