http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 정호현 ( Hohyun Jeong ) (검색결과 5 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
정호현 ( Hohyun Jeong ),정남수 ( Namsu Jung ) 한국농공학회 2009 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2009 No.-
1960년대 국내 도시화율은 20% 수준에서 2007년도 현재 90.5%로 세계 최고수준에 달하고 있다(통계청, 2007). 도시화가 진행됨에 따라 농촌의 토지이용 또한 많은 변화를 겪고 있으며 토지는 인간과 자연의 조형물로서 토지의 이용은 한 지역의 인구 구조 및 형태, 산업 구조를 판단할 수 있는 하나의 척도가 된다(최운식, 1998). 출산율 저하와 기대수명의 증가에 따라 국내의 인구는 외부충격에 취약한 형태로 바뀌고 있는데 특히 농촌지역은 교육 및 노동인력의 유출이 심화됨에 따라 급격한 노령화가 진행되어 정주권의 악화 및 각종 개발 사업의 시행 시 지역개발의 효과가 미비한 실정이다. 2018년에는 노인인구 비율이 14%이상이 되어 고령사회에 진입하게 될 것으로 예상하고 있다 (통계청, 2009). 토지이용의 변화는 시도와 같은 광역단위 뿐만 아니라 시군 또는 읍면과 같은 지역에서도 자산가치 변화 등 지가변동에 따른 변화를 주도하므로 토지이용에 따른 인구의 변화를 파악한다면 향후 농촌지역의 토지이용을 적절히 관리함으로써 농촌의 유지와 지속가능한 성장에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통계자료를 바탕으로 농촌 지역 토지이용과 인구 변화에 관하여 살펴보고자 한다. 연구지역은 예산군으로 선정하였다. 예산군은 충청남도의 북서부 지역 남북간 중간지역에 위치하며 북동쪽에는 천안시(38.8km), 아산시(22.2km)가 소재하는 지역으로 서해안 고속도로와 대전-당진간 고속도로가 부근에 위치하고 철도로는 장항선이 지나가고 있어 교통의 요충지로 행정의 중심지인 예산읍을 포함하여 2개읍, 10개면으로 이루어진 전형적인 농촌지역이다. 분석결과, 예산군의 토지 이용현황은 2000년 기준으로 논 189㎢(34.8%), 과수원 12㎢(2.1%), 임야 253(46.7%), 대지 15㎢(2.7%), 도로 15㎢(2.7%), 수역 40㎢(7.3%), 유지 11㎢(2%)에서 2005년도에는 논 187㎢ (34.4%), 과수원 11㎢(2.1%), 임야 252㎢(46.4%), 대지 15㎢(2.8%), 도로 15㎢(2.8%), 수역 40㎢(7.4%), 유지 11㎢(1.9%)로 논이 0.4%, 임야 0.3% 줄어들었으며, 대지, 도로, 수역이 각각 0.1%씩 증가하였다. 인구현황은 2000년도 기준으로 총인구 101,692명(남:50,919, 여:50,773)에서 2005년에는 총인구 91,452명(남:45,990, 여:45,462)로 약 10% 줄어들었음을 확인하였다. 인구구조는 2000년도 기준으로 15세 이하 16,700명, 노동인구(15세~69세) 76,556명, 노인인구(70세 이상) 8,436명에서 2005년에는 15세 이하 13,183명, 노동인구(15세~69세) 67,627명, 노인인구(70세 이상) 10,642명으로 15세 이하는 2%, 노동인구는 2% 줄어들었으며 반면에 노인 인구는 4% 늘어나 노령화가 진행되었다.
-
이인수(InSu Lee),강수철(SuChul Kang),정호현(Hohyun Jeong) 한국화재소방학회 2022 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.추계
“자연재난”은 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 해일, 대설, 한파, 낙뢰, 가뭄, 폭염, 지진 황사, 조류 대발생, 조수, 화산활동, 소행성⋅등 자연우주물체의 추락⋅충돌, 그 밖에 이에 준하는 자연현상으로 인하여 발생하는 재해를 말한다. e-나라지표의 ‘자연재난 발생 현황 중 피해 규모’를 살펴보면, 2020년 인명피해는 75명, 재산피해는 13,182억 원으로 나타났다(행안부 재해연보,2021). 이런 자연재난의 현황파악 및 드론관제시스템(드론 포함)은 태풍, 강우, 지진 등 자연재난에 의한 피해 조사에 국내외에서 많이 활용되고 있는 것으로 조사되었다(김민규 외, 2010; 최민경 외, 2020; LX공사,2021; Mandirola et al, 2022). 기존의 피해조사는 이해당사자가 현장을 방문하여 육안 조사로 진행되고, 텍스트, 과거 지도 등 단순 자료를 이용함으로서 이 작업은 비능률적⋅비효율적으로 이루어져 피해복구지원 등을 위한 의사결정이 단편적으로 진행될 수밖에 없었다. 또한 관제 기능이 없는 드론을 이용할 경우 비실시간성으로 인해 재난피해 현황 파악에 많은 시간이 소요되었다. 이런 문제점을 개선하기 위해 전국단위 재난 피해조사 현황을 실시간으로 파악이 가능한 드론관제시스템 시제품 개발 연구가 진행 중이다(한국연구재단, 2022). 본 연구에서는 개발 중인 드론관제시스템을 활용하여 재난피해 조사 현장 실증을 위해 자연재난이 발생한 지역(농경지 침수지역, 산비탈 붕괴지역, 도로 및 하천 등 붕괴지역, 인프라 등 도로파괴 지역)을 현장 실증 대상지로 선정하여 동시에 4대의 드론기체를 드론관제시스템과 연결하여 피해지역의 드론 영상촬영 작업을 수행하였다. 실증을 통해, 테스트베드 지역에 대한 자연재난피해 지역 현황파악이 가능한 실시간 동영상 등을 확보함으로써 현장 방문을 통한 육안조사가 아니라 실내에서 여러 이해당사자 및 의사결정자가 신속한 피해지역 복구지원 등의 의사결정이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 피해지역의 정확한 피해면적과 체적 등 산정을 위해서는 드론촬영⋅영상처리 및 분석 등 추가 작업등이 필요하므로 이런 문제점을 개선하기 위한 추가 연구 등이 필요할 것으로 판단된다.
-
박진우 ( Jinwoo Park ),신동윤 ( Dongyoon Shin ),최철웅 ( Chuluong Choi ),정호현 ( Hohyun Jeong ) 대한원격탐사학회 2015 大韓遠隔探査學會誌 Vol.31 No.3
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득 된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다. Normally, aero photography using UAV uses about 430 MHz bandwidth radio frequency (RF) modem and navigates and remotely controls through the connection between UAV and ground control system. When using the exhausting method, it has communication range of 1-2 km with frequent cross line and since wireless communication sends information using radio wave as a carrier, it has 10 mW of signal strength limitation which gave restraints on life my distance communication. The purpose of research is to use communication technologies such as long-term evolution (LTE) of smart camera, Bluetooth, Wi-Fi and other communication modules and cameras that can transfer data to design and develop automatic shooting system that acquires images to UAV at the necessary locations. We conclude that the android based UAV filming and communication module system can not only film images with just one smart camera but also connects UAV system and ground control system together and also able to obtain real-time 3D location information and 3D position information using UAV system, GPS, a gyroscope, an accelerometer, and magnetic measuring sensor which will allow us to use real-time position of the UAV and correction work through aerial triangulation.
-
사진측량용 UAV 시스템을 이용한 정사영상 제작 및 활용성 평가
신동윤 ( Dongyoon Shin ),한지혜 ( Jihye Han ),진유진 ( Yujin Jin ),박재영 ( Jaeyoung Park ),정호현 ( Hohyun Jeong ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.3
본 연구는 스마트 카메라를 탑재한 무인항공기를 통해 얻은 영상을 이용하여 카메라 검정 유무에 따른 정사영상의 정확도를 분석하였다. 사진측량용 무인항공 시스템이 개발되었고, 스마트 카메라영상은 image triangulation을 거쳐, 정사영상으로 생성되었다. Image triangulation은 카메라 검정에서 결정된 Interior Orientation (IO) 파라미터의 고려 유무에 따라 수행되었다. 카메라 검정 결과, RMS error가 0.57 pixel로 나타났고, 이것은 비측량용 카메라를 이용한 기존의 연구와 비교했을 때, 우수한 정확도이다. Field experiment에서 IO 파라미터를 고려한 경우, triangulation 결과는 0.1 pixel (RMSE) 이내로 나타났고, 이 것은 IO 파라미터를 고려하지 않은 경우에 비해 최소 2배 이상 향상된 결과였다. 정사영상을 제작한 결과, 카메라 검정 자료를 고려한 결과는 고려하지 않은 결과에 비해 정확도가 89 % 향상되었다. UAV 시스템을 위한 탑재체로써 스마트 카메라의 활용 가능성이 높으며, 직접 또는 간접적인 기능을 충분히 담당할 수 있을 것으로 기대된다. This study analyzes the accuracy of ortho imagery based on whether camera calibration performed or not, using an unmanned aerial vehicle which equipped smart camera. Photgrammetric UAV system application was developed and smart camera performed image triangulation, and then created image as ortho imagery. Image triangulation was performed depending on whether interior orientation (IO) parameters were considered or not, which determined at the camera calibration phase. As a result of the camera calibration, RMS error appeared 0.57 pixel, which is more accurate compared to the result of the previous study using non-metric camera. When IO parameters were considered in static experiment, the triangulation resulted in 2 pixel or less (RMSE), which is at least 200 % higher than when IO parameters were not considered. After generate ortho imagery, the accuracy is 89% higher when camera calibration are considered than when they are not considered. Therefore, smart camera has high potential to use as a payload for UAV system and is expected to be equipped on the current UAV system to function directly or indirectly.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
