Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewing angles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. To improve the utility of UAV-appropriated datasetsfor use with deep learning applications, multiple datasets created from variousregions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integrating heterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid and semantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trained separately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes (e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the range of UAV dataset utilization will increase.
사물인터넷 기기들의 빠른 발전과 보급으로 인해 다양한 센서들부터 센싱 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라, 많은 센싱 데이터 중 헬스케어 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 서비스를 제공하는 사물인터넷 기반 헬스케어 분야가 발전하고 있다. 하지만, 사물인터넷 기기를 통해 수집되는 헬스케어 데이터는 민감한 데이터를 포함하기 때문에 헬스케어 데이터의 공유가 이뤄질 경우, 적절한 사용자만이 헬스케어 데이터를 사용할 수 있도록 해야 한다. 따라서, 본 논문은 사물인터넷 환경에서 속성기반암호화를 통해 적절한 사용자만이 데이터를 사용할 수 있도록 하고, 블록체인의 분산원장을 통해 데이터의 무결성과 책임추적성을 보장하는 민감한 센싱 데이터 공유 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 국내 드론 사용량이 증가하고 있으나 드론을 제재하기 위한 수단과 AI를 활용한 드론 콘텐츠가 부족하다. 상기 문제점을 해결하기 위해 Darknet 과 YOLO_mark를 사용하여 디바이스를 학습시켜 손쉽게 드론 인식 및 구별을 할 수 있게 구현하였다. 이를 통해 기존 드론 제재 수단의 한계를 극복하고 손쉽게 이용할 수 있다. 나아가 본 논문을 이용하여 군◦경에서 드론 식별 등으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.
본 논문에서는 Restful API를 이용하여 실시간으로 드론 비행 허가 시스템으로부터 결과 도출 받는 서버를 구현한 결과를 보인다. Flask API과 Ubuntu(AWS)를 이용하여 메인 서버인 허가 시스템과 드론 역할을 하는 실시간으로 요청 신호를 보내는 테스트 서버를 구축하였다. 메인 서버는 Polygon 라이브러리를 이용하여 입력받은 좌표를 사전 조건에 따라 분석하여 승인 여부를 결정하고, API를 이용하여 결과를 테스트 서버에 반환할 수 있도록 구현하였다. 드론 교통 관리를 위한 다양한 드론 비행 허가 방안을 테스트하도록 활용할 계획이다.
본 논문에서는 임베디드 기반의 다양한 센서를 활용한 드론의 비행기록장치 시스템 개발에 대한 새로운 아이디어를 제시한다. 이 시스템은 오픈소스 기반의 개발 보드인 라즈베리파이를 중심으로, 온도, 습도, 조도, 미세먼지 센서, 이산화탄소, 일산화탄소, 산소, 이산화질소, 아황산가스, 메탄가스, GPS, 고도 측정, IR 카메라, 카메라 모듈 센서 등 다양한 센서를 탑재하여 구성한다. 기존 드론은 주로 방역 및 방제 활동에 활용되었으나, 그 활동의 효과를 정밀하게 측정하고 분석하는 데에는 한계가 있었다. 그러나 이 논문에서 제안하는 임베디드 기반의 센서 구성은 이러한 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
매년 골프장에서 로스트볼 범죄사고와 골프공을 줍기 위해 인명사고가 발생하고 있으나 골프장에서나 경비업체에서 이를 해결하기 위한 방안이 없는 실정이다. 경비업체의 경비원이 상시 배치되어 주야간 경비를 하고 있으나 야외 골프장과 같이 광범위한 범위의 경비를 인력에 의해서는 통제가 되지 않고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 야외 골프장을 효율적으로 감시하기 위한 대안이 필요하고, 경비인력은 첨단드론장비를 운용할 수 있도록 변화가 필요하다. 본 논문에서는 골프장 경비배책을 위한 기초연구로 드론을 적용한 드론경비시스템을 적용하고, 이를 운용하기 위한 민간경비원의 문제점인 고령화, 저임금을 개선할 수 있는 방안에 대해 연구하였다. 이 문제에 대한 방안을 도출하며 학위논문을 통해 연구결과를 도출하고자 한다.
최근 몇 년간 드론 시장 규모 및 산업적 중요성이 증가하고 있으며, 농업, 산림, 건설, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 배경에서 다양한 발주처에서 여러 가지 목적으로 드론 서비스 기업과 협력하여 드론 이미지 데이터를 획득하는 사업을 진행하고 있다. 이 과정에서 발주처와 기업 간에 촬영 계획 협의 및 촬영 데이터 검수 등과 같은 상호 교류가 필요하며 원활한 정보 공유를 위한 시스템이 필요하다. 본 고에서는 드론을 활용한 데이터 획득 과정에 필요한 촬영 계획 수립 및 검토, 촬영 데이터의 검수 등을 위한 웹 기반 드론 이미지 관리 시스템을 개발하고 이에 대하여 설명한다. 본 고에서 개발된 시스템을 활용하면 드론 서비스 기업은 다양한 발주처와 협업시에 효과적인 정보 공유를 할 수 있을 것이다.
Multipath, a major error source in urban GNSS positioning (global navigation satellite system), pose a challenge due to its site-dependent nature, varying with the user's signal reception environment. In our previous study, we introduced a technique generating GNSS multipath map in urban canyon. However, due to uncertainty in initial GNSS positions, applying multipath maps required generating multiple candidate positions. In this study, we present an efficient method for applying multipath maps by projecting the multipath correction in position domain. This approach effectively applies multipath maps, addressing the challenges posed by urban user position uncertainties.
드론을 이용하여 고도 100 m에서 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 천해 해저지형 측량을 시도하였다. 쇄파대 내의 수심측량은 해안침식의 원인분석 등 관련 연구를 위해 가장 중요한 입력자료 중의 하나이다. 특히 이동한계수심 이내의 천해 수심자료는 연안 침퇴적 수치모델링을 위한 가장 중요한 입력자료 임에도 불구하고 정확한 해저지형측량 자료를 얻을 수 없었다. 그 이유는 선박을 이용한 상세 수심측량이 흘수 등을 고려할 때 수심 2 m 이내에서는 거의 불가능하며, 또한 쇄파와 연안류로 인해 선박 또는 사람이 직접 충분한 해상도로 측량하기에 매우 어렵기 때문이다. 따라서 소형 드론과 고해상도 카메라 이미지를 이용한 광학원격탐사는 매우 효과적인 천해수심측량 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지의 적색, 녹색, 청색 그리고 회색 밴드 이미지를 다변수 선형회귀분석법으로 분석하여 천해 수심을 추정하고 실측한 수심자료와 비교하여 천해수심측량의 가능성과 정확도를 검토하였다. 드론에서 촬영한 이미지를 해저 지질, 바닷물의 색상, 부유사의 농도 등의 영향을 고려하지 않고 수심추정 알고리즘을 이용하여 분석한 결과 수심 5 m 이내에서 상관계수 0.99 이상, 절대오차 0.2 m 이하로 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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