드론 촬영 데이터의 인식 정확도 향상을 위한 사전 폐색율 자동 계산 알고리즘 구축 연구

김지은; 윤준희

doi:10.5762/KAIS.2024.25.11.582

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저자정보: 김지은 (한국건설기술연구원) 윤준희 (한국건설기술연구원)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제25권 제11호

발행연도: 2024.11

수록면: 582 - 589 (8page)

DOI: 10.5762/KAIS.2024.25.11.582

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최근 도심의 다양한 현안 파악 및 해결에 필요한 의사결정 지원으로 IoT, 센싱, 드론, LiDAR 등 스마트 기술을 활용한 실시간 도심 모니터링 데이터 확보가 이슈이다. 여러 지자체 주도하에 드론 기반의 도심 관제를 목적으로 드론 운영을 위한 인프라 및 관리체계 구축 등 다양한 산업 활성화가 수행 중이다. 드론을 활용한 도심 모니터링 시 다양한 장애물로 인한 폐색영역 발생이란 드론이 갖는 물리적 한계가 존재하고 이는 촬영 데이터의 정확도 확보에 방해요소가 된다. 본 연구는 드론 경로를 설정하는 지상관제시스템(GCS, Ground Control System)에서 설정 경로를 토대로 폐색 영역을 계산하고 예상 폐색율을 사전 사용자에게 제공하여, 폐색영역의 최소화를 통해 촬영 데이터의 인식 정확도 향상을 목적으로 한다. 이를 위하여 폐색율을 정의하고 이를 계산하기 위한 '촬영시야선' 개념을 정의하여 도로를 그리드 구획 후 폐색영역을 감지하고 폐색율을 계산하기 위한 알고리즘 프레임워크를 구축한다. 이후 폐색율에 영향을 주는 주요 요소(드론 비행고도, 도로로부터 이격거리, 건물 고도)를 정의하고, 요소별 상관관계를 분석한다. 마지막으로 해당 알고리즘의 주요 요소간 상관관계를 분석하고 시사점을 도출한다. 향후 해당 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 동적객체 인식 및 추출, AI 분석을 통해 효과적 현안 문제해결 및 의사결정 지원을 기대한다.

#Drone #Flight Planning #Path Planning #Dynamic Information #Occlusion Rate

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