UAV의 촬영각도 조절을 통한 3D 모델 구축에 관한 연구

송영석(Song, Youngseok),이형준(Lee, Hyeong Jun),김병식(Kim, Byung Sik),박무종(Park, Moojong) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.2

본 연구에서는 UAV의 카메라 각도를 조절하여 항공사진을 촬영하고 2D 모델과 3D 모델을 구축하여 정량적인 영향을 평가하였다. 대상지역은 대구광역시 달성군에 위치한 와룡대교를 선정하였으며 UAV의 카메라 각도는 90°, 75°, 60°에 대하여 촬영하여 DSM과 정사영상, 3차원 모델을 분석하였다. DSM과 정사영상의 분석결과 Images의 중첩도는 90°대비 75°는 1.05배, 60°는 1.10배이며 Matching의 중첩도는 90° 대비 75°는 1.09배, 60°는 1.60배가 증가하였다. 3D 모델을 구축하기 위한 포인트 클라우드는 90°대비 75°가 1.17배, 60°는 1.47배로 분석 포인트가 증가하였다. 그러나, 1 pixel의 정사영상 면적은 90°대비 75°가 1.10배, 60°는 1.34배 증가하여 해상도는 감소하였다. UAV의 카메라 각도가 감소할수록 항공사진의 중첩부분이 증가하여 많은 면적의 구조물을 구현할 수 있다. 그러나, 3D 모델의 정밀도에서는 큰 차이가 발생하므로 목적에 따른 촬영계획이 수립되어야 한다. In this study, the camera angle of a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) was adjusted to take aerial photographs, and 2D and 3D models were constructed to evaluate the quantitative impact. The study area was Waryong Bridge, located in Dalseong-gun, Daegu Metropolitan City. The camera angles of the UAV were 90°, 75°, and 60°; DSM, orthophoto, and the 3D model were analyzed. As a result of the analysis of DSM and orthophoto, images were 1.05 times in 75° and 1.10 times in 60° compared to 90°, and matching was 1.09 times in 75° and 1.60 times in 60° compared to 90°. The point cloud for building 3D models increased analysis points to 1.17 times for 75° and 1.47 times for 60° compared to 90°. However, the area of an orthophoto of 1 pixel increased by 1.10 times for 75° and 1.34 times for 60° compared to 90°, resulting in a decrease in resolution. As the camera angle of the UAV decreases, the overlapping ratio of aerial photographs increases and the structure of wide areas can be implemented. However, since a large difference occurs in the precision of the 3D model, a shooting plan according to the purpose should be established.

무인항공기(UAV)와 무인선(USV)을 이용한 하천내 클로로필-a 2차원 공간분포도 작성

김은주 ( Kim Eunju ),남숙현 ( Nam Sookhyun ),구재욱 ( Koo Jae-wuk ),황태문 ( Hwang Tae-mun ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-

최근에는 무인항공기(Unmanned aerial vehicles; UAV)를 적용하여 클로로필-a를 모니터링하는 연구가 진행되고 있다. UAV를 이용한 영상분석은 대부분 50~200 m 이내에서 촬영이 이루어지므로 대기보정이 필요 없으며, 멀티 스펙트럼 센서를 가지고 환경 모니터링에 효율적이라는 것을 입증하였다. 현장 측정과 결합된 원격탐지 데이터를 이용한 클로로필-a 추정을 위해서, 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. 클로로필-a를 추정하기 위한 스펙트럼 지수로는 정규화 식생지수(Normalized distribution vegetation Index; NDVI)와 그 외 다양한 지수가 있다. UAV를 이용하여 클로로필-a를 이미지화기 위해서는 반드시 UAV 측정과 동시에 조사대상 수체에서 현장 분석이 이루어져야 한다. 현장 분석은 조사하고자 하는 대상 하천에 대해 다양한 지점의 데이터가 필요한데, 사람이 근접하기 어려운 곳의 하천에서 클로로필-a 측정을 위해서는 현장에서 배를 이용해야 하기 때문에 접근성의 문제로 매우 불편하고 한계가 있다. 따라서, 이런 문제점을 보완하기 위해서는 현장에서 즉시 수질측정이 가능한 이동성을 추가한 모바일 기술의 개발이 필요하다. 최근에는 자율주행 무인선(Unmanned surface vehicle, USV)의 개발이 이루어지고 있다. USV는 수질 모니터링, 감시 작업, 수중 지형 매핑 및 해양학 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되고 있다. 자율주행 USV 기술의 발달은 데이터의 자동화로 공간과 시간의 제약을 향상시킬 수 있으며, 클로로필-a 모니터링 방법을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가서는 수질 모니터링 방법을 개선할 수 있다. 아직 USV를 개발하고 이를 현장에 적용하여 UAV와 결합하여 클로로필-a 2차원 공간 분포로 시각화한 결과가 거의 없다. 본 연구에서는 하천의 클로로필-a 모니터링을 위해 UAV 및 USV 하이브리드 플랫폼을 이용하여 UAV의 스펙트럼과 USV를 이용한 현장 데이터를 결합하여 클로로필-a를 이미지화하고, 스펙트럼지수로 사용되는 정규화 식생지수 정규화 식생지수(NDVI) 외에 다른 지수를 적용하여 클로로필-a 추정에 적용 가능한 지수를 검토하였다.

무인항공기(UAV)와 무인선(USV)을 이용한 하천내 클로로필-a 2차원 공간분포도 작성

김은주 ( Kim Eunju ),남숙현 ( Nam Sookhyun ),구재욱 ( Koo Jae-wuk ),황태문 ( Hwang Tae-mun ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-

최근에는 무인항공기(Unmanned aerial vehicles; UAV)를 적용하여 클로로필-a를 모니터링하는 연구가 진행되고 있다. UAV를 이용한 영상분석은 대부분 50~200 m 이내에서 촬영이 이루어지므로 대기보정이 필요 없으며, 멀티 스펙트럼 센서를 가지고 환경 모니터링에 효율적이라는 것을 입증하였다. 현장 측정과 결합된 원격탐지 데이터를 이용한 클로로필-a 추정을 위해서, 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. 클로로필-a를 추정하기 위한 스펙트럼 지수로는 정규화 식생지수(Normalized distribution vegetation Index; NDVI)와 그 외 다양한 지수가 있다. UAV를 이용하여 클로로필-a를 이미지화기 위해서는 반드시 UAV 측정과 동시에 조사대상 수체에서 현장 분석이 이루어져야 한다. 현장 분석은 조사하고자 하는 대상 하천에 대해 다양한 지점의 데이터가 필요한데, 사람이 근접하기 어려운 곳의 하천에서 클로로필-a 측정을 위해서는 현장에서 배를 이용해야 하기 때문에 접근성의 문제로 매우 불편하고 한계가 있다. 따라서, 이런 문제점을 보완하기 위해서는 현장에서 즉시 수질측정이 가능한 이동성을 추가한 모바일 기술의 개발이 필요하다. 최근에는 자율주행 무인선(Unmanned surface vehicle, USV)의 개발이 이루어지고 있다. USV는 수질 모니터링, 감시 작업, 수중 지형 매핑 및 해양학 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되고 있다. 자율주행 USV 기술의 발달은 데이터의 자동화로 공간과 시간의 제약을 향상시킬 수 있으며, 클로로필-a 모니터링 방법을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가서는 수질 모니터링 방법을 개선할 수 있다. 아직 USV를 개발하고 이를 현장에 적용하여 UAV와 결합하여 클로로필-a 2차원 공간 분포로 시각화한 결과가 거의 없다. 본 연구에서는 하천의 클로로필-a 모니터링을 위해 UAV 및 USV 하이브리드 플랫폼을 이용하여 UAV의 스펙트럼과 USV를 이용한 현장 데이터를 결합하여 클로로필-a를 이미지화하고, 스펙트럼지수로 사용되는 정규화 식생지수 정규화 식생지수(NDVI) 외에 다른 지수를 적용하여 클로로필-a 추정에 적용 가능한 지수를 검토하였다.

무인항공기(UAV)와 무인선(USV)을 이용한 하천내 클로로필-a 2차원 공간분포도 작성

김은주 ( Kim Eunju ),남숙현 ( Nam Sookhyun ),구재욱 ( Koo Jae-wuk ),황태문 ( Hwang Tae-mun ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-

최근에는 무인항공기(Unmanned aerial vehicles; UAV)를 적용하여 클로로필-a를 모니터링하는 연구가 진행되고 있다. UAV를 이용한 영상분석은 대부분 50~200 m 이내에서 촬영이 이루어지므로 대기보정이 필요 없으며, 멀티 스펙트럼 센서를 가지고 환경 모니터링에 효율적이라는 것을 입증하였다. 현장 측정과 결합된 원격탐지 데이터를 이용한 클로로필-a 추정을 위해서, 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. 클로로필-a를 추정하기 위한 스펙트럼 지수로는 정규화 식생지수(Normalized distribution vegetation Index; NDVI)와 그 외 다양한 지수가 있다. UAV를 이용하여 클로로필-a를 이미지화기 위해서는 반드시 UAV 측정과 동시에 조사대상 수체에서 현장 분석이 이루어져야 한다. 현장 분석은 조사하고자 하는 대상 하천에 대해 다양한 지점의 데이터가 필요한데, 사람이 근접하기 어려운 곳의 하천에서 클로로필-a 측정을 위해서는 현장에서 배를 이용해야 하기 때문에 접근성의 문제로 매우 불편하고 한계가 있다. 따라서, 이런 문제점을 보완하기 위해서는 현장에서 즉시 수질측정이 가능한 이동성을 추가한 모바일 기술의 개발이 필요하다. 최근에는 자율주행 무인선(Unmanned surface vehicle, USV)의 개발이 이루어지고 있다. USV는 수질 모니터링, 감시 작업, 수중 지형 매핑 및 해양학 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되고 있다. 자율주행 USV 기술의 발달은 데이터의 자동화로 공간과 시간의 제약을 향상시킬 수 있으며, 클로로필-a 모니터링 방법을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가서는 수질 모니터링 방법을 개선할 수 있다. 아직 USV를 개발하고 이를 현장에 적용하여 UAV와 결합하여 클로로필-a 2차원 공간 분포로 시각화한 결과가 거의 없다. 본 연구에서는 하천의 클로로필-a 모니터링을 위해 UAV 및 USV 하이브리드 플랫폼을 이용하여 UAV의 스펙트럼과 USV를 이용한 현장 데이터를 결합하여 클로로필-a를 이미지화하고, 스펙트럼지수로 사용되는 정규화 식생지수 정규화 식생지수(NDVI) 외에 다른 지수를 적용하여 클로로필-a 추정에 적용 가능한 지수를 검토하였다.

미국의 군사용 무인항공기 진화적 개발 사례 분석: 전술/전략급 고정익 무인항공기 중심으로

김재우,심상렬 광운대학교 방위사업연구소 2020 선진국방연구 Vol.3 No.2

In October 2018, the Korean Army established a Dronebot unit. The future battleground is expected to be led by drones and robots. However, in order to utilize new weapons systems such as drones and unmanned aerial vehicles (UAVs) in the Korean army, it is necessary to go through complicated and long-term defense acquisition procedures, which make it difficult to adopt and reflect the latest technologies immediately. The purpose of this study is to derive some implications for the efficient development and acquisition of UAVs in Korea through in-depth case analysis on the evolutionary development and acquisition of U.S. military UAVs. Accordingly, this study focused on the tactical/strategic U.S. fixed-wing UAVs which have been developed and mass-produced since 1990s, weighing more than 150kg. They include Shadow-200 as brigade/division-level UAV, Predator and Reaper as midium altitude UAVs, and Global Hawk as high altitude UAV. These must not only satisfy the required operational capability (ROC), but also receive strict airworthiness certification. Among them, Predator and Global Hawk were carried out as New Conceptual Technology Development Demonstration (ACTD), and prototypes under development were put into the Middle East battle. Although there were several accidents, flexible development processes such as system development or initial mass production were applied after ACTD. The initial target performance was set to be low and operability verification was prioritized, and the performance was improved through the evolutionary development of initial low rate mass production, subsequent mass production, and subsequent performance improvement. Despite the initial mass production phase, all required performance was not confirmed, and the required performance was presented in a range of flexibility. On the other hand, there have been large-scale changes such as engine replacement, aircraft change and communication systems upgrade to improve performance. Mission equipment was developed separately and applied to mass production when operability was confirmed. In the process of the development and acquisition of these UAVs, unforeseen accidents, huge losses and increased costs happened, but the U.S. government continued to pursue an evolutionary development policy for military drones. Therefore, in developing and acquiring new high-tech military unmanned aerial vehicles, it is necessary for Korea to develop and acquire them based on operability in the initial development stage, and to enhance its combat capabilities by improving its performance in the stages of initial mass production, follow-up mass production and performance improvement. 2018년 10월 대한민국 육군은 드론봇(Dronebot) 부대를 창설하였다. 미래 전장(戰場)은 드론과 로봇이 주도할 것으로 예상하고 대비를 시작한 것이다. 그러나 드론/무인항공기 등의 무기체계를 군에서 활용하기 위해서는 복잡하고 장기간 소요되는 국방획득절차를 거쳐야 하며, 이로 인해 최신 과학기술이 반영된 무기체계를 즉각적으로 활용하기 어려운 구조적 문제가 있다. 본 연구는 미국의 군사용 무인항공기 진화적 개발 및 획득 사례 분석을 통해 우리나라의 효율적인 무인항공기 개발 및 획득을 위한 시사점을 도출하는 데 그 목적이 있다. 이에 따라 1990년대 이후 미국이 개발하여 양산 중인 무인항공기 중 무게 150kg 이상의 여단/사단급 무인항공기인 Shadow-200, 중고도 무인항공기인 Predator 및 Reaper, 그리고 고고도 무인항공기 Global Hawk를 중심으로 살펴보았다. 이러한 전술/전략급 고정익 무인항공기는 군에서 요구한 작전운용능력(ROC)을 만족해야 할 뿐만 아니라, 엄격한 감항인증을 받아야 한다. 사례 분석 결과 Predator와 Global Hawk는 신개념기술개발사업(ACTD)으로 진행되었으며, 개발 중인 시 제품이 중동 전투에 투입되기도 하였다. 수차례 사고가 있었으나, ACTD 이후 체계개발 또는 초도양산을 진행하는 등 유연한 개발 프로세스를 적용하였다. 초기 목표성능을 낮게 설정하고 운용성 확인을 우선시하였으며, 초도저율양산, 후속 양산 및 후속 성능개량의 진화적 개발을 통해 성능을 향상하였다. 초도 양산단계임에도 불구하고 모든 요구성능을 확정하지 않는 경우도 있었으며, 요구성능을 범위로 제시하는 등의 유연성을 보이기도 하였다. 반면 성능향상을 위해 엔진 교체, 비행체 변경, 통신 변경 등의 대규모 변경도 있었다. 임무장비는 별도로 개발하여 운용성이 확인되면 양산에 적용하였다. 이러한 무인항공기의 개발 및 획득 과정에서 예상하지 못한 사고와 막대한 손실이 발생하고 비용도 증가하였지만, 미국 정부는 군사용 무인항공기의 진화적 개발 정책을 지속해서 추진하였다. 따라서 우리나라도 새로운 첨단기술 기반의 군사용 무인항공기 개발 및 획득에 있어 초기 개발 단계에서는 운용성 위주로 개발을 진행하고, 초도양산, 후속 양산 및 성능개량 단계에서 진화적으로 성능을 개선하여 전투력을 증강하는 것이 필요하다.

UAV를 활용한 실시간 교통량 분석을 위한 딥러닝 기법의 적용

박홍련,변성훈,이한성 한국측량학회 2020 한국측량학회지 Vol.38 No.4

Due to the rapid urbanization, various traffic problems such as traffic jams during commute and regular traffic jams are occurring. In order to solve these traffic problems, it is necessary to quickly and accurately estimate and analyze traffic volume. ITS (Intelligent Transportation System) is a system that performs optimal traffic management by utilizing the latest ICT (Information and Communications Technology) technologies, and research has been conducted to analyze fast and accurate traffic volume through various techniques. In this study, we proposed a deep learning-based vehicle detection method using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) video for real-time traffic analysis with high accuracy. The UAV was used to photograph orthogonal videos necessary for training and verification at intersections where various vehicles pass and trained vehicles by classifying them into sedan, truck, and bus. The experiment on UAV dataset was carried out using YOLOv3 (You Only Look Once V3), a deep learning-based object detection technique, and the experiments achieved the overall object detection rate of 90.21%, precision of 95.10% and the recall of 85.79%. 급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.

지상-공중 NOMA 기반 UAV 통신시스템의 주파수 효율 최대화 기법

강길모,신오순 한국통신학회 2023 韓國通信學會論文誌 Vol.48 No.1

비직교 다중접속(Non-Orthogonal Multiple Access: NOMA) 기술은 높은 주파수 효율과 대규모 연결을 지원할수 있어 차세대 통신 네트워크 성능 향상의 주요 기술 중 하나이다. NOMA를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle: UAV) 통신시스템 적용하기 위해서는 최적의 전력할당 및 부대역 스케쥴링(Sub-band Scheduling)이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 Sparse Code Multiple Access (SCMA)를 이용하는 NOMA 기반의 지상 및 UAV 통신시스템의 자원 공유 모델을 기반으로 지상 사용자에 대한 Quality of Service (QoS) 요구사항을 만족하면서UAV 통신시스템의 주파수 효율을 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 SCMA 코드북 할당 최적화 알고리즘을통해 지상 사용자의 주파수 효율을 최대화하고, UAV 통신은 지상 사용자의 QoS 요구조건을 만족하는 조건 하에서 지상 사용자와 주파수 자원을 공유하면서 주파수 효율을 최대화한다. 제안하는 최적화 문제는 UAV 통신을 위한 자원할당과 아울러 지상 사용자와 UAV의 송신 전력할당을 동시에 하는 혼합 정수(Mixed-Integer) 비볼록(Nonconvex) 문제이다. 이 문제의 해를 효율적으로 구하기 위한 방법으로 휴리스틱 탐색(Heuristic Search) 알고리즘과 1차 내부 근사화 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 수렴 특성 및 주파수 효율 성능을검증한다.

A new image-quality evaluating and enhancing methodology for bridge inspection using an unmanned aerial vehicle

Jin Hwan Lee,Sungsik Yoon,Byunghyun Kim,Gi-Hun Gwon,In-Ho Kim,Hyung-Jo Jung 국제구조공학회 2021 Smart Structures and Systems, An International Jou Vol.27 No.2

This paper proposes a new methodology to address the image quality problem encountered as the use of an unmanned aerial vehicle (UAV) in the field of bridge inspection increased. When inspecting a bridge, the image obtained from the UAV was degraded by various interference factors such as vibration, wind, and motion of UAV. Image quality degradation such as blur, noise, and low-resolution is a major obstacle in utilizing bridge inspection technology based on UAV. In particular, in the field of bridge inspection where damages must be accurately and quickly detected based on data obtained from UAV, these quality issues weaken the advantage of using UAVs by requiring re-take of images through re-flighting. Therefore, in this study, image quality assessment (IQA) based on local blur map (LBM) and image quality enhancement (IQE) using the variational Dirichlet (VD) kernel estimation were proposed as a solution to address the quality issues. First, image data was collected by setting different camera parameters for each bridge member. Second, a blur map was generated through discrete wavelet transform (DWT) and a new quality metric to measure the degree of blurriness was proposed. Third, for low-quality images with a large degree of blurriness, the blind kernel estimation and blind image deconvolution were performed to enhance the quality of images. In the validation tests, the proposed quality metric was applied to material image sets of bridge pier and deck taken from UAV, and its results were compared with those of other quality metrics based on singular value decomposition (SVD), sum of gray-intensity variance (SGV) and high-frequency multiscale fusion and sort transform (HiFST) methods. It was validated that the proposed IQA metric showed better classification performance on UAV images for bridge inspection through comparison with the classification results by human perception. In addition, by performing IQE, on average, 26% of blur was reduced, and the images with enhanced quality showed better damage detection performance through the deep learning model (i.e., mask and region-based convolutional neural network).

UAV 기반 도시 열환경 분석을 통한 폭염 대응형 공간 전략: 부산시 영도구 도시재생사업을 대상으로

김건형,강영은,손승우,김동우,유재진 한국지리학회 2020 한국지리학회지 Vol.9 No.1

In this study, we constructed a orthomosaic image with thermal infrared camera based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) to identify the factors affecting surface temperature during heat wave. Based on this, surface temperature of each type of LCZs (Local Climate Zones) and land cover was analyzed and the factors of surface temperature influence were identified. As a main result of this study, the surface temperature was high in the order of ‘Bare rock or paved’, ‘Compact row rise’, ‘Compact high rise’, ‘Low plants 1 (Greenery with flowerpot)’, ‘Low plants 2 (Farmland)’, and ‘Brush, scrub (Greenery between buildings)’, based on the type of LCZs. On the type of land cover, the surface temperature was high in the order of ‘Roads’, ‘Education and administrative facilities’, ‘Commercial and business facilities’, ‘Detached residential area’, ‘Other bare land’, ‘Unarranged farm’, ‘Co-residential area’ and ‘Other greenery’. Also, it was found that the surface temperature was different depending on the meterial and color of the facility of roof, and whether or not surrounding green land was present. Based on high-resolution thermal infrared images, this study are meaningful as it has constructed and analyzed the surface temperature distribution map of the target area of urban regeneration, a residential area with dense population of vulnerable people. 본 연구에서는 폭염 시 표면 온도에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기반 열적외 카메라로 정사영상을 구축하였다. 이를 바탕으로 도시기후구역 유형과 토지피복 유형별 표면 온도를 분석하고 표면 온도 영향 요인을 파악하였다. 연구 결과, 도시기후구역 유형으로 보았을 때, 포장된 도로, 저층건물 고밀지역, 고층건물 고밀지역, 화분식 녹지, 경작지, 건물 사이 녹지 순으로 높게 나타났으며, 토지피복 유형으로 보았을 때, 도로, 교육·행정시설, 상업·업무시설, 단독주거지역, 기타나지, 경지정리가 안 된 밭, 공동주거지역, 기타초지 순으로 높게 나타났다. 또한 시설물의 옥상 재질과 색상, 주변 녹지 유무에 따라서 표면 온도가 다르게 나타나는 경향을 확인하였다. 본 연구는 고해상도 열적외 영상을 기반으로 취약계층 밀집 거주지역인 도시재생사업 대상지의 표면 온도 분포지도를 구축하고 향후 회복력이 높은 도시재생지 계획에 적용할 수 있는 연구로서 의의가 있다.

Improved Genetic Algorithm based 3-D deployment of UAVs

Xiting Wen,Yuhan Ruan,Yongzhao Li,Hongxing Xia,Rui Zhang,Chao Wang,Wei Liu,Xiaoyu Jiang 한국통신학회 2022 Journal of communications and networks Vol.24 No.2

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are widely usedas aerial base stations (BSs) to provide flexible connectivity andcoverage for ground users in various scenarios such as disasterrelief, traffic offloading, and so on. Especially, UAV deployment isan important issue that directly affects the coverage performanceof the UAV network. In this paper, we propose a novel heuristic algorithmbased three-dimensional (3-D) UAV deployment schemewhile guaranteeing the connectivity of the UAV network in bothstatic and dynamic user scenarios. For the static user scenario, weaim to deploy the minimum number of UAVs to provide coveragefor the users from the perspective of deployment cost. To reducethe deployment complexity, we decouple the 3-D UAV deploymentproblem from the vertical and horizontal dimensions. Specifically,we firstly determine the optimal vertical height of UAVs based onthe air-to-ground (A2G) model. Then, to alleviate the prematureconvergence of standard genetic algorithm (SGA), we designan improved genetic algorithm (IGA) to obtain the optimalhorizontal locations of UAVs. On this basis, when the users moveor increase, i.e., the dynamic user scenario, the already deployedUAVs cannot provide effective coverage. For this scenario, wepropose a UAV redeployment scheme to maximize the numberof covered users without increasing the number of UAVs. Tofurther reduce the cost of redeployment, we firstly modify theproposed IGA to obtain a feasible set of two-dimensional (2-D)redeployed locations of the UAVs. Then, we design a backtrackingalgorithm (BA) based UAV movement strategy to minimize thetotal flying distance of the UAVs. The simulation results showthat the effectiveness and convergence of our proposed schemes.