드론 기반 광역 모니터링 지연 시간 최소화를 위한 효율적 데이터 전송 프로토콜 및 선택적 이미지 정합 기법 연구 = A Study on an Efficient Data Transmission Protocol and Selective Image Registration Technique for Minimizing Latency in Drone-Based Wide-Area Monitoring

국문 초록 (Abstract)

드론 기반 원격 모니터링은 추가적인 지상 인프라 없이 목표 지역을 효과적으로 관측할 수 있는 비용 효율적 수단으로, 재난 감시, 시설물 안전 점검, 산림 자원 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 광범위한 지역을 대상으로 하는 광역 모니터링의 경우, 사전 계획된 비행 경로를 따라 드론이 획득한 이미지를 정합하여 통합 뷰를 생성하는 과정이 필수적이다. 그러나, 최근 카메라 센서의 해상도 향상으로 인해 드론이 촬영한 이미지의 용량이 급격히 증가하였고, 이는 데이터 전송 및 통합 뷰 생성의 처리 지연 증가를 야기한다. 본 연구에서는 광역 모니터링의 지연을 초래하는 두 개 병목 구간인 데이터 전송과 이미지 정합의 성능 개선을 위한 기법을 제안한다. 첫째, 로컬 네트워크 환경에 최적화된 전송 프로토콜인 MIDTP(Massive Irregular Data Transport Protocol)를 제안한다. MIDTP는 기법은 패킷 손실률이 낮은 (W)LAN 환경에서 ACK 응답을 최소화하도록 설계되어, 제어 오버헤드를 줄이는 동시에 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장한다. 둘째, 인접 이미지 간 특징점 매칭 결과를 기반으로 중복도가 높은 이미지를 선별적으로 제거하는 MIS(Match based Image Selection) 기법을 제안한다. MIS는 통합 뷰 생성에 필수적인 이미지만 선별적으로 전송 및 정합함으로써, 정합 결과의 품질 저하를 최소화하는 동시에 데이터 전송량과 정합 연산의 복잡도를 낮춘다. 제안하는 기법의 유효성을 검증하기 위해 자체 구축한 드론 영상 데이터셋을 활용했으며, NIQE와 세그멘테이션 기반의 평가 지표를 사용하여 정합 결과의 품질을 정량적으로 분석하였다. 다양한 환경에서 수집된 데이터셋을 대상으로한 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 데이터 전송 및 통합 뷰 생성 시간을 효과적으로 낮추는 동시에 통합 뷰 품질의 손실을 최소화할 수 있음을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Wide-area monitoring using unmanned aerial vehicles (UAVs) provides an efficient means of rapidly observing large regions without the need for dedicated infrastructure. This approach has been widely utilized in various domains such as disaster management, environmental surveillance, and precision agriculture. However, each image captured by a drone offers only a limited local view, making the generation of an integrated panoramic view through image registration essential for practical monitoring. With the increasing resolution of camera sensors, the volume of image data collected has grown substantially, causing excessive processing delays during data transmission and view synthesis. Such delays degrade the responsiveness of UAV-based real-time monitoring systems. To address these challenges, this study proposes two complementary techniques that enhance transmission efficiency while minimizing degradation of the integrated view quality. First, a transmission protocol optimized for local network environments, termed MIDTP (Massive Irregular Data Transport Protocol), is designed.
MIDTP reduces unnecessary control overhead by performing the ACK (acknowledgment) response
only for the final packet at the end of data transmission, unlike TCP, which acknowledges every packet. This optimization achieves stable, lossless transmission while improving transfer speed by approximately 59% compared to TCP. Second, a selective image transmission method termed MIS (Match based Image Selection) is introduced, which identifies and removes redundant images based on feature-point matching between adjacent frames. MIS effectively reduces the total amount of transmitted data and computational load for image registration while maintaining minimal loss in visual quality. The proposed techniques were evaluated using a custom UAV image dataset collected under diverse environmental conditions. Experimental results, including NIQE-based image quality assessment and segmentation-based detection tests, demonstrate that the proposed methods significantly reduce data volume while maintaining comparable integrated view quality to that of conventional mechanical image selection approaches

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구배경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
• 1.2 연구목적 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
• 제 2 장 관련 연구 5
• 2.1 데이터 전송 프로토콜 최적화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
• 2.2 이미지 정합 및 키프레임 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
• 2.3 오픈소스 프로젝트 OpenDroneMap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
• 제 3 장 알고리즘 제안 9
• 3.1 MIDTP: 대용량 비정형 데이터 전송 프로토콜 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
• 3.1.1 세그먼트 및 에폭 구조 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
• 3.1.2 신뢰성 보장 메커니즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
• 3.2 MIS: 특징점 매칭 기반 이미지 선별 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
• 3.2.1 이미지 선별 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
• 제 4 장 실험 및 결과 16
• 4.1 프로토콜 안정성 및 성능 평가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
• 4.1.1 실험 환경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
• 4.1.2 전송 성능 평가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
• 4.2 선택적 이미지 정합 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
• 4.2.1 실험 환경 및 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
• 4.2.2 통합 뷰 생성 시간 단축 효과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
• 4.2.3 정합 결과물 평가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
• 4.3 종단 간 지연 평가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
• 제 5 장 결론 31