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자료유형
학술저널
저자정보
정동기 (이노팸) 이명화 (이노팸) 김휘영 (이노팸) 박정용 (이노팸) 이임평 (서울시립대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제28권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
29 - 38 (10page)
DOI
10.7319/kogsis.2020.28.2.029

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

장기체공형 태양광 드론과 딥러닝을 이용한 산불 감시 시스템 개발
정동기 ,  이명화 ,  김휘영 외 2명 대한공간정보학회지 2020.06 학술저널

2019

장기체공형 태양광 드론과 딥러닝을 이용한 산불 이상징후 감지 체계 구축
정동기 ,  이임평 한국측량학회 학술대회자료집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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매년 빈번하게 산불이 발생하고, 이로 인한 피해 규모도 지속해서 증가하고 있다. 최근 산불피해를 줄이기 위해 능동적 운영이 가능한 드론을 이용해 산불을 감시하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 넓은 영역을 장시간 관찰해야 하는 산불 감시 업무를 효율적으로 수행하기 위해 드론과 딥러닝 기반 산불 감시 시스템을 개발하고 이에 대한 실용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 첫째, 태양광 드론에 임무 장비를 탑재하여 넓은 영역을 장시간 감시할 수 있는 산불 감시용 드론을 개발하였다. 둘째, 불, 연기 자동차, 빌딩, 사람, 무덤 등 6가지 산불 위험요소를 정의하고, 딥러닝을 통해 산불 위험요소를 탐지한 후 실시간 위치 결정 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 구현된 각 알고리즘을 통합된 시스템으로 구현하고 정확도를 측정하여 실용성을 검증하였다. 개발된 태양광 드론은 임무 장비를 탑재하고 12시간을 안정적으로 비행하였다. 딥러닝을 이용한 산불 발생 위험요소에 대한 평균 탐지 정확도는 50.1%로 측정되었으며, 탐지된 객체의 위치 결정 정확도는 25m로 측정되었다. 영상 촬영, 전송, 딥러닝 추론, 매핑, 가시화까지 걸린 평균시간은 4.7초로 측정되었다. 본 연구의 내용이 산불 예방 및 조기감시와 같은 산불 감시의 신속성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
#태양광 드론 #딥러닝 #객체탐지 #산불 #이상징후 #실시간 위치 결정 #Solar Powered Drone #Deep Learning #Object Detection #Abnormal Signs #Realtime Georeferencing

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 산불 감시 시스템 개념 및 구성요소
3. 실험 및 정확도 평가
4. 결론
References

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