비행 조건에 따른 PointNet++ 기반 항공 방제 분석 = Aerial Spraying Analysis based on PointNet++ according to Flight Conditions

국문 초록 (Abstract)

농업에서 방제는 농작물의 질과 수확량을 높이는 중요한 작업이다. 전통적인 방제 방식은 지상에서 사람이 직접 약제를 살포하는 것이다. UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 항공 방제는 전통적인 방식으로는 접근하기 어려운 넓은 농경지를 효과적으로 방제할 수 있다는 장점이 있다. 항공 방제는 바람이나 비행 조건 등 여러 요인의 영향을 받는다. 이로 인해 농약의 살포 입자가 방제 작업 범위를 벗어나는 현상인 비산이 발생한다. 비산은 주변 토양과 작물의 오염 문제를 야기하며 이는 사람에게까지 영향을 미친다. 따라서 효과적인 비산 감소를 위해 정확한 비산 측정과 효율적인 UAV 비행 조건을 찾는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 UAV의 비행 조건에 따른 PointNet++ 기반 항공 방제 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 첫째, 고정식 LiDAR 방식을 통해 UAV에서 10m 떨어진 지상에 LiDAR의 위치를 고정하여 포인트 클라우드 데이터를 획득한다. 둘째, 가장 효율적인 비행 조건을 찾기 위해 고도, 속도, 경로를 비행 조건 변수로 설정하여 필드 테스트를 진행한다. 셋째, 획득한 LiDAR 포인트 클라우드는 UAV와 물방울을 구분할 수 있도록 전처리 과정을 거친 후, 분사 형태를 분류하기 위해 PointNet++ 모델을 통해 학습된다. 넷째, 학습된 데이터를 통해 UAV와 물방울을 정확하게 분류하고, 물방울 데이터를 이용해 비행 조건에 따른 항공 방제 분석을 진행한다. 분석 지표로 분사 거리와 분사량을 사용하였으며 고도가 높고 속도가 빠를수록 비산이 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구는 비행 조건에 따른 PointNet++ 기반 항공 방제 분석 방법을 통해 정확한 비산 측정과 효과적인 비산 감소에 기여해 항공 방제 기술을 향상시킬 것으로 기대한다.