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보고서 요약서

요약문

목차

1장 연구개발과제의 개요 20

2장 연구수행 내용 및 결과 25

1절 조류 독감 예찰 플랫폼 요구사항 분석 및 기초조사 25

1. UAV 성능 요구사항 분석서 25

2. 예찰 및 방역 통합 운영 프로그램 개발을 위한 철새 생태 분석 및 방역대 분석 31

3. 예찰 및 방역 통합 운영 프로그램 개발을 위한 법적·제도적 분석 35

2절 예찰 및 방역 감시 극대화를 위한 구조 및 flight system 개발 43

1. Auto Flight 운영을 위한 Frame 구조 선정 (Quad, Hexa, V-tol) 43

2. 적정 모터, 프롭 선정을 위한 연구 48

3. 프로토타입 및 시제품제작 52

4. 기체 경량화를 위한 연구 61

3절 비행시간 극대화를 위한 Battery system 구축 67

1. 비행시간 극대화를 위한 배터리 선정 67

2. 파워 모듈 및 스위치 모듈 개발 77

3. 악천후(영하 -10도 이하) 비행을 위한 System 구축 82

4. Intelligency Helipad(Landing station)개발 89

4절 철새 폐사체, 사람·차량 이동 식별 및 위치분석을 위한 영상처리기술 개발 (I) 94

1. 드론 촬영 항공 영상 매핑 및 관심 영역 분리 기술개발 94

2. 항공 영상의 전처리 기술개발 (I) : RGB 영상 반사도 보정기술 97

3. 항공 영상의 전처리 기술개발 (II) : 적외선 항공 열 영상 보정기술 100

4. 철새 폐사체, 사람, 차량 이동영상 추출기술 개발 103

5. 고정식 CCTV를 활용한 방역대 이동제한 범위내 사람·차량 이동영상 처리기술 개발 105

6. 철새 폐사체, 사람·차량 이동영상의 식별모델 개발 : 식별모델 개발을 위한 항공 영상 수집 110

7. 철새 폐사체, 사람·차량 이동영상의 식별모델 개발 : 딥러닝 기반 항공 영상 조류 검출/식별모델 개발 130

8. 철새 폐사체, 사람·차량 이동영상의 식별모델 개발 : 딥러닝 기반 항공 영상 차량 검출/식별모델 개발 144

5절 드론을 활용한 철새 폐사체 예찰 및 방역 점검 통합 운영 프로그램 개발 156

1. 드론 예찰 및 방역 활동에서 발생하는 데이터 분석 및 DB 설계 156

2. 드론 예찰 및 방역 통합 운영 프로그램 시스템 설계 158

6절 드론 예찰 및 방역 통합 운영 플랫폼 개발 162

1. 플랫폼 구성 및 특징 162

2. 실시간 영상 및 드론과 원활한 통신을 위한 3중 통신 system 구축 (LTE포함) 172

3. 지상 고도유지 비행 system 구축 181

4. Multi - Sensor system 구축을 위한 장착 Kit 개발 184

5. 정밀한 비행과 위치 정보를 위한 RTK GPS system 구축 186

6. 작업별 드론 최적 운영법 연구 188

7절 철새 폐사체, 사람·차량 이동 식별 및 위치분석을 위한 영상처리기술 개발 (II) 202

1. 적외선 항공 열 영상 온도보정 기술개발 (I) : 적부지 내부 영상외선 열영상 보정을 위한 대면적 흑체 시스템 개발 202

2. 적외선 항공 열 영상 온도보정 기술개발 (II) 207

3. 적외선 항공 열 영상 온도추출 및 분석기술 개발 212

8절 드론 예찰 및 방역 통합 운영 프로그램 개발 (NMAI) 218

1. 필요성 및 목적 218

2. 연구 방법 218

3. 연구결과 219

9절 플랫폼 및 데이터베이스의 현장실용화를 위한 운영 매뉴얼 개발 227

1. 예찰용 드론(K Mapper) 운영 매뉴얼 개발 227

2. GCS 프로그램(K-GCS) 운영 매뉴얼 개발 228

3. 통합 운영 프로그램(NMAI) 운영 매뉴얼 개발 229

10절 시스템 경제성 분석 및 사업화 방안 연구 230

1. 연구 필요성 및 목적 230

2. 연구 방법 230

3. 연구결과 230

3장 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 246

1절 목표 246

2절 목표 달성여부 248

3절 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) 251

1. 목표 미달성 내용 251

2. 목표 미달성 원인 또는 사유 251

3. 차후대책(후속연구의 필요성 등) 256

4장 연구결과의 활용 계획 등 258

붙임. 참고문헌 262

〈별첨서류〉 264

〈별첨 1〉 Kmapper 매뉴 265

〈별첨 2〉 K-GCS 매뉴얼 326

〈별첨 3〉 NMAI 매뉴얼 335

표 1. 성능 요구서에 의한 기체 개발 제원 26

표 2. UAV 성능에 따른 사양 27

표 3. 예찰 및 방역 관련 기관들 31

표 4. 연구 대상 조류들의 특징 34

표 5. 초경량비행장치의 주파수대역 36

표 6. 비면허대역 무인기의 전파출력 범위 36

표 7. 비행 및 항공촬영 승인기관 37

표 8. 초경량비행장치 시험 응시료 38

표 9. 장착 예정 임무 장비의 무게 (쿼드콥터) 43

표 10. 장착 예정 임무 장비의 무게 (헥사콥터) 44

표 11. 장착 예정 임무장비의 무게 (수직 이착륙기) 44

표 12. Quad copter와 Hexa copter, 수직 이착륙기 비교 45

표 13. Center Plate, Arm Pipe 사용 내용 47

표 14. 연구에 이용된 추력 측정기 48

표 15. 소음 테스트 장소 및 장비 내용 48

표 16. 모터별 프롭별 추력 테스트 결과 49

표 17. 모터별 프롭별 소음 테스트 50

표 18. 호버링 시간 테스트 51

표 19. 1차 모터와 ESC 및 부속 자재 57

표 20. 모터와 ESC 및 캐노피 적용 60

표 21. 알루미늄, 카본 플레이트 무게 비교 62

표 22. 배터리별 스펙 비교 67

표 23. 정전류 테스트 기기 스펙 68

표 24. 런타임 실험 조건 69

표 25. 런타임 실험 조건 75

표 26. 스위치 모듈 스펙 82

표 27. 온도계측센서 83

표 28. 헬리패드 디자인 적용 사항 89

표 29. 정밀착륙을 위한 센서스펙 89

표 30. 헬리패드 제원 91

표 31. 항공촬영용 RGB 카메라 사양 97

표 32. 측색계로 측정한 캘리브레이션 판의 RGB 값 98

표 33. 적외선 항공열영상 측정카메라 사양 100

표 34. 온도 센서의 주요 사양 100

표 35. 고도 및 대상체의 회귀모델 분석 결과 102

표 36. 항공 영상 촬영 조건 111

표 37. 컴퓨팅 시스템 사양 133

표 38. CNN기반 조류 검출 모델 별 성능평가 결과 136

표 39. CNN기반 차량 검출모델별 성능평가결과 146

표 40. 항공영상 멀티클래스 검출모델 성능평가 결과 150

표 41. 드론과 통합운영프로그램 사이 통신 157

표 42. 통합운영프로그램과 영상분석프로그램 사이 통신 158

표 43. CCTV와 통합운영프로그램 사이 통신 158

표 44. 드론 생산을 위한 증명서 162

표 45. 기체 제원 164

표 46. 모터 및 변속기 제원 165

표 47. FC 제원 166

표 48. 조종기 제원 166

표 49. 수신기 제원 167

표 50. 텔레메터리 167

표 51. LTE 송수신모듈 168

표 52. RGB 카메라 제원 168

표 53. 열화상 카메라 제원 169

표 54. 열화상, RGB 동시촬영용 카메라 제원 169

표 55. 카메라 트리거 센서 제원 170

표 56. 두 가지 크기의 Helipad System 센서 적용 헬리패드 170

표 57. 고도유지 센서 제원 171

표 58. 정밀 착륙 센서 제원 171

표 59. GCS 시스템 제원 172

표 60. 주파수별 최대 조종거리 173

표 61. Lidar sensor의 주요 사양 183

표 62. 시화호 촬영지 정보 189

표 63. 영종도 갯골 촬영 정보 190

표 64. 영종도 농가 옆 농지 정보 191

표 65. Sony RX100 25㎜ 렌즈의 고도별 GSD 사진 192

표 66. Flir Vue Pro R 13㎜ 렌즈의 고도별 GSD 비교 193

표 67. 중복률에 따른 비행시간 비교 200

표 68. 동일한 중복률에서 GSD에 따른 비행시간 비교 201

표 69. 동일한 중복를에서 GSD 차이에 따른 비행시간 201

표 70. 픽셀영역 및 인가전압조건별 분석된 온도분해성능 207

표 71. 항공촬영용 적외선 카메라 사양 209

표 72. UAV 주요 사양 209

표 73. 실험에 이용된 휴대용/대면적 흑체 210

표 74. 실험에 이용된 측온저항체 210

표 75. 고도보정 실험 IR 카메라 사양 213

표 76. 상 보정기술 종류 214

표 77. 정합 영상 실험에 사용된 RGB&적외선 일체형 카메라 215

표 78. 고도별 항공 열 영상 픽셀 분해능 분석결과 216

표 79. 서버 시스템의 제원 219

표 80. 예찰 전용 드론 예찰 성능 230

표 81. 주기별 변화 탐지 237

표 82. 예찰용 드론시스템 구성도 241

표 83. 드론시스템 플랫폼 242

그림 1. 세부기관별 연구추진 공정 개략도 20

그림 2. 2005년부터 2017년까지 전세계 조류인플루엔자 발생 현황도 22

그림 3. 드론을 활용한 정밀 예찰 및 방역기술의 개략 24

그림 4. UAV의 종류 26

그림 5. UAV 종류에 따른 체공 시간과 무게와의 상관관계 (Floreano) 28

그림 6. 두 대 이상의 UAV를 관제하기 위한 통신망 구성도 29

그림 7. 카메라 렌즈별 화각 비교 30

그림 8. GSD Calculator 2 (pix4d) 31

그림 9. 겨울철 조류 동시센서스 조사 지점 33

그림 10. 16'-17' 야생조류 고병원성 AI 발생 현황 33

그림 11. 시화호 내 체류 중인 철새 33

그림 12. 전국 관제권 및 비행금지구역 지도 36

그림 13. 제작 기체 3종류 44

그림 14. Frame 컨셉디자인 47

그림 15. Thrust Measuring Stand 48

그림 16. 소음테스트 장비 설치 사진 49

그림 17. 기체 장치 모터 51

그림 18. 1차 프로토타입 기체 52

그림 19. 모터 변속기 조합 53

그림 20. 2차 프로토타입 54

그림 21. 모터 변속기 조합 55

그림 22. 1차 시제품 1 56

그림 23. 1차 시제품 2 (접을시) 56

그림 24. 캐노피 시제품 사진 59

그림 25. 2차 시제품 사진 59

그림 26. 알루미늄 센터 플레이트 무게 61

그림 27. 카본 센터 플레이트 무게 62

그림 28. 알미늄 모터 마운트 63

그림 29. 경량 랜딩스키드 63

그림 30. 알루미늄 모터 마운트 64

그림 31. Type 2 (후방 오픈형)디자인 64

그림 32. Type 1 (배터리투입부 덮개형) 65

그림 33. Type 1 (배터리투입부 덮개형) 무게 측정 65

그림 34. Type 2 (후방 오픈형) 66

그림 35. Type 2 (후방 오픈형) 무게 측정 66

그림 36. 전압 강하 정전류 테스트 연결 사진 68

그림 37. 정전류 테스트 장비 68

그림 38. 기체 런타임 실험 69

그림 39. Li-polymer 배터리 시간별 전압변화 70

그림 40. Li-HV 배터리 시간별 전압변화 70

그림 41. Li-ion 배터리 시간별 전압변화 71

그림 42. 배터리별 시간별 전압변화 71

그림 43. 배터리별 정전류 부하 테스트 결과 72

그림 44. Li-polymer 배터리 시간별 전압변화 73

그림 45. Li-HV 배터리 시간별 전압변화 73

그림 46. Li-ion 배터리 시간별 전압변화 74

그림 47. 배터리별 런타임 비교 74

그림 48. 배터리별 런타임 테스트 결과 75

그림 49. 배터리별 정전류 부하 테스트 결과 76

그림 50. 배터리별 런타임 테스트 결과 76

그림 51. 중국제 저가형 파워모듈 77

그림 52. 전원 모듈 PCB 디자인 컨셉 78

그림 53. 전원 모듈 PCB 디자인 컨셉 78

그림 54. 전원 모듈 사진 79

그림 55. 전원 모듈 라인 사진 79

그림 56. 스위치 모듈 운용개념도 80

그림 57. 스위치 모듈 포트 구성안 80

그림 58. 스위치 모듈 블럭도 81

그림 59. 전원 모듈 사진 81

그림 60. 영하 10℃ 이하 비행 테스트 사진 84

그림 61. 영하 13.4℃ 비행 테스트 사진 84

그림 62. 실내 온도 20℃ 에서 20분 예열 85

그림 63. 배터리 보온재 적용 85

그림 64. Li-polymer 정상온도 배터리 시간별 전압변화 86

그림 65. 저온 배터리 시간별 전압변화 86

그림 66. 보온재 적용 배터리 시간별 전압변화 87

그림 67. 저온 배터리 시간별 전압변화 87

그림 68. 저온 배터리 시간별 전압변화 88

그림 69. Landing Test 90

그림 70. Landing Test (RTK GPS) 90

그림 71. 헬리패드 디자인 91

그림 72. 헬리패드 가방 제작 92

그림 73. GPS 정확도 비교 92

그림 74. 정밀착륙 센서 적용 93

그림 75. 항공 영상의 SURF 특징점 추출 94

그림 76. 항공 영상 2차원 매핑알고리즘 적용 순서도 95

그림 77. 최종 정합된 항공 영상 (I) 96

그림 78. 최종 정합된 항공 영상 (II) 96

그림 79. 측색계 (CR-300, MINOLTA) 97

그림 80. 항공촬영 RGB 영상, 고도 : 20m 98

그림 81. 항공영상의 RGB 반사도 보정식 결과 99

그림 82. 반사도 보정 전·후의 수풀의 RGB 변화 비교 99

그림 83. 실험에 사용된 적외선 카메라와 온도 센서 100

그림 84. 적외선 항공 열 영상 및 방사율 측정 대상 영역 (A: 토양, B: 나무 바닥, C: 수풀) 101

그림 85. 20m 고도에서 측정된 적외선 항공 열 영상에 포함된 대상체별 방사율 분석 회귀과정 101

그림 86. 대상체별 방사율 보정 전/후 항공 열 영상 및 온도변화결과 (고도: 20m) 102

그림 87. 보행자 검출 논문들에서 확인된 대표적인 특징 추출기법 103

그림 88. 대표적인 Haar features 104

그림 89. 보행자와 항공 차량 영상에 대해 Haar feature를 적용하여 추출한 특징정보 104

그림 90. 보행자와 항공 차량 영상에 대해 Hog feature를 적용하여 추출한 특징정보 105

그림 91. 고정식 CCTV를 이용한 방역대내 사람·차량 이동 식별시스템 구성 개념도 106

그림 92. CCTV를 이용한 사람·차량 이동 식별시스템 구성품 106

그림 93. 고정식 CCTV를 이용한 사람·차량 이동 식별시스템 영상정보처리 신호도 107

그림 94. 현장 테스트 실험 세팅 107

그림 95. 번호판 인식 CCTV 차량 인식 결과 108

그림 96. 출입자 수 파악용 CCTV 출입자 수 인식 결과 108

그림 97. 출입자 수 파악 CCTV 야간 작동 성능 확인 108

그림 98. 번호판 인식 CCTV 야간 작동 성능 확인 109

그림 99. 출입자 수 파악 CCTV 테스트 조건 109

그림 100. 번호판 인식 CCTV의 상단 설치 시 작동 성능 확인 110

그림 101. 촬영에 사용된 모형새 110

그림 102. 철새도래지 항공 영상촬영 결과 116

그림 103. 모형 새 항공 영상촬영 결과 122

그림 104. 차량 항공 영상촬영 결과 125

그림 105. 인터넷 수집 차량 항공 영상 127

그림 106. 야생조류 적외선 항공 영상 129

그림 107. 야생조류, 모형 새 항공 영상데이터 라벨링 131

그림 108. Transfer learning기법을 적용한 강건(robust) 딥러닝 모델... 132

그림 109. 철새 딥러닝 검출모델 구성 과정 개략도 (SSD 모델) 133

그림 110. Window scanning process 134

그림 111. Non-maximum suppression 134

그림 112. 전체 이미지 조류 검출 과정 135

그림 113. IOU(Intersection of Union) 136

그림 114. 조류 검출모델 CNN기반 모델별 성능평가 결과 (속도 및 정확도 기준) 137

그림 115. 조류 검출모델 Precision-Recall 그래프 137

그림 116. Faster R-CNN Resnet 101 알고리즘을 이용한 야생조류 검출 영상 139

그림 117. Faster R-CNN Resnet 101 알고리즘을 이용한 모형조류 검출 영상 140

그림 118. Faster R-CNN 알고리즘을 이용한 철새검출 영상 (오검출 영상 포함) 141

그림 119. Hard examples 142

그림 120. 전체 이미지를 검출한 결과 144

그림 121. 항공 영상데이터 라벨링 145

그림 122. 차량 검출모델 Precision-Recall 그래프 146

그림 123. Retina net Resnet 50 알고리즘을 이용한 차량 검출 영상 149

그림 124. Retina net Resnet 50 알고리즘 차량 오검출 영상 150

그림 125. Faster R-CNN Resnet 101 모델 클래스별 Precision-Recall 그래프 151

그림 126. 멀티클래스 검출모델 검출 영상 154

그림 127. 멀티클래스 검출모델 차량 오검출 영상 155

그림 128. 전체 운영시스템 개략도 156

그림 129. Mission planner 159

그림 130. 드론 통합 제어 프로그램 화면 구성 160

그림 131. 완성 시제품 163

그림 132. LTE 송수신 통신 방식 173

그림 133. 조종기 화면 174

그림 134. GCS 화면 디자인 174

그림 135. LTE 모니터링 화면 175

그림 136. Ground Control System 디자인 175

그림 137. 메인화면 176

그림 138. 미션 정보 화면 176

그림 139. 비행 화면 177

그림 140. 소스코드 (a) 178

그림 141. 소스코드 (b) 179

그림 142. 폼디자인 메인화면 180

그림 143. 폼디자인 비행계획 설정 180

그림 144. 테스트 비행궤도 181

그림 145. Google 지도에 따른 비행 고도 182

그림 147. 센서 비행간 거리별 고도 183

그림 148. Lidar. 정밀착륙 센서 장착키트 184

그림 149. 듀얼 카메라 마운트 킷 185

그림 150. RTK GPS 수신방식 186

그림 151. 3DR 사의 Here + GPS 187

그림 152. 종횡중복 50% 비행궤도 194

그림 153. 종횡중복 50% 정합 영상 195

그림 154. 종횡중복 60% 비행궤도 195

그림 155. 종횡중복 60% 정합 영상 196

그림 156. 종횡중복 70% 비행궤도 196

그림 157. 종횡중복 70% 정합 영상 197

그림 158. 20㎜ 렌즈 (크롭바디) 198

그림 159. 20㎜ 렌즈 (크롭바디) - 확대이미지 198

그림 160. 35㎜ 렌즈 (풀바디) 199

그림 161. 35㎜ 렌즈 (풀바디) - 확대 사진 199

그림 162. 렌즈 초점 거리별 화각 200

그림 163. 대면적/휴대형 흑체 시스템의 구성 개략도 203

그림 164. 제작된 흑체 시스템 실물 204

그림 165. 혹체 시스템 성능평가 실험 개략도 204

그림 166. 개발된 흑체 시스템의 적외선 열 영상 205

그림 167. 160×160 픽셀영역에서 분석된 신호전달함수 206

그림 168. 100×100 픽셀영역에서 분석된 신호전달함수 206

그림 169. 50×50 픽셀영역에서 분석된 신호전달함수 206

그림 170. 적외선 카메라 측정 시의 대기 환경의 영향 208

그림 171. 연구에 이용된 적외선 카메라와 UAV 시스템 209

그림 172. 흑체 촬영한 항공 열 영상 210

그림 173. 적외선 항공 열 영상을 통하여 취득된 데이터 포인트(x : 고도, y : 흑체시스템의 온도) 211

그림 174. 적외선 카메라에서 측정한 온도의 고도별 비교 211

그림 175. 가우시안프로세스를 이용한 회귀 212

그림 176. 적외선 항공 열 영상의 고도보정 (Gaussian Process Regression) 212

그림 177. Matlab 기반 영상정합 과정 214

그림 178. 고도별 항공 열 영상 215

그림 179. 상 보정기술을 활용한 이미지 정합 216

그림 180. 이미지 정합 후 추출 이미지 예시(좌: RGB 영상, 우: IR 영상) 217

그림 182. NAMI의 운용 프로세스 219

그림 183. NMAI의 intro 페이지 220

그림 184. NMAI 메인페이지 220

그림 185. NMAI 메인페이지(리스트) 221

그림 186. 로그인 페이지 222

그림 187. 상세 작업 페이지 223

그림 188. 결과 업로드 페이지 223

그림 189. 조류예찰 페이지 224

그림 190. 농가 역학조사 페이지 225

그림 191. 농가 역학조사 모델링 사진 225

그림 192. 방역대 감시 페이지 226

그림 193. Kmapper 운영 매뉴얼 표지 227

그림 194. K-CGS 메인 화면 228

그림 195. NMAI의 intro 페이지 229

그림 196. 예찰 전용 드론 운영시스템 231

그림 197. 농가 정사 영상 232

그림 198. 농가 주변 정사 영상 (주변 저수지 포함) 233

그림 199. 농가 주변 구글 지도 구현 (주변 저수지 포함) 233

그림 200. 창문 치수 계측 234

그림 201. 울타리면 치수 계측 234

그림 202. 측면 내부벽 치수 계측 235

그림 203. 시설물 면적계측 235

그림 204. 매립지 체적계측 236

그림 205. 차량 유무 확인 236

그림 206. 수치 지도 정합 도면 237

그림 207. 예찰용 드론 운영 개념도 239

그림 208. 예찰용 드론 운영 모델 240

그림 209. 자동경로 비행 243

그림 210. 작물 사이즈 측정 243

그림 211. 작물 NDVI 분석 (1) 244

그림 212. 작물 NDVI 분석 (2) 244