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소나(초음파)센서, 어디에 쓰는걸까?
2021-10-21 / 1230 view
소나센서에 대해서 들어보셨나요? 아마 수중 관련 산업에 종사하거나 관심있는 분이 아니라면 꽤나 생소한 단어로 다가올 수도 있겠습니다. 서해바다 수중 상황탁도가 높은 수중에서는 한 치 앞도 보기 어렵습니다. 또한 수중은 공중과는 다르게 빛을 아무리 쏴도 보이지 않는 환경입니다. 따라서 수중에서는 신호를 보낼 수 있는 수단이 음향뿐인데, 이 때 사용되는 것이 소나센서입니다. 소나센서의 소나는 ‘초음파’라는 뜻으로, 이 초음파를 통해 수중에서 앞에 있는 물체의 거리를 파악할 수 있습니다. 소나 센서의 작동 원리는 박쥐와 돌고래가 사용하는 초음파와 같이 음파가 수중에 전송되어 물체에 접촉한 다음 다시 반사되는데 걸리는 시간을 측정하는 것입니다. 소나센서는 이 정보를 통해 반사된 물체의 위치를 판단할 수 있습니다. Distance Lock SonarCHASING 사의 Distance Lock Sonar 오늘은 많은 종류의 소나센서 중에서도 CHASING 사의 Distance Lock Sonar를 소개해보려 합니다. Distance Lock Sonar는 CHASING M2 PRO에 장착하여 쓸 수 있는 악세사리의 한 종류로 출시되었습니다. CHASING M2 PRO는 선박검사나 댐 검사등 수중 검사에 많이 활용되는데, 이 때 DIstance Lock Sonar가 큰 도움을 줍니다. Distance Lock Sonar는 물체와의 거리를 일정하게 유지한 채 그 이상 가까워지지 않고 물체를 검사할 수 있게 해주는 소나입니다. Distance Lock Sonar가 없던 기존에는 조종자가 직접 검사하는 대상과의 거리를 유지해야 했기에 번거로웠고, 거리를 완벽히 같게 유지할 수 없기에 검사중이던 물체에 충돌하거나 장애물에 충돌하는 일이 빈번하게 발생했습니다.잦은 충돌로 기체의 하단에 많은 흠집이 난 모습 Distance Lock Sonar를 이용하면 자동으로 물체와의 거리를 유지해 충돌이 일어날 확률이 거의 없습니다. Distance Lock Sonar는 선박 하부 점검이나 댐 하부 균열 점검 같은 대형 검사에 유용합니다. 거리 유지 하는 것을 조종자가 직접 신경쓰지 않고도 넓은 면적의 검사를 쉽게 진행할 수 있습니다.장승포항우리는 이 소나의 성능을 테스트 해보기 위해 장승포항으로 나가 테스트를 진행했습니다. 장승포항은 거제시에 위치한 무역항으로, 수질이 맑아 촬영하기 용이했습니다. 작동 방법소나 센서를 설치할 때 방향이 위와 같이 노란 부분이 위, 회색 부분이 아래로 오게 되어야 합니다. 거꾸로 설치하지 않도록 주의하세요. (거꾸로 설치했다가 작동이 되지 않아 헤맸던 경험이 있습니다.)로봇암과 같이 사용해야 할 경우, 소나가 로봇암에 간섭을 받지 않게 긴브라켓으로 변경하여 설치하여야 하며 Multi-Interface Docking Station이 추가로 필요합니다.Distance Lock Sonar를 작동시키면 오른쪽 아래 화살표 아이콘이 나타납니다.화살표를 터치하면 왼쪽 하단에 소나 설정 아이콘이 나타납니다.설정창에서는 기체와 장애물간의 거리를 조정할 수 있습니다. 왼쪽은 기체와 물체 사이의 앞, 좌우, 아래의 거리를 각각 수동으로 설정할 수 있고, 오른 쪽은 기체와 물체 사이의 앞, 아래의 거리가 자동으로 유지합니다. 두 가지 설정 중 자신의 상황에 맞는 것을 선택하여 사용하면 됩니다. 더 자세한 설치 방법과 작동 방법이 궁금하다면 아래 유튜브 링크를 참고하세요. https://www.youtube.com/watch?v=SpCpeIOoQY0실제 활용 모습위의 사진은 Distance Lock을 작동시킨 앱의 화면입니다. 화면으로는 앞이 보이지 않지만, 소나의 기능으로 0.88미터 앞에 장애물이 있음을 인지 할 수 있습니다.스틱을 계속 앞으로 밀어도 정해놓은 거리 이상으로는 전진하지 않는 모습을 확인할 수 있었습니다. 유속이 기체를 방해해도 곧바로 거리를 유지하려는 모습 역시 나타났습니다.Distance Lock Sonar를 사용하게 된다면 기체의 손상 없이, 검사하려는 물체에 손상 없이 더욱 편리한 대규모 검사가 이루어 질 것이라고 기대합니다....
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MicaSense RedEdge-MX를 이용한 비료 및 살균제 적용 모니터링
2021-10-19 / 143 view
헝가리의 AGRON 연구원들은 MicaSense RedEdge-MX를 사용하여 비료와 살균제가 다양한 밀 종에 미치는 영향을 확인했습니다.스트레스는 식물이 유전학적 목표에 완전히 도달하는 것을 방해하는 생리학적 상태입니다. 식물 스트레스의 조기 감지는 바이오매스와 수분 흡수를 유지하는 데 중요합니다. 다중 스펙트럼 기술을 사용하여 재배자와 연구자는 상대적인 엽록소 함량과 질소 상태를 효과적으로 측정하고 감염 발생 지점을 식별하여 스트레스로 인한 식물 손상을 방지할 수 있습니다. 헝가리 의 농업 이미지 분석 및 드론 서비스 회사인 AGRON 은 2016년부터 드론 기반 데이터를 사용하여 이러한 전략을 평가해 왔습니다. MicaSense RedEdge-MX를 사용하여 밀에 초점을 맞춘 최근 프로젝트의 세부 사항은 아래에 설명되어 있습니다.기술MicaSense RedEdge-MX 를 사용하여 식물 생리학적 조건을 모니터링하는 AGRON 팀은 밀 작물 내에서 스트레스의 첫 징후를 정확히 찾아내기 시작했습니다. AGRON 연구원들은 식물 스트레스에 대한 상대적인 엽록소 함량을 측정하고, 영양소가 부족한 영역을 식별하고, 감염 발생 지점을 감지했습니다. 수집된 데이터는 온라인 플랫폼인 AGRONmaps를 사용하여 분석 되었습니다 . 그림 1 겨울 밀의 합성 RGB(왼쪽), AGRON 엽록소 지도(가운데) 및 AGRON 질소 지도(오른쪽). 값과 색상 스케일은 표시되지 않습니다.AGRON 연구원들은 식물 시즌 동안 다양한 수준의 비료에 대한 밀의 반응을 분석했습니다. RedEdge-MX를 사용하면 영양소가 부족한 영역을 쉽게 식별할 수 있을 뿐만 아니라 계절 내내 비료 도포의 영향을 모니터링하고 새로운 비료 도포가 필요한 곳을 결정하는 데 도움이 되었습니다. 첫 번째 실험에서 AGRON은 SPAD(Soil Plant Analysis Development) 엽록소 측정기 및 RedEdge-MX를 사용하여 15개 밀 종에서 7개의 데이터 세트를 수집했습니다. 처리량은 사용 가능한 집중 비료 방법(0 > 280kg/ha, 처리 간 40kg/ha 단계)에 따라 조정되어 장거리 분광학 기반 식물 생리학 연구에서 엽록소 측정값을 보정할 수 있습니다. 그 결과 영양 결핍 플롯을 분리하여 평가할 수 있었습니다(그림 1). 일부 플롯은 결핍의 초기 징후를 보여 영양소 반응의 종류별 측면도 연구했습니다. 플롯 간의 차이점을 시각화하기 위해 AGRON은 LUT(Look Up Tables) 또는 False Coloring 방법을 사용했습니다. 색상 차이는 작물 건강 상태의 기본 지표입니다. 예를 들어, 아래 작물 열 내부의 다른 색상은 엽록소 수준 간의 불일치를 보여주며(그림 1), 붉은 반점은 엽록소 결핍을 나타냅니다. 이러한 데이터를 통해 AGRON은 AGRON 엽록소 지수와 같은 새로운 지수를 개발할 수 있었습니다.다양한 살균제가 질병 관리에 미치는 영향 분석AGRON 연구원들은 또한 가루 곰팡이( Blumeria graminis )와 같은 병원균에 대한 내성에 초점을 맞춰 살균제에 대한 다양한 종류의 밀의 반응을 분석했습니다. 이 실험에는 겨울 밀 42개, 스펠트 밀 36개, 삼백초 36개, 보리 36개, 듀럼 밀 36개가 포함되었습니다. 이 그룹 중 일부는 살균제로 처리되었고 다른 그룹은 처리되지 않았습니다. 일부 그룹의 살균제 처리가 부족은 심각한 가루 곰팡이 감염으로 이어졌다. 감염된 식물은 백색 가루 같은 반점을 나타냈다. 연구팀은 RedEdge-MX를 사용하여 감염 부위를 대량으로 확인하고어떤 플롯에 취약한 종이 포함되어있는지 확인할 수 있었습니다. 아래의 엽록소 지도는 내성적인 부분(녹색)과 질병에 취약한(노란색 또는 빨간색)부분을 보여줍니다(그림 2).그림 2 심하게 감염된 플롯의 엽록소 지도결론RedEdge-MX로 캡처한 데이터를 통해 AGRON은 영양 결핍을 식별하고 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 병원체 감염에 대한 밀의 반응을 감지, 치료 및 분석할 수 있습니다. 이러한 실험의 성공은 RedEdge-MX가 농작물의 생리학적 상태를 모니터링하는 효과적인 도구임을 입증했습니다.출처: https://micasense.com/monitoring-fertilizer-and-fungicide-applications-using-the-micasense-rededge-mx/...
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드론보험, 꼭 가입해야 할까?
2021-10-14 / 2131 view
국토부에 신고된 드론신고대수 확대에 따라, 드론 사고 위험은 지속적으로 증가하는 추세입니다. 드론은 사고 발생시 유형이 다양하고, 추락시 사고 위험도 큰 만큼 최근 드론보험 가입의 중요성이 지속해서 부각되고 있습니다. 먼저 드론 비행 중 발생한 사고 사례 몇 가지를 소개해드리도록 하겠습니다.칠곡군 행사서 드론 추락 사고2019년 칠곡군 종합운동장에서 열린 ‘2019 어린이 행복 큰잔치’에서는 드론 한 대가 추락해 축제에 참가한 30대 A씨의 코뼈 골절 등 부상을 일으키는 사고가 있었습니다. 사고가 난 드론이 무보험 기종이라는 사실이 알려지자 ‘안전불감증이 도를 넘었다.’ 라는 여론의 뭇매를 맞았습니다. 사고가 난 칠곡군 주최의 '2019 어린이 행복 큰잔치' 모습 [칠곡군 제공]이렇게 보험을 들지 않았을 시에는 보장이 어렵고, 조종자 개인이 보상해야 할 범위는 사고가 클 수록 감당하기 어려워집니다.다음으로는 보험을 가입하여 사고시 보장을 받았던 사례를 소개드리려고 합니다. 드론 추락으로 차량 파손사진 - youtube 캡쳐드론을 통해 촬영한 영상으로 수익을 내는 B씨는 영상 제작을 위한 도심 촬영 중 갑자기 날아든 조류와의 충돌로 기체가 추락, 주차된 차량 위로 떨어지며 차량 파손이 파손되는 사고가 발생했습니다. B씨는 '드론 전용 영업배상책임보험'을 통해 대물사고 차량 수리비와 대인 배상비까지 보장받을 수 있었습니다.다음은 실제 헬셀에서 일어난 사례들을 소개해드리겠습니다.헬셀의 실제 사례1. 드론 운용 중 아파트 외벽 충돌2. 프로펠러에 우수 엄지 절창 (오른손 엄지 부상)3. 드론 조작 중 창고 일부와 방충망 파손4. 야외 공연자 드론으로 인한 인사 사고 (코 부상)위의 모든 사례들은 실제 사고 발생자들이 작성한 사고 내역입니다. 대물, 대인배상 모두 보험 가입으로 받을 수 있습니다. 그렇다면 누가 드론보험을 가입해야 할까요? 초경량비행장치사업자(사업용 드론) + 공공기관(공공용 드론)은 드론보험 가입이 의무화 되었기 때문에 무조건 가입해야만 합니다. 드론을 영리로 사용한다면 헬셀의 “KB드론영업배상책임보험 헬셀단체보험”에 가입하는 것을 추천합니다. ‘억지로 가입해야 되는 것 같다’, ‘강제적이다’ 라는 생각이 들 수 있습니다. 하지만 드론 사고는 다양한 이유로 급작스럽게 발생할 수 있어 예측 불가하며, 언제, 누구에게든 발생할 수 있습니다. 드론 사고가 발생해 제 3자에게 인명 또는 대물 피해가 발생한다면 모든 책임은 드론 소유자(조종자)에게 있습니다. 보험가입 등 대비 없는 사고 발생 시 사고 규모에 따라 치명적인 사고 보상 리스크에 노출되어 있음에도 많은 조종자들이 안전불감증으로 그 사실을 전혀 인지하지 못하거나 무덤덤하게 생각하는 경우가 많습니다. 드론 비행 과정에서 사고 예방을 위해 조종자 개인이 주의하는 것은 당연하지만, 예상치 못한 드론 사고가 발생했을 때를 대비해 드론 보험에 가입하는 것이 가장 현실적인 방안입니다. 참고KB손해보험 드론영업배상책임보험 헬셀 단체보험 1. 기체 자체중량 기준: 7kg 이하 / 15kg 이하 / 25kg 이하 / 50kg 이하 2. 보상한도액 및 자기부담금 CaseCase대인 보상한도액대물 보상한도액자기부담금(단위 만원)1대인 인당 1.5억 / 사고당 무한대물 사고당 0.2억10203050100대물 사고당 1억2대인 인당 2억 / 사고당 무한대물 사고당 0.2억10203050100대물 사고당 2억3대인 인당 3억 / 사고당 무한대물 사고당 0.2억10203050100대물 사고당 3억4대인 인당 5억 / 사고당 무한대물 사고당 0.2억10203050100대물 사고당 5억3. 보험료 예시 자체중량 7kg 이하 대인 1.5억(사고당 무한), 대물 0.2억(사고당) 자기부담금 100만원 조건으로 드론보험 가입시 KB손해보험의 KB드론영업배상책임보험은 1년에 30만원 초반대입니다. (헬셀 단체보험으로 타 보험사보다 10~20% 저렴한 수준) (항공사업법 제70조 4항) 4항 초경량비행장치를 초경량비행장치사용사업, 항공기대여업 및 항공레저스포츠사업에 사용하려는 자와 무인비행장치 등 국토교통부령으로 정하는 초경량비행장치를 소유한 국가, 지방자치단체, 「공공기관의 운영에 관한 법률 」 제 4조에 따른 공공기관은 국토교통부령으로 정하는 보험 또는 공제에 가입하여야 한다. <개정 2020. 6. 9> 의무보험 가입 기준 (시행규칙 제70조 제5항) 다른 사람이 사망하거나 부상한 경우 (대인) 자동차 책임보험 보상한도액 이상 (사망 1.5억, 사고당 한도 없음 - 무한) 다른 사람의 재물이 멸실되거나 훼손된 경우 (대물) 자동차 책임보험 보상한도액 이상 (사고당 한도 2천만원) 미가입시 500만원 이하의 과태료 부과 (항공사업법 제 84조 2항)...
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몇 주간의 작업 시간 절약: UAE의 태양열 발전소 측량
2021-09-23 / 171 view
태양열 발전소에는 수백만 개의 태양열 패널이 있습니다. 드론과 사진 측량을 사용하지 않는 한 모든 태양열 패널을 검사하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다.장비는 날씨, 사람, 동물 등에 의해 손상되고 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있기 때문에 장비를 유지, 관리하는 것은 모든 산업에서 중요한 일입니다. 일관되지 않거나 부정확한 검사로 인해 손상을 발견하지 못할 수 있으며, 이는 결과적으로 효율성과 수익의 손실로 이어집니다. 에너지의 경우, 대규모의 집단이 그것이 원활하게 운영되는데에 의존하고 있기 때문에 훨씬 중요합니다. 태양열 발전소 검사는 성공적인 드론 측량의 가장 좋은 예 중 하나입니다. 이전에 PIX4Dmapper를 사용하여 미국에서 가장 큰 태양열 발전소가 조사되었으며, 이 때는 열영상(1)을 활용하여 작업 흐름에 더 큰 통찰력을 추가할 수 있었습니다. 하지만 태양열 발전소로 훨씬 유명한 장소는 중동으로, 거주자가 없는 넓은 사막 지역이 태양열 패널을 둘 공간으로 이상적입니다. 또한, 일년 내내 맑은 하늘은 지속적인 에너지 생성을 가능하게 합니다. Sweihan 마을 근처에 위치한 Noor Abu Dhabi는 8평방 킬로미터에 320만 개 이상의 태양 전지 패널이 있습니다. 이는 현재 세계에서 가장 큰 단일 태양열 발전소입니다. 드론은 이미 건물 옥상을 포함하여 태양열 모듈을 검사하기 위한 잘 정립된 도구입니다. Pix4D 리셀러와 파트너 Falcon Eye Drones(FEDS)는 정확한 고해상도 드론 매핑으로 공장 건설 중 월별 진행 상황을 추적하고 모니터링하기 위해 도입되었습니다. 그들이 원하는 결과물은 지도, 비디오 그리고 개별 이미지를 포함했습니다. 드론 사용의 이점은 하루 만에 측량을 완료하고 다음 날 실행 가능한 데이터를 생성할 수 있다는 것이었습니다. 이는 건조한 기후에서 작업할 때 매우 유용합니다. 맹렬한 열기 속에서 검사팀이 작업할 시간을 절약해주기 때문입니다. 최종 산출물은 또한 재고 및 비축량 확인을 포함하여 현장의 자재 수량을 계산하는 데 사용됩니다.현장은 건설 과정 전반에 걸쳐 모니터링 되었습니다.프로젝트 디테일위치Sweihan, UAE담당자FEDS소프트웨어PIX4Dmapper, PIX4Dcloud하드웨어eBee with RTKGSD5cm전체 사진 수데이터세트당 5,000촬영 면적8km²현장의 여러 계약자FEDS는 DT3(Drone Tech, Data Tech, Digital Tech)를 사용해 중동 전역의 35개 국가에 서비스를 제공합니다. 사용 사례에서 드론의 사용은 측량, 검사 및 처리가 모두 내부에서 처리가 가능해 효율적이고 비용 또한 효율적이었습니다. 인도 최고의 엔지니어링 및 조달 회사 중 하나인 Sterling Wilson가 FEDS에 이 프로젝트를 의뢰했습니다. 이 프로젝트의 규모는 일정한 진행률 모니터링이 요구되었습니다.이러한 규모의 현장에 대한 기존의 진행률 모니터링 방법은, 특히 여러 계약자가 동시에 작업하는 경우 효과적이지 않았습니다. 결과적으로 FEDS는 결과를 얻기 위해 고해상도 카메라가 달린 드론을 사용했습니다. 이 경우, 팀은 5cm 이내의 정확도로 17개의 별도 orthomosaic(2) 맵을 만들었습니다. 그들은 17개의 orthomosaic 사이에서 분할된 총 105,000개의 이미지를 촬영했으며, 이는 태양열 발전소의 각각 다른 부분이었습니다.성공적인 태양열 발전소 모니터링전체 임무 기간 동안 105,000개의 고해상도 이미지가 캡처되었습니다. 이것은 세계에서 가장 큰 발전소 중 하나에 대한 엄청난 양의 데이터입니다. 태양열 발전소는 2019년 완공 이후 아부다비에 있는 90,000명의 거주자에게 청정 에너지를 제공했습니다. FEDS가 만든 17개의 orthomosaic는 관리 계약자의 현장 진행 상황을 지속적으로 평가했습니다.PIX4Dcloud의 타임라인 기능은 FEDS가 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적할 수 있음을 의미했습니다.전체 프로젝트 관리의 중요한 부분이었던 PIX4Dcloud의 타임라인 기능으로 orthomosaic를 분석했습니다. 타임라인 보기를 통해 기여도와 진행 상황을 추적할 수 있었습니다. 지오레퍼런스(3)된 JPEG는 패널의 효율성을 측정하고, 수리 작업을 하는 다른 계약 업체와 공유되었습니다. 그런 다음 변경 사항과 진행 상황을 타임라인에 변경 사항이 표시되도록 공유할 수 있었습니다.드론으로 태양열 공원 조사드론을 이용한 태양열 패널 검사는 태양열 패널의 상태를 분석하는 매우 자명한 방법입니다. 드론은 전체 셀을 보고 정확하고 포괄적인 이미지를 제공할 수 있습니다. 경우에 따라 사용자는 광발전 지역을 검사하기 위해 열영상 분석을 포함합니다. 현장 전체의 현황을 고려한 프로젝트였기 때문에 여기서는 필요하지 않았습니다. FEDS는 PIX4Dmapper 및 PIX4Dcloud로 작업하는 것은 직관적이며, 제품을 "사용자 친화적인 소프트웨어"라고 설명했습니다.“가장 큰 장점은 클라우드 지원이었습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 현장에서 일을 처리할 수 있었습니다. PIX4Dcloud의 타임라인 기능은 고객들에게 좋은 평가를 받았고 유용한 기능입니다.” - Nikin Mohan James, FEDS 교육 및 지원 책임자 태양열 발전소는 표면이 균일하기 때문에 측량에 어려움이 있을 수 있으며 orthomosaic를 생성하는 것이 까다로울 수 있습니다. 하지만, 태양열 패널이 드론의 카메라에 거울처럼 작용하는 사실에도 불구하고 Pix4D의 소프트웨어는 영향을 받지 않았습니다. PIX4Dmapper는 이러한 표면을 잘 처리하여 정확하고 왜곡되지 않은 이미지를 제공합니다.재생 에너지에서 드론 측량의 미래이것은 어떻게 드론 측량이 재생 에너지 자원과 함께 사용되는 자산 관리의 중요한 부분이 되고 있는지를 보여주는 훌륭한 예입니다. 작년에 Pix4D는 노르웨이의 풍력 터빈을 검사하고 해체 및 철거되는 석탄 발전소를 조사하는 것과 관련된 사용 사례를 공유했습니다. 태양열 발전소 측량에 드론을 활용한다는 점에서, 검사 속도는 엄청나게 빨라지고 있습니다. 드론은 현장을 빠르게 비행할 수 있으므로 일을 하는 사람이 몇 시간 동안 걸어다닐 필요 없이 포괄적인 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. Noor Abu Dhabi에는 320만 개의 태양열 패널이 있으며 개별적으로 이를 모니터링하는 것은 거의 불가능한 작업입니다. 패널을 유지 관리하거나 사이트 변경 사항을 추적하는 것은 고사하고 패널을 검사하는 데만 수천 시간이 소요됩니다. PIX4Dmapper와 PIX4Dcloud 덕분에 FEDS는 시간 낭비 없이 계약자와 협력할 수 있었습니다. 이것은 진행 상황을 추적하는 프로젝트였지만 재생 에너지 회사에서 미래에 드론 태양열 검사를 사용할 수 있다는 것은 분명합니다. 검사를 수행하는 데 몇 주를 소비하는 대신, 데이터를 캡처하고 다음 날 처리를 완료할 수 있습니다. 이 프로젝트는 거대한 부지를 지속적으로 관리할 수 있도록 정확하고 유용한 결과를 만들어냈습니다.주석(1) 적외선으로 찍은 물체의 열분포 영상 [본문으로](2) orthomosaic는 여러 각도의 사진들의 변위를 보정하여 수직으로 바라보는 한 장의 사진 데이터입니다. 실제 사진으로 현황을 한 눈에 보기 용이하여, 여러 분야에서 활용하고 있습니다. [본문으로](3) 촬영된 항공사진의 좌표계를 설정하는 작업 [본문으로]출처: https://www.pix4d.com/blog/drone-solar-power-plant-inspection...
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해수면 상승: 파나마 원주민의 이주
2021-09-17 / 187 view
파나마 해안의 기후 변화로 인해 위협받고 있는 많은 인구의 섬, 드론 매핑이 어떻게 도울 수 있을까요? PIX4Dmapper로 시작합니다.기후 변화는 전 세계 국가에 각각 다른 영향을 미치고 있습니다. 일부는 허리케인과 같은 극단적인 기상 현상을 직면하고 있고 다른 일부는 해수면 상승을 경험하고 있습니다. 많은 국가들이 에너지를 친환경적으로 전환하고 오래된 화석 연료 발전소를 고치고 있는 반면에, 어떤 국가는 이미 기후 변화에 직면해 있습니다. 생태계 변화에 가장 취약한 사람들은 지역 환경과 섬세한 균형을 이루며 살고 있는 토착민들입니다. 이것은 작은 땅에서 해수면 상승과 과잉 인구라는 문제를 동시에 직면한 파나마의 구나(Guna)에 살고 있는 사람들에게 일어난 일입니다. 그들은 본토로의 이전 가능성뿐만 아니라 토지 사용도 분석할 필요가 있었습니다. 파나마의 Universidad Tecnológica de Panama가 주관하는 파나마 비행 연구소에는 자원 봉사자 네트워크와 함께 대학에서 일하는 5명의 팀이 있습니다. 그들은 그룹으로서 드론 및 데이터와 관련된 작업에 대한 교육 및 지원을 제공하며, 기후 변화의 영향을 분석하는 프로젝트에 익숙합니다. 2019년 말, 그들은 파나마 본토와 가까운 섬인 Gardi Sugdub의 커뮤니티와 함께 프로젝트를 진행했습니다. 이 섬은 대부분의 구나 사람들이 거주하고 있는 San Blas 군도의 일부이며 Comarca Guna Yala 라는 이름으로도 알려져 있습니다.Gardi Sugdub은 이미 인구 과잉이며 주민들은 새로운 공간이 필요합니다.Gardi Sugdub은 해수면 상승으로 가라앉고 있고, 인구는 증가하고 있습니다. 그 결과, 섬에는 지속 불가능한 자원에 대한 압박이 가해지고 있습니다. 인구를 본토로 이전하려는 대규모 프로젝트가 있었고, 당국은 구나 사람들이 이주할 수 있는 장소를 찾는 동시에 가장 큰 섬의 현재 상태를 평가할 필요가 있었습니다. 비행 연구소는 이 토지 측량 프로젝트의 일부로서, 섬과 본토의 지형을 평가하기 위해 사진 측량 소프트웨어를 사용했습니다. PIX4Dmapper는 상세한 측량 프로젝트에 적합하기 때문에 이 프로젝트에 이상적인 도구였습니다.프로젝트 디테일위치Panama담당자파나마 비행 연구소소프트웨어PIX4Dmapper하드웨어DJI Mavic Air, iPad Mini 4처리 시간14시간 25분GSD2.83cm사진 해상도12.3 MP전체 사진 수1,549촬영 면적150.06ha사진 포맷JPEG토착민의 이주이것은 무엇보다도 섬세하게 진행되어야 하는 프로젝트입니다. 인구 이동은 어려운 일이며, 토지와 밀접한 관계를 가지고 있는 토착민은 특히 더 어렵습니다. 토착민은 여러 섬에 걸쳐 살고 있지만, 현재 거주 가능한 집의 수에 비해 인구가 너무 크게 증가했습니다. 이러한 이전 기회를 제공받는 것은 그들에게도 확장의 기회입니다.지역 사람들과 함께한 것은 프로젝트의 성공에 결정적인 역할을 했습니다.측량 프로젝트는 구나와 연락을 유지했던 미주개발은행(Inter-American Development Bank)에 의해 시작되었습니다. 이것은 영향을 받는 사람들이 작업 처리 방법에 대해 발언권을 갖고 자신의 통찰력을 제공할 수 있음을 의미하며, 이는 잠재적으로 많은 인구를 이동시키는 계획을 이해하는 데 매우 중요합니다. 많은 토착민이나 집단은 강제로 이주되거나, 계획 당국이 만드는 결정에 영향을 미칠 기회가 없습니다. 파나마 비행 연구소는 서로 떨어져 있는 여러 지역을 조사했습니다. 기반시설이 잘 갖춰져 있지 않은 지형 때문에 접근이 어려운 경우가 많았습니다. 그들은 2019년 10월, 이틀에 걸쳐 퍼져있는 데이터를 수집하며 장소들을 돌아다녔습니다. 이때 당시 파나마는 장마철이였기 때문에 일기 예보에 주의를 기울여야 했습니다. 팀은 Orthomosaic(1)를 생성하는 것을 목표로 했으며, 이는 육지 공간에서 거리나 면적을 시각화하고 측정하는 데 유용한 도구입니다. 또한 Orthomosaic는 해석이 쉬우므로 측량 지식이 없는 대규모 그룹에 제시되고 유용한 정보를 전달할 수 있기 때문에 의사 결정 과정에 도움이 됩니다.토착민의 이주를 위한 새로운 위치 제안.비행 연구소 팀은 Gardi Sugdub 위원회와 협력하여 의사 결정을 돕고, 지역 주민들에게 진행 상황에 대한 정보를 제공했습니다. 이 팀은 지역 주민들로부터 보행 가능 구역에 대한 안내, 차와 배로 교통편을 제공받는 것을 포함한 놀라운 지원들을 받았습니다. 섬의 지역 주민들은 이 팀에게 섬 도보 인식, 자동차 및 보트 교통편 제공을 포함하여 매핑되는 새로운 영역을 안내하는 등의 놀라운 지원을 받았습니다.파나마의 원격 위치 측량비행 연구소 팀은 측량을 시작하기 전에 먼저 매핑할 위치에 접근해야 했습니다. 그들은 파나마 시에서 Gardi Sugdub까지를 다녔고, 시골의 산길과 주요 도로들을 가로질러 몇 시간이 걸렸습니다. 마지막으로, 그들은 더 쉬운 운송을 위해 가능한 적은 장비를 운반하려고 노력하면서 배를 타고 목표 지역으로 이동했습니다. 비로 인해 계획된 비행 중 일부가 지연되었지만, 팀은 여러 날 동안 작업하면서 이 영향을 완화시킬 수 있었습니다. 동시에 날씨가 매우 더웠기 때문에 하드웨어 및 소프트웨어의 자율 기능에 영향을 미쳤습니다. 드론은 체크리스트 장애로 이륙에 어려움을 겪었고, 비행 계획의 2개 궤적에 대한 데이터 수집에 실패했습니다. 그들의 비행 계획 하드웨어를 그늘 아래 두고 자동차의 에어컨 앞에 두어 그들이 잃어버린 이미지를 다시 촬영하기 위한 두 번째 비행을 진행해야 했습니다.orthophoto는 대체 위치의 현재 상태를 명확하게 보여줍니다.데이터가 수집되면 이미지 스케일을 전체로 변경하는 것(키포인트 이미지 스케일은 1임)을 제외하고 PIX4Dmapper의 기본 옵션으로 모든 설정이 포함된 2D 맵을 생성했습니다. 그들은 여러 영역을 조사하여 팀이 여러 출력을 생성한 총 8개의 데이터 세트를 조사했습니다. 그런 다음 DTM(디지털 지형 모델)을 생성하고 지형 분석에 도움이 되는 등고선을 포함했습니다. 6개의 데이터 세트 모두에서 이미지의 70 - 100%가 보정되었습니다. PIX4Dmapper의 설정을 통해 .TIF 및 .KML과 같은 형식을 사용하여 품질 출력을 다른 소프트웨어 및 응용 프로그램으로 내보낼 수 있습니다. 마찬가지로, 품질 보고서는 데이터에 대한 주요 정보를 요약하고 보정되지 않은 이미지의 위치를 식별하는 데 도움을 주어 팀이 측량 프로젝트에 공백이 있을 수 있는 부분에 대한 정보를 제공했습니다.데이터로 커뮤니티 역량 강화Flying Labs와 자원 봉사자 팀은 필요한 결과를 얻은 후 두 개의 워크샵을 개최했습니다. 그들은 세션에 지역 커뮤니티를 초대하여 결과와 시사점을 설명했습니다. 이는 의사 결정과 관련하여 이주될 사람들이 이주의 과정에 참여하고 그들에게 제공된 정보를 이해했음을 의미했습니다.비행 연구소는 이 데이터를 수집하고 공유함으로써 원주민 공동체에 힘을 실어주고, 그들의 미래에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와주었습니다. PIX4Dmapper로 만든 결과는 실행 가능하고 유용했으며, 환경 지식을 사용하여 최적의 솔루션을 찾는 방식으로 토착 건축물 보호 또는 토지 사용 계획을 지원하는 등 중요한 위치의 미래를 결정하는데 도움이 될 수 있습니다. 시간과 공간이 영향을 미치는 이와 같은 상황에서 사진 측량은 미묘한 문제에 대한 해결책을 찾는 데 도움이 되었습니다. 이와 같은 어려운 상황은 해수면이 상승하면서 앞으로 수십 년 동안 더 흔해질 것입니다. 이 상황에서 연약한 지역사회는 의사 결정의 일부가 되어야 하며, 권한이 주어지게 되면 모든 사람에게 긍정적인 변화를 가져올 수 있습니다.주석(1) Orthomosaic는 여러 각도의 사진들의 변위를 보정하여 수직으로 바라보는 한 장의 사진 데이터입니다. 실제 사진으로 현황을 한 눈에 보기 용이하여, 여러 분야에서 활용하고 있습니다. [본문으로]출처: https://www.pix4d.com/blog/relocating-indigenous-people...
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더 다양한 수중 점검이 가능하도록, 멀티 도킹 시스템
2021-09-16 / 204 view
강, 내천, 그리고 해변 등에서 일어나는 수중 산업은 크게 수색 구조, 수력 검사, 과학적 탐사, 선박 하부의 동력부 검사, 양식장 검사 등으로 나뉘어져 있습니다. 그동안 수중 산업에서는 인력 (잠수부)이 투입되어 수색 활동을 하거나 검사 등의 활동을 진행했습니다. 하지만 수중은 실온 보다 압력이 높고, 별도의 산소 호흡기가 필요하며, 급작스러운 유속이 발생될 시 잠수부의 생명에 위험이 가해져 인명 피해가 생길 가능성이 높습니다. 이러한 인명 피해를 줄이고, 더 빠른 수중 점검을 진행할 수 있게 도와주는 다양한 제품들이 출시되고 있습니다. 멀티 도킹 시스템CHASING M2 Pro는 CHASING M2 대비 더욱 다양한 액세서리를 장착할 수 있다는 장점이 있습니다. 더 많은 액세서리를 장착할 수 있다는 것은 수중에서 더 많은 분야를 점검할 수 있다는 뜻입니다.다양한 액세서리를 장착하고, 모든 장비들이 정상적으로 한 번에 작동되게 하려면 일종의 허브 역할을 하는 장비를 먼저 장착 해야 합니다. 오늘은 CHASING M2 Pro에 장비를 장착할 때 허브 역할을 하는 멀티 도킹 시스템을 소개하고, 이를 장착하는 방법까지 소개합니다.CHASING 멀티 도킹 시스템 장착 가능 소켓CHASING 멀티 도킹 시스템에는 상기 이미지에 표기된 것 처럼 테더 / AC 파워 시스템 테더, 투광기 / USBL / 레이저스케일러, 멀티빔 소나, 보조 카메라 등을 장착할 수 있습니다.적용 분야물속에서는 GPS 신호가 잡히지 않기 때문에 수중 드론의 위치를 파악하기 어렵습니다. 수중드론의 위치를 정확히 파악할 수 있는 장치가 바로 USBL 포지셔닝 시스템이며, 이를 사용시 위치 파악 뿐 아니라 수중 드론의 이동 경로를 기록할 수 있습니다.대부분의 수중드론 카메라는 탁도 (수질의 맑기 정도)가 좋지 않은 곳에서는 앞이 보이지 않는 현상이 나타납니다. 특히 서해안, 저수지의 경우 탁도가 나빠 수중드론을 이용한 수색 진행에 어려움이 있습니다. 멀티빔 소나를 CHASING M2 Pro에 장착하면 소나의 음향 반사를 통해 광범위한 고품질 소나 이미지를 생성하며, 이를 통해 원활한 수색이 가능합니다.장착 방법(좌)CHASING M2 Pro (우)멀티 도킹 시스템(좌)CHASING M2 Pro (우)멀티 도킹 시스템멀티 도킹 시스템을 장착하기 위해서는 연결 브라켓이 있어야 합니다. 멀티 도킹 시스템 앞에 자리한 4개의 브라켓이 연결 브라켓 입니다.연결 브라켓과 십자 나사먼저 연결 브라켓을 CHASING M2 Pro에 장착합니다.구성품에 있는 브라켓과 십자 나사를 준비하고, 나사를 브라켓 안에 삽입합니다.CHASING M2 Pro에 멀티 도킹 시스템을 부착할 브라켓의 위치CHASING M2 Pro에는 상/하부에 별도의 액세서리들을 나사로 견고하게 장착할 수 있도록 별도의 탭 (구멍) 이 여러군데 배치되어 있습니다. 이 중, 상단부에 표기된 4개의 탭에 도킹 시스템을 설치합니다. 다른 곳에도 탭이 있으나, 도킹 시스템은 CHASING M2 Pro 배터리의 전력을 이용해 각 액세서리의 작동을 위해 전력을 공급해주는 역할을 하므로 CHASING M2 Pro 상단 전력 공급 커넥터와 가장 가까운 위치에 장착 해주어야 합니다.브라켓 장착4개의 탭 중 한 부분에 연결 브라켓을 위치한 뒤 연결 브라켓 안에 십자 나사 1개를 넣고 십자 드라이버로 견고하게 조여줍니다.앞쪽 브라켓 장착 완료반대편에도 동일하게 브라켓을 장착한 후 견고하게 잘 장착이 되었는지, 별다른 유격은 없는지 손으로 잡고 흔들어 줍니다. 견고하게 장착이 잘 되지 않았을 경우, 나사를 풀고 제 위치에 맞게 다시 조여줍니다.4개의 브라켓 장착 완료4개의 브라켓을 장착한 모습입니다. 이제 브라켓 구멍 위에 멀티 도킹시스템을 장착합니다.CHASING 멀티 도킹 시스템멀티 도킹 시스템 각 부분에는 4개의 다리가 있습니다.4개의 다리가 있는 이유는 외부 카메라 등 기타 액세서리의 전력을 공급할 수 있는 포트에 연결할 때 CHASING M2 Pro와 멀티 도킹 시스템 사이에 충분한 공간이 필요하기 때문입니다.왼쪽: CHASING 멀티 도킹 시스템 커넥터 / 오른쪽: CHASING M2 Pro 전력 커넥터왼쪽의 사진은 멀티 도킹 시스템에 있는 전력 포트 입니다. CHASING M2 Pro 배터리의 전력을 공급 받기 위한 포트 입니다.오른쪽은 CHASING M2 Pro 상부에 위치한 포트입니다. 이 포트에 도킹 시스템을 연결하여 전력을 공급하거나, E-Reel을 연결하여 조종할 수 있는 유선 포트로도 사용합니다.CHASING 멀티 도킹 시스템 커넥터 연결멀티 도킹 시스템의 전력 포트를 CHASING M2 Pro 상부 포트와 결합시킵니다.CHASING 멀티 도킹 시스템 - CHASING M2 Pro 방수 덮개 결합그 다음 멀티 도킹 시스템 덮개를 이용해 확실하게 잠궈줍니다.덮개를 잠궈주는 이유는 방수 처리가 원활하게 이루어져야 하기 때문입니다. 방수 처리가 완벽하지 않아 기계 내부에 물이 유입되면, 기계 고장으로 향후 사용이 불가할 수 있습니다. 언제 어디서든 수중 작업을 진행하기 전, 반드시 덮개가 잘 잠궈졌는지 확인 후 작업에 투입해야합니다.도킹 시스템 - 브라켓 연결멀티 도킹 시스템을 앞서 설치한 브라켓에 장착 해줍니다.멀티 도킹 시스템 다리의 나사 구멍과 브라켓의 나사 구멍이 서로 연결되어 고정 나사가 잘 장착될 수 있도록 결합 시켜줍니다.도킹 시스템 고정 나사 4개브라켓에 도킹 시스템을 장착 해주었다면, 도킹 시스템이 브라켓으로 부터 이탈되지 않도록 기본 구성품에 있는 고정 나사 4개를 준비합니다.멀티 도킹 시스템 고정 나사 장착CHASING M2 Pro로부터 멀티 도킹 시스템이 이탈하지 않도록 고정 나사 4개를 견고하게 조여줍니다.멀티 도킹 시스템 고정 나사 장착 완료각각의 나사가 견고하게 조여졌는지 확인합니다.CHASING M2 Pro 상부에 멀티 도킹 시스템을 장착한 모습입니다. 이제 각종 액세서리를 추가로 장착하여 각종 수중 산업 시설물 점검을 다양한 방법으로 진행할 수 있습니다....
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성장기 해바라기와 옥수수 모니터링
2021-09-15 / 206 view
드론맵핑은 농업 종사자와 농업 경제학자를 위해 연중내내 현장에 대한 성장률을 제공함으로써 시간, 돈 그리고 자원을 절약할 수 있도록 만들었습니다.해바라기와 옥수수는 많은 농업 종사자들에게 매우 중요한 작물입니다. 특히, 각 머리에 수백개의 씨앗이 있는 해바라기를 돌보려면 세심한 농장 팀이 필요합니다. 우크라니아 키예프에서 일하는 DroneUA는 해바라기와 옥수수밭에 대한 조사 요청을 받았습니다. 그들은 드론 정밀 농업에서 일한 경험을 토대로 Pix4D fields를 사용하여 작물에 대한 상태를 수집한 후 식물의 양, 제초제 살포계획, 성장기 분석과 같은 몇가지 주요 결과를 얻고자 했습니다.프로젝트 디테일사용자DroneUA위치우크라이나, 키예프소프트웨어PIX4DFields하드웨어DJI 팬텀4 멀티스펙트럴조사지역50HA처리 하드웨어CPU: Intel(R) Core(™) i7-6900K, RAM: 64GB처리 시간15min정밀 농업 기술 사용DroneUA가 이번 작업에서 얻고자 하는 몇가지 결과가 있었습니다. 그들은 서로 다른 지표를 분석하기 위해 서로 다른 작물 성장 단계에서 밭을 총 4번 방문했습니다.옥수수는 정밀 농업의 혜택을 받는 유익한 작물입니다.드론으로 식물의 양 측정첫번째 조사는 해바라기의 양을 조사하는 것이었습니다. 해바라기의 각 씨앗은 해바라기 씨 기름을 만드는 데 사용되는 성공적인 작물을 얻는 데 중요합니다. 드론을 사용하여 작물을 분석하면 이전에는 알 수 없었던 정보를 신속하게 제공받아 투자수익을 얻을 수 있습니다. 식물의 양은 수확 시기 이전에 해바라기를 식별합니다.첫번째 조사는 6월초에 수행되었으며, 파종품질은 1~2cm 사이의 GSD(1)로 드론 비행을 사용하여 촬영되었습니다. 1~2cm 사이의 GSD는 분석을 위한 상세한 데이터를 제공합니다. 데이터는 DroneUA가 개발한 지수계산을 사용하여 80~90%의 정확도로 식생을 계산하는 PIX4DFields로 처리하였습니다. 이 들판에 있는 해바라기와 옥수수의 정확한 수를 결정하여 농부는 작물의 품질을 평가하고 묘목이 없는 곳을 식별한 뒤 수확시 예상 수확량에 대한 근사값을 얻어 시즌 후반의 물류계획을 수립할 수 있었습니다.정밀 농업을 이용한 제초제 살포드론맵핑을 사용하여 제초제 살포를 계획하면 현장에서 불필요한 처치를 방지할수 있습니다. 해바라기와 옥수수의 경우 6월 하순에 발생하는 줄기 성장 단계에서 사전 스캔을 수행합니다. 이 단계에서 식생을 측정한 다음 분석하여 다양한 식물 성장 단계를 식별하고 지형에 있는 잡초의 영향을 파악합니다.위 사진처럼 잡초는 PIX4DFields의 이미지를 사용하여 식별되었습니다.데이터는 먼저 PIX4Dfields에서 처리 및 분석된 후 QGIS로 추가 분석을 수행하여 잡초 지도 및 제초제 적용 계획 맵핑을 생성했습니다. 제초제는 화학 물질의 전체적인 양을 줄이기 위해 국소적으로 사용되었습니다. 이는 농업 관행에서 환경 친화적으로 여겨집니다.정밀 비료 적용밭에 뿌리는 비료는 환경오염의 원인이 될수 있습니다. DroneUA는 옥수수와 해바라기 비료 계획 적용을 위해 7월 초에 현장으로 돌아왔습니다. 그들은 다양한 빛의 파장이 작물의 상태와 건강을 분석하는데 사용되는 멀티스펙트럴 데이터를 사용할 계획을 세웠습니다.NDVI는 농장의 현상황을 보기쉽게 제공합니다.데이터는 식물의 엽록소 함량과 잎 바이오매스의 양에 민감한 NDVI를 생성하기 위해 Pix4D fields로 처리되었으며, DJI 팬텀4 멀티스펙트럴의 다중스펙트럼 카메라로 촬영하였습니다 그런 다음 측정값을 사용하여 구역 지도를 만듭니다. 이것은 식물 영양을 최적화 하고 밭에 적용되는 비료의 양을 절약하는데 사용됩니다. 드론 맵핑 및 다중 스펙트럼 이미지로 작업함으로써 농부들은 비료와 비용을 절약하고 더욱 강력한 ROI(2)를 달성합니다.구역지도는 작물에 대한 처리 계획을 안내합니다.개화 단계 지도와 성장기의 끝성장기가 끝나면 해바라기의 꽃 봉오리를 세어 발달 단계와 개화 수준을 확인합니다. 꽃의 성장 수준은 미량의 비료 사용 및 처리를 계획하는데 사용할 수 있습니다. 따라서 Pix4D fields를 사용하여 개화 단계 맵을 생성하여 치료를 계획하기 위해 이러한 정보를 얻었습니다.개화 단계 지도는 농사 마무리에 도움이 됩니다연중 농업 분야의 드론 맵핑드론 맵핑 작업의 결과 DroneUA는 중요한 정보와 실행 가능한 데이터를 고객에게 전달했습니다. 드론과 다중스펙트럼 사진 측량은 비료, 제초제 및 시간을 절약함으로 인해 고객에게 강력한 투자 수익을 제공했습니다. 드론 맵핑을 사용한 결과. 시간과 작물의 불필요한 소비 없이 수확을 할 수 있었습니다. PIX4DFields는 원시 데이터를 가져와 현장에서 바로 사용하고 확인할 수 있는 것들을 제공했습니다. 신뢰할 수 있는 인덱스 값을 얻기 위해 연중 다른 시간대의 이미지를 사용하였습니다. 드론과 PIX4DFields는 침습적 치료나 값비싼 위성 이미지 분석 없이 이러한 작물에 이익을 가져왔습니다.주석(1) GSD는 Ground Sampling Distance(그라운드 샘플링 거리)의 약자이며, 지면에서 측정된 두 개의 연속 픽셀 중심 사이의 거리입니다. 이미지의 GSD값이 클 수록 이미지의 공간 해상도는 낮아지고 세부 정보가 잘 보이지 않습니다.[본문으로](2) 투자수익률. 투자수익률은 가장 널리 사용되는 경영성과 측정기준 중의 하나로, 기업의 순이익을 투자액으로 나누어 구한다. [본문으로]출처: https://www.pix4d.com/blog/seasonal-monitoring-corn-sunflower...
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독일 동물원, 드론으로 레서판다를 구하다
2021-09-14 / 381 view
독일의 뒤스부르크 동물원에서 서식중인 레서 판다가 실종되었습니다. 레서 판다는 최근 불법 밀렵으로 인해 서식지가 줄어들어 현재 멸종 위기 동물로 지정되어 더욱 소중하게 보호해야 하는 동물입니다.목표불법 밀렵으로 인한 레서 판다의 죽음을 하루라도 빨리 막고 실종된 레서 판다를 찾기 위해 쌍안경, 야투경, 그리고 열화상 드론을 투입하여 36시간 이상 수색을 실시하였습니다내용 및 결과수색 장면 (출처: DJI)레서 판다는 미얀마, 부탄, 네팔, 인도 등에 걸쳐 서식중인 야행성 동물입니다. 즉, 레서 판다가 실종된 것을 알게된 주간에서는 쉽게 찾아볼수가 없었습니다. 독일의 뒤스부르크 동물원에서는 경찰 및 수색 인원, 동물원 직원들이 투입 후 약 36시간동안 동물원 일대를 지속적으로 수색하였으나, 쉽게 찾지 못하였습니다. 레서 판다의 경우 평소에는 온순한 동물이지만, 낯선 환경에서는 방어적인 태도를 취하며, 이러한 경우 레서 판다는 매우 예민해져 위험할 수 있습니다. 이 때문에 주간 및 야간에도 지상 수색을 했을 때 사람들의 소리를 듣고 더욱 숨어 지낸 것으로 보입니다.밀렵 현장 (출처: 연합뉴스)앞서 언급한 내용대로 불법 밀렵은 우리가 흔히 알고 있는 아프리카 지역 뿐만 아니라 전 세계적으로 지속적으로 이루어지고 있으며, 관련 신고 사례도 늘어나는 추세입니다. 불법 밀렵으로 인해 해마다 멸종 위기 동물의 개체 수는 줄어들고 있으며, 멸종 위기 동물 종류의 수는 늘어나고 있습니다. 특히 멸종 위기 동물 중 하나인 레서판다는 분명한 외부의 위험 환경에 노출되고 있으며, 불법 밀렵이 행해지기 전 빠르게 찾아내야 합니다. 수색 시간이 길어질수록 대원 및 직원들의 피로도가 높아지고, 레서판다의 생명도 위험해질 수 있다는 판단 하에 열화상 카메라가 장착된 매빅2 엔터프라이즈 듀얼 드론을 투입하였습니다.레서 판다와 DJI 매빅2 엔터프라이즈 듀얼 (출처: DRONEDJ)열화상 카메라가 장착된 매빅2 엔터프라이즈 듀얼을 투입하고 얼마 지나지 않아 동물원 내 나무 면류관에서 그리 멀지 않은 곳에 숨어있는 레서 판다를 발견하였습니다. 레서 판다는 뒤스부르크 소방서의 구조 사다리를 타고 구조되어 수의사에게 옮겨져 검진을 받았으며, 며칠 후 동물원으로 돌아갈 수 있을정도로 건강하다는 판정을 받았습니다.레서판다에 대한 몇가지 사실레서 판다레서 판다는 중국이 서식지인 일단 팬더곰과 전혀 관련이 없는 동물입니다. 대신 스컹크나 족제비 등의 동물류와 더 밀접한 관련이 있는 종 입니다. 레서 판다라는 이름이 판다는 네팔 사람들의 말에서 온 것으로, 그 유래는 분명하지 않지만 ‘대나무 잎을 먹는 녀석’ 이라는 뜻의 ‘Ponya’ 에서 왔을 것이라는 설이 있습니다. 레서 판다는 불법 밀렵도 있지만 서식지가 줄어드는 것도 큰 위험으로 다가오고 있습니다. 연간 10,000여 마리의 레서 판다가 서식지가 줄어듬으로 인해 죽고 있습니다. 새끼를 낳고, 기르는 것을 싫어하며, 새끼를 낳지 않고 죽는 경우가 많다고 합니다. 대한민국에서는 2005년 최초로 서울대 공원에서 일본으로 부터 한 쌍을 들여와 키우고 있습니다. 레서 판다는 완전히 자라지 않았을 때는 온순하고 사람을 잘 따른다고 알려져 있습니다. 하지만 성장 과정에서 예민해지고 사나워지며, 동물원에서 사육된 레서 판다는 어렸을 때 부터 사육장에서 사람의 손길로 키워져 온순하다고 합니다.수색 작전에 투입된 매빅2 엔터프라이즈 듀얼매빅2 엔터프라이즈 듀얼은 DJI 사에서 출시된 산업용 드론이며, 하나의 카메라 짐벌 형태에 4K 시각 카메라와 640*360 사이즈의 열화상 카메라가 장착된 드론입니다. 최대 비행시간은 약 30분이며, 드론 위에 비콘(위치 표시 LED), 스피커(음성 녹음 후 전달), 스포트라이트(조명) 을 장착할 수 있습니다. 매빅2 엔터프라이즈 시리즈 드론은 다양한 분야에서 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. (수색 구조, 소방 작업, 산업 시설물 점검, 교량 점검 등) 현재는 매빅 2 엔터프라이즈 듀얼보다 업그레이드 된 매빅2 엔터프라이즈 어드밴스가 출시되었으며, 매빅2 엔터프라이즈 듀얼에는 없던 줌 기능이 추가되었습니다. 또한 RTK 장비가 탑재가 가능해져 지자계 간섭이 심한 지역에서도 원활한 점검 작업이 가능합니다.결론레서 판다를 수색하고 구조하는 일에 드론이 투입된 것은 멸종위기 동물의 소중한 생명을 구한 매우 좋은 사례로 기록됩니다. 드론이 전 세계에 보급되기 전, 실종자를 찾으려 수색을 하던 수색 대원들의 인명피해가 빈번하게 발생하였습니다. 특히 물에 빠진 사람들을 구하기 위해 구조 활동을 하다 사망한 사례가 많았습니다. 드론이 등장한 이후부터는 실종자 수색을 할 때 실종자의 정확한 위치를 빠르게 파악할 수 있어 많은 인력이 절약되고 있습니다. 드론이 직접 구조자를 인양하는 시대는 아직 오지 않았으나, 지금과 같은 기술력이라면 머지 않아 드론이 직접 구조자를 구조하는 시대가 올 것 이라는 전망입니다.출처: https://dronedj.com/2021/07/06/zoo-finds-missing-red-panda-with-drone/...
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학교 조감도 제작을 위한 거제대학교 맵핑
2021-09-13 / 204 view
Phantom4 RTK, Pix4Dmapper를 이용하여 거제대학교 전경을 촬영거제대학교 전경 촬영 후 대학교 건물을 3D프린터로 출력이 가능한지 확인하였습니다. 기존 대학교 실물 축소 출력 시에는 긴 시간동안 모델링을 해야 했습니다. 신축 시 다시 모델링을 해야 하는 불편함이 있는 기존 방식을 해결하고자 드론을 이용한 촬영 및 조감도 제작 가능 여부를 확인하였습니다.내용 및 결과2021.09.08일 거제 대학교에서 새로운 프로젝트를 실시하였습니다. 기존 대학교 전경의 모습을 3D로 만들었을 때 (팬텀4로 촬영), 위치 정확도가 낮아 사진 촬영 후 사진 측량 소프트웨어로 맵핑을 진행 하였을 때, 다소 낮은 퀄리티로 촬영되어 선명하지 않은 결과물로 전체 조감도를 만들기에 다소 부족한 결과물이 나왔습니다. 이를 해결하기 위해 거제대학교에서는 사진 촬영 및 3D 맵핑 진행 시 위치 정확도가 높은 Phatnom 4 RTK를 이용해 대학교 전경을 촬영하길 원하였고, 사진 데이터를 PIX4Dmapper 소프트웨어를 이용해 맵핑을 진행 후 높은 정확도를 기록할 경우, 3D프린터로 대학교 전경을 제작하여 실제 모형으로 전시하는 방향으로 진행할 예정이라고 합니다.거제대학교 촬영 계획빠른 결과물을 내기 위해 미션을 계획한 후 촬영을 시작했으며, 우선 대학교 전경이 아닌 일부 학교 건물만 미션 비행 구역으로 지정하였으며, 촬영 시간은 약 2분정도 소요되었습니다. 거제대학교 팬텀4 RTK 자동 비행 촬영 시작팬텀4 RTK에 장착된 카메라로 고도는 130m, 사진과 사진 사이의 중복도는 85%으로 잡았으며, 2분동안 총 57장의 사진이 촬영 되었습니다.중복도의 개념중복도는 3D 맵핑 최종 결과물을 얼마나 더 정확하게 촬영하는지에 대한 수치이며, 퍼센트가 높으면 높을 수록 사진과 사진의 중복도는 높아지며, 더욱 디테일한 결과물을 얻을 수 있습니다.카메라FC6310R촬영 고도130m중복도85%GSD3.56cm촬영된 사진 수57촬영 시간2분팬텀4RTK 촬영 후 PIX4Dmapper로 렌더링 진행팬텀4 RTK로 촬영한 사진을 이용해 PIX4Dmapper 소프트웨어에 대입하여 3D 맵핑을 진행 하였고, 해당 결과물을 거제대학교 교수님들 입회 하에 함께 처리 결과물 진행 현황을 안내 하였습니다.3D 모델링2분간 총 57장의 사진으로 상기 이미지와 같은 결과물을 얻어내었습니다. 중간 중간 비어 있는 곳이 있습니다. 이 곳은 사진이 촬영 되지 않은 부분이며, 그 외 모델링 결과물은 선명한 결과물로 나왔습니다. 중복도를 올리면 올릴 수록 촘촘한 사진 데이터 결과물을 얻어낼 수 있으나, 과도하게 중복도 퍼센트를 올릴 경우, 결과물은 동일하나 처리 데이터 결과물의 용량만 높아지는 현상이 발생합니다. 비행 계획 촬영 진행 시, 중복도는 85%로 잡고 진행 하시는 것을 권장합니다. 촬영된 사진은 57개로 상대적으로 적으나, 3D 맵핑을 진행한 결과물은 정교하였으며, 거제대학교 교수님들께는 팬텀4RTK의 2000만화소의 사진으로 PIX4Dmapper 소프트웨어를 이용해 빠르게 3D 결과물을 얻어낼 수 있음을 안내 하였습니다. 향후 거제대학교 교수님들께서는 더 넓은 지역을 더욱 촘촘하게 경로를 지정하여 비행한 후 PIX4Dmapper로 결과물을 처리하고, 향후 결과물을 3D 모델링 프로그램 등을 이용해 실제 3D 프린터로 출력하는 것을 테스트 예정이라고 합니다.프로젝트 디테일담당자(주)헬셀위치거제대학교소프트웨어Pix4D mapper하드웨어Phantom 4 RTK컴퓨터 사양Windows 10 Pro 64 bit, Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz 2.59GHz, 64GB RAM, NVIDIA GeForce RTX 2060촬영된 사진 수57처리 시간2min거제대학교 정사 영상...
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이탈리아의 새로운 자전거 도로 개발을 위한 드론 매핑
2021-09-10 / 192 view
새로운 공공기반 시설을 계획할 때 도시 측량은 어려운 일이 될 수 있습니다. Studio Dryos가 이탈리아의 교외 지역을 조사한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.이제 해외 여행이 제한되면서 점점 더 많은 사람들이 자신의 나라를 탐험하려고 합니다. 지방 자치 단체는 사람들에게 지역을 탐험할 수 있는 재미있고 흥미로운 방법을 제공하기 위해 투자하고 있습니다.이탈리아의 작은 마을 Zogno는 Bergamo와 Piazza Brembana 사이의 새로운 자전거 도로에 있습니다. 트랙은 주로 철로가 있던 강 옆의 길을 따라가기 때문에 자전거 길의 기초는 이미 상당히 평평합니다. 드론 측량은 드론이 강에 의해 방해받지 않고 더 큰 그림을 캡처할 수 있기 때문에 이와 같은 긴 도로 지도에 이상적입니다. 그러나 이 경로는 혼잡한 도로에서 도시의 일부를 가로지르기 때문에 교통량이 자전거 이용자에게 위험을 초래할 수 있습니다. 이를 위해서는 사이클 경로의 레이아웃과 방향에 대한 세심한 계획이 필요합니다.3D 사진 측량 소프트웨어로 모델링된 자전거 도로Bergamo에 기반을 둔 Studio Dryos는 설계, 토지 이용 계획, 조경 조사, 분석 및 지상 보고 업무를 수행합니다. 이 회사는 2km 길이의 자전거 도로를 조사하기 위해 자전거 도로를 설계한 Bergamo의 Studio di Architettura Capitanio에 의해 고용되었습니다. Studio Dryos는 설계 계획과 현재 건설 진행 상황을 확인하고 그 결과를 건축가와 공유하라는 요청을 받았습니다.프로젝트 디테일위치Bergamo, Italy담당자Studio Dryos소프트웨어PIX4Dmapper, eMotion하드웨어senseFly eBee, Ricevitore GNSS STONEX s900A컴퓨터 사양Windows 10 Pro 64 bit, Intel® Core™ i7-3770 CPU, 32 GB RAM, NVIDIA Quadro K620 GPU촬영 면적1.1 km²촬영된 사진 수432GSD3cm처리 시간2h 19m for point cloud, 1h 22m for textured mesh, 1h 28m for DSM, orthomosaic 2h00도시 지역 드론 매핑도시 지역에서 드론 측량은 여러 가지 이유로 어렵습니다. 첫째, 고압 철탑이나 케이블과 같은 중요한 기반 시설을 포함하는 공중 장애물이 있을 수 있습니다. 전기 철탑으로 인해 드론의 기지국에 대한 신호 연결이 중단될 수 있으며, 이는 Studio Dryos의 추가 과제였습니다. 또한 유럽의 드론 비행 규정을 따라야 하며, 필요한 허가 없이 도시 지역에서 교통 체증을 일으키거나 비행하지 않도록 해야 합니다. 드론 비행 높이 제한은 항공 관제 및 안전을 강화하는데 중요하지만 항공 측량에서는 어려울 수 있습니다.안전하게 사용할 수 있도록 세심하게 계획하는 자전거 도로Studio Dryos 팀은 2일 간의 데이터 수집을 신중하게 계획하고 날씨가 좋고 풍속이 낮은 기간을 선택했습니다. 첫째 날은 GCP(1) 조사를 완료하였고, 둘째 날은 드론으로 촬영을 진행했습니다. 그들은 고품질 정사 사진을 수집하기 위해 두 번의 비행에 걸쳐 약 200개의 이미지를 수집했습니다. 다음 날은 데이터를 처리하고 이미지를 분석하는 데 보냈습니다. Studio Dryos는 PIX4Dmapper rayCloud를 이용하여 원하는 결과를 얻고자 하였습니다. 그들이 클라이언트에게 제공한 첫 번째 데이터는 현장의 정사 사진이었습니다. Studio Dryos는 정사 사진의 품질을 저하시킬 수 있는 산악 지형과 일부 경로의 북쪽 노출로 인한 빛의 왜곡을 주의 깊게 확인하였습니다. 또한 높은 GSD(2) 덕분에 매우 정확한 3D 모델을 제공했습니다. 정사 사진과 모델의 정확성으로 인해 건축가는 건설을 방해하거나 유지 관리해야 하는 도로 경로에 대한 세부 정보를 식별할 수 있었습니다.rayCloud 데이터사진 측량 소프트웨어 작업PIX4Dmapper는 다양한 프로젝트에 적합할 수 있는 광범위한 도구를 갖춘 강력한 제품입니다. Studio Dryos는 고객에게 적절한 결과물을 제공했습니다. 정사 사진 및 3D 모델은 건설 진행 상황의 기록은 물론 정확한 지도 및 자전거 도로 안내 작성에 유용한 정보로 사용할 수 있습니다.“이것은 강을 피하는 것을 포함하여 여러 가지 문제가 있는 도시와 농촌이 혼합된 지역에서 실시한 대규모 조사였습니다. 소프트웨어의 속도 덕분에 고객에게 적시에 결과를 제공할 수 있었습니다.” - Angelo Ghirelli, Studio Dryos 더 많은 사람들이 휴가를 자국 내에서 보내고 도시가 더 매력적인 휴가지를 만들기 위해 노력함에 따라 이러한 프로젝트는 작업을 보다 효율적으로 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다. PIX4Dmapper의 정확한 출력은 사진 측량의 이점을 인식하는 전 세계의 측량사와 시공자들에 의해 사용되었습니다. 드론과 특수 사진 측량 솔루션을 사용하여 시간과 비용을 절약하는 동시에 오차범위가 센티미터 이내인 정확한 3D 데이터를 제공할 수 있습니다.주석(1) GCP는 Ground Control Point(지상 제어 지점)의 약자로, 좌표가 알려진 특정 지점입니다. 좌표는 전통적인 측량 방법으로 측정 되거나 다른 출처들(LiDAR, 지역의 이전 지도, 웹 지도 서비스)에 의해 얻어졌습니다. GCP는 프로젝트를 지리적으로 선정하고 노이즈를 줄이기 위해 사용됩니다. [본문으로](2) GSD는 Ground Sampling Distance(그라운드 샘플링 거리)의 약자이며, 지면에서 측정된 두 개의 연속 픽셀 중심 사이의 거리입니다. 이미지의 GSD값이 클 수록 이미지의 공간 해상도는 낮아지고 세부 정보가 잘 보이지 않습니다. [본문으로]출처: https://www.pix4d.com/blog/mapping-suburban-italy...
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수중 측정, CHASING 레이저 스케일러 활용
2021-09-09 / 136 view
비교 대상 없이 촬영된 사진이나, 영상속 피사체의 크기를 가늠하기에는 어려움이 있습니다. 예를 들어 벽면 크랙의 사진을 촬영하였을경우, 비교 대상이 없으면 그 크랙의 크기를 가늠하기가 어렵습니다.이렇게 비교대상없이 사진만 있을경우 크랙의 크기를 유추 할 수 없어, 쉽게 가늠하기 위해 일반적으로 동전이나, 담배갑 등 다른 대상물을 함께 촬영하게 됩니다. 그렇게 되면 다른 물체들을 통해 균열의 크기를 대략적으로 가늠할수 있게 됩니다. 하지만 그런 비교물을 쉽게 가져다 놓을수 없는 수중에서는 피사체의 크기를 측정하기 쉽지 않을 것 입니다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 레이저 스케일러를 소개합니다.CHASING 레이저 스케일러CHASING M2 PRO에 장착한 모습일반적인 빛은 확산하는 성질이 있지만 레이저는 확산하지 않는 직진성을 가지고 있습니다. 이러한 성질을 이용하여 10cm간격의 두개의 평행한 레이저를 쏘아 피사체의 크기를 가늠할 수 있습니다.활용하기 예시로 위와 같이 레이저 포인터 2개가 찍히게 되면 해당 균열의 크기는 가로 50cm 세로 40cm정도의 큰 균열이라고 유추할 수 있습니다.반대로 레이저포인터가 이런식으로 찍히게 된다면 가로 12cm, 세로 10cm 내외의 비교적 작은 균열로 유추할수 있습니다.주의점평행한 두 빛의 직진성을 활용한 크기 유추방법이기 때문에 피사체를 최대한 정면에서 찍어야 더 정밀한 측정이 됩니다. 예를들어 약 15cm정도의 피사체를 측정할경우 정면에서 측정하게 되면 아래 그림과 같은 측정값이 나와 약 15cm임을 유추할수 있으므로, 큰 오차가 없는 결과값을 얻을 수 있습니다.약 15cm임을 유추할 수 있는 모습반면에 정면이 아닌 다른각도에서 측정하게 되면 아래와 같은 오차가 발생할수도 있으니 주의해야 합니다.상이 왜곡되어 10cm정도 크기로 착각할 수 있음결론수중에서 봤을때는 빛의 굴곡현상이나 여러가지 사유로 정확한 크기를 유추하기가 힘든경우가 있습니다. 간단히 비교할 대상과 같이 촬영할수 있으면 문제가 없지만 그렇지 못한상황이 분명 있을것입니다. 이러한 상황에서 레이저 스케일러를 사용하게 되면, 댐 벽면에 균열이 어느정도 사이즈인지, 양식장 그물이 어느정도 손상되었는지, 양식장의 물고기의 개체 크기가 어느정도인지 더 객관적으로 확인할 수 있게 될 것 입니다....
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배나무 밭, 과수방제 솔루션 연구
2021-09-08 / 240 view
기존 과수원 방제 형태에는 많은 어려움이 있었습니다. 과수농민들이 직접 손으로 컴프레서를 이용하여 고압 분사를 진행하고, 분사 노즐을 들고 호스를 길게 늘어뜨려 움직이며 방제를 하게되는 번거로운 작업이 진행됩니다. 또한 보호장구를 착용하더라도 분사되는 농약을 농민이 직접 맞기 때문에 건강상 좋지 않습니다. 더운 날씨에 많은 농약을 뿌려야 하기 때문에 체력적으로도 많은 부담이 됩니다.과수방제의 새로운 솔루션, 케레스 로버우리는 이런 불편함을 해소할 새로운 방제 솔루션을 개발중입니다. 케레스 로버는 간단한 무선 조종방식으로 누구나 쉽게 조작할 수 있습니다. 원하는 위치로 로버를 이동시킬 수 있어 농약을 맞지 않으면서 간편하게 방제할 수 있고, 높은 효율의 방제를 진행할 수 있습니다.방제중인 케레스 로버테스트는 배나무 농가에서 진행되었습니다. 농지의 형태는 ‘ㄴ' 형태로 반듯한 형태는 아니었습니다. 과수원 내 산지 지형으로 인해 위에서 아래로 비탈진 형태를 띄고 있었고, 경사로가 많았습니다. 농가에 있던 나무의 크기는 5~7m 높이였으며, 고랑별로 수풀이 발목정도 높이로 자라 있는 상태였습니다. 기존의 방제 방식을 활용할 시 800평 기준으로 약 500L의 약제가 소모되며, 수동 방제시 약 1시간 정도 소요됩니다. 실제 농가에서는 분사 시간을 줄이기 위해 큰 고무 말통에 컴프레서와 호스를 길게 연장하여 과수밭 사이에 쭉 늘어놓는 방법을 활용하고 있었습니다.1차 방제 테스트1차 방제시 분사의 형태는 직진과 정지를 반복하면서 약제가 충분히 묻을 수 있도록 진행하였고, 이에 따른 1차 테스트 결과물은 아래와 같습니다.1차 테스트 결과고랑 길이40-45m분사 시간13분약제 소모량40L1차 테스트 문제점약제가 한 쪽 면만 집중 분사된 형태를 띄고 있었습니다.2차 방제 테스트1차 방제시와 같이 한쪽면에 집중 분사되는 형태를 방지하기 위해 직진 속도를 높이고, 정지시 러더를 이용하여 좌우 모션을 추가한 뒤 테스트를 진행했습니다. 추가로 전방에 탑재되어있는 FPV 카메라를 활성화하여 테스트를 진행했습니다. 잎사귀를 확인해 보았을 때 1차 방제시보다 균일하게 분사가 진행 되었음을 확인할수 있었고, 실제 수동 방제시에 보여지는 모습과 동일한 분사형태를 보여주고 있었습니다.2차 테스트 결과고랑 길이40-45m분사 시간15분약제 소모량50L2차 테스트 문제점1차 테스트 때보다 약제가 골고루 묻어있는 것을 확인했으나, 정지와 좌우 러더를 반복하여 분사할 시 정지 상태에서 움직여야 하는 동작이 많아 더 많은 시간이 소요됨을 확인할 수 있었습니다. 추가적으로 농지 바닥이 평평하지 않아 좌/우 러더를 자주 사용할 시에 무게가 한 쪽으로 쏠리는 현상이 발생하여, 경사면에서 궤도를 이탈하는 증상이 있었습니다. 하지만 궤도 이탈 상태에서 조향을 반대로 조작함으로써 다시 정상 상태로 회복이 가능했습니다. 운전자가 바닥면을 잘 확인하여 이동 경로를 미리 설정하는 것이 필요해 보였습니다. 추가로 확인했던 FPV 카메라의 경우 전방 시야가 수풀에 가려져 시야 확보가 어렵다는 아쉬움이 남았습니다.3차 방제 테스트1차와 2차 방제 테스트에서 확인한 보완점을 바탕으로 직진 속도를 사람이 걷는 속도와 같게 유지했습니다. 정지없이 방제 후 끝 지점에서 기체 방향을 90도 회전하여 역방향으로 2차 분사를 진행했습니다. 1,2차 방제시보다 시간 대비 효율이 증가했으며 약제의 분사가 골고루 이루어진 것을 확인하였습니다. 테스트 중 가장 효과적인 방제상태였습니다.3차 테스트 결과고랑 길이40-45m분사 시간10분약제 소모량40L결론이번 테스트는 배 농장이었지만, 추후에는 배 나무보다 높이가 낮고 과수가 좀 더 세밀한 사과농장, 귤농장 등에서 테스트 예정입니다. 실제 농민들이 케레스 로버를 사용할 수 있는 최적의 상태를 찾기 위해 지속적인 테스트 내용을 업데이트 할 예정이며, 간편한 조작이 가능한 형태로 발전시킬 예정입니다....
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말라위에서 드론 매핑을 이용한 삼림 재조성
2021-09-07 / 206 view
많은 기관에서 기후 위기에 대처하기 위해 산림을 재조성하고 있습니다. 그들은 드론 매핑을 사용하여 산림을 재조성하려고 합니다.나무를 심는 것은 기후 변화의 영향을 완화하는 중요한 행동으로 인정받고 있습니다. 그러나 습지의 유칼립투스와 같은 특정 나무를 잘못된 장소에 심으면 득보다 실이 많을 수 있습니다. 책임감 있는 산림의 재조성이 중요하며 식물의 진행 상황을 추적하는 것은 어린 묘목이 잘 자라고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.Wells for Zoë는 아일랜드 비정부 기구(NGO)로, 2005년 농촌 지역에 안전하고 깨끗한 물을 공급하기 위한 작업을 시작했습니다. 그들은 말라위에 Zoë-펌프 생산과 설치를 통해 약 75만 명의 사람들에게 물을 공급했습다. 이 조직은 현장에서 팀을 조정하는 데 도움이 되는 자원 봉사자와 협력합니다. Wells for Zoë는 유럽에서 소수의 자원 봉사 회원을 보유하고 있지만 현재 말라위에서만 약 60명의 정규직과 400명의 일용직 근로자를 고용하고 있습니다.묘목은 재배지로 옮기기 전에 묘목장에 심어집니다.최고의 사진 측량 소프트웨어 찾기Wells for Zoë는 산림 재조성 프로젝트를 매핑하고 기부자들과 주요 정보를 공유할 수 있는 방법을 찾고 있었습니다. 유럽에 기반을 둔 자원 봉사자 중 한 명인 Kevin Dalferth는 사진 측량을 사용할 생각을 했습니다. 그는 최고의 사진 측량 소프트웨어와 드론 측량의 혁신적인 사용을 찾기 시작했습니다. 연구를 하는 동안 그는 우리가 스위스의 Matterhorn을 매핑한 Pix4D 프로젝트를 발견했습니다. 그는 PIX4Dmapper가 어떻게 전문 사진 측량 소프트웨어인지에 대해 읽었고 이것이 Wells for Zoë를 위한 최상의 솔루션이라는 것을 깨달았습니다.PIX4Dmapper는 전 세계 NGO 및 자선 프로젝트에서 사용되었습니다. 이 제품은 사용자 친화적인 소프트웨어로 특화된 결과를 제공할 수 있는 직관적인 느낌을 가지고 있습니다. 다른 드론 측량사들은 원주민을 이주시키는 것에서부터 취약한 맹그로브 습지 매핑에 이르기까지 지역 사회를 지원하는 유사한 프로젝트에 PIX4Dmapper를 사용했습니다. 이 드론 매핑 소프트웨어는 Wells for Zoë와 같은 자선 단체를 지원하여 변화를 일으키고 있습니다.조림 프로젝트의 성장 상태를 명확하게 보여주는 조감도Kevin은 PIX4Dmapper 라이선스를 확보했지만, 사진 측량 소프트웨어에 대한 사전 경험이 없었기 때문에 사진 측량 소프트웨어를 사용하는 방법을 배워야 했습니다. PIX4Dmapper 사용법을 배우기 위해 Kevin은 Pix4D의 YouTube 및 지원 사이트와 Pix4D 커뮤니티에서 제공되는 교육 자료와 튜토리얼을 활용했습니다. 그는 포인트 클라우드 작업과 정사모자이크 생성에 익숙해지기 위해 자신의 지역에서 매핑 사이트를 연습했습니다. 케빈은 스스로 드론 매핑을 하기 위해 말라위까지 날아갈 계획이었지만, 팬데믹으로 인해 계획이 변경되었습니다.프로젝트 디테일위치Malawi담당자Wells for Zoë전체 사진 수여러 프로젝트에 분할된 20,000개의 이미지소프트웨어PIX4Dmapper하드웨어DJI Mavic Pro컴퓨터 사양CPU: AMD Ryzen 3900X, RAM: 64GB, SSD: 2TBOS: Win10처리 시간최대 13시간출력손쉬운 통합을 위한 정사모자이크 및 Google 지도 타일또는 DSM, 3D-pointcloud, 단순화된 pointcloud 및 Google Maps TilesGSD1 - 2 cm/px (0.4 - 0.8 inches)장애물 극복Kevin은 코로나로 인한 여행 제한으로 인해 말라위로 여행할 수 없다는 것을 깨달았고, Wells for Zoë 와 Kevin은 이 난관을 극복 해야 했습니다. 그의 드론은 말라위로 배송되어 지상에 있는 그의 팀에 전달되었습니다. WhatsApp 통화를 통해 Kevin은 산림 재조성 프로젝트 책임자인 Lovemore Lemon에게 드론 비행 방법을 가르쳤습니다. 그들은 드론과 함께 연습하고 완벽하게 작업했습니다.지상에 있는 팀은 드론으로 비행 및 지도 작성 방법을 배웠습니다.드론 비행을 계획하기 위해 Lovemore는 전용 앱으로 GPS 데이터를 수집하기 위해 모바일 장치로 재조림되는 지역을 돌아다녔습니다. 데이터는 비행 계획 응용 프로그램 Litchi에서 비행 계획을 세운 Kevin에게 .kml 파일로 전송되었습니다. 그런 다음 드론은 Kevin 없이 지상에서 팀이 여러 배터리 교체를 포함하여 오프라인으로 비행할 수 있습니다.비행은 문제 없이 진행되었으며 데이터는 말라위 사무실에서 OneDrive를 통해 공유되었습니다. 여러 위치에 여러 다른 비행이 있었고 각각 약간 다른 출력이 필요했으며 PIX4Dmapper로 가져왔습니다. PIX4Dmapper 라이선스를 보유한 Kevin이 직접 데이터를 처리했습니다. 그들의 데이터 세트는 Wells for Zoë가 생성한 가장 큰 지도를 구성했으며 말라위 전역의 다양한 산림 재조성 프로젝트를 완벽하게 포착했습니다. 지역의 매핑은 산림 재조성을 통한 지역 경관의 변화를 관찰하고 문서화할 수 있도록 최소한 매년 반복될 것입니다.Ecosia Map – Wells for Zoë는 온라인으로 탐색하고 볼 수 있으며 재조성 위치와 상태를 보여줍니다. Pix4D의 노력은 또한 말라위의 Lisale 근처 마을에 신선한 물을 공급하기 위해 새로운 물 펌프를 후원하는 데 도움이 되었습니다.드론 매핑이 중요한 이유이 프로젝트의 결과물은 Wells for Zoë에게 매우 중요합니다. 자선 단체로서 그들은 기부자와 파트너에게 웹사이트에서 주장하는 바를 실천하고 있음을 증명하고자 합니다. 따라서 PIX4Dmapper의 출력은 기부자에 대한 약속의 증명입니다. 파트너가 수십만 유로의 기부금을 책임감 있게 사용하고 있다는 확신을 가질 수 있는 방법입니다. Wells for Zoë는 증거가 있으므로 기증자 신탁을 요청할 필요가 없습니다.“PIX4Dmapper로 드론 지도를 처리하는 것은 마치 옛날에 카메라 필름을 개발하는 것과 같습니다. 데이터를 캡처하고 처리하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 최종 포인트클라우드는 항상 놀랍습니다.” - Kevin Dalferth, Wells for Zoë이러한 방식으로 PIX4Dmapper로 작업할 때의 추가 이점은 이제 드론 측량에 대해 전문화되고 훈련된 현지 팀이 있다는 것입니다. 이제 그들은 장거리를 여행할 필요 없이 말라위 전역의 사이트를 방문하고 Wells for Zoë 자원 봉사자와 데이터 세트를 다른 곳에서 공유할 수 있습니다. 비용을 절감하는 동시에 지역 사회가 이러한 자선 프로젝트의 기술적 측면에 더 많이 참여할 수 있도록 합니다.출처: https://www.pix4d.com/blog/responsible-reforestation...
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하남시 조형물 모델링 테스트
2021-09-03 / 300 view
Vidoc + Pix4Dcatch 성능 테스트Pix4D사에서 새로 출시된 vidoc과 Pix4Dcatch의 호환성을 살펴보고 향후 현장에서 함께 사용이 가능한지 테스트를 진행하였습니다. 주변에서 쉽게 볼 수 있는 조형물을 촬영하여 실제 조형물과 Vidoc과 Pix4D를 통해 얻은 데이터 값의 차이점이 없는지 확인하는 것을 목표로 하는 프로젝트 입니다.내용 및 결과GPS는 위성으로부터 우리의 위치정보를 수신받는 서비스입니다. 하지만 GPS도 오차가 있는데 오차가 심하면 최대 미터단위의 오차가 발생할 수도 있습니다. 따라서 이를 보완하기 위해 RTK서비스가 나왔습니다. RTK서비스란 위치신호를 위성과 지상 기지국으로 부터 수신하면서 오차범위를 센티미터로 줄이는 서비스입니다. RTK서비는 주로 위치정보가 중요한 측량업계에서 사용이 됩니다. Pix4D catch는 모바일 장치로 사용하는 소프트웨어이기 때문에 GPS신호만 수신할 수 있었습니다. 하지만 최근 Vidoc이 출시되면서 Pix4D catch도 RTK신호로 촬영이 가능해졌습니다. 따라서 우리는 Vidoc이 과연 RTK신호를 잘 잡을 수 있는지, Pix4D catch는 어떻게 활용 할 수 있는지 테스트를 해보기로 하였습니다. RTK신호는 일종의 전파 신호를 수신받는 것이기 때문에 건물이 밀집해 있는 지역에서는 수신이 어려울 수도 있습니다. 따라서 우리는 건물이 밀집해 있는 지역과 공원같은 탁 트인 환경에서 테스트를 해보았습니다. 결과는 밑의 사진처럼 건물이 밀집해 있는 지역에서는 RTK Float1이 되고 탁 트인 환경에서는 RTK Fixed2가 되었습니다. 따라서 Vidoc은 일반 RTK드론처럼 RTK신호의 수신이 이루어진다는 결과를 얻었습니다.건물 밀집 지역탁 트인 환경HDOP*HDOP는 Horizonal Dilution of Precision 의 약자로서, '수평좌표의 위치 정밀도를 방해하는 정도 : 수평위치 정밀도 저하율'이라고 할 수 있습니다. 물론 그 수치가 적을수록 위치 좌표의 정확성은 높아집니다.Project 1Vidoc이 잘 작동을 하는지 확인한 우리는 이제 Pix4D catch의 활용방안을 찾기위해 테스트를 진행하였습니다. 첫번째로, 간단한 조형물에 대한 모델링 테스트를 진행하였습니다. 모델링 대상이 된 조형물은 회사 건물 근처에 있는 볼링핀 모양의 조형물로 선택하였고 Pix4D catch를 이용하여 130장의 사진을 촬영한 후 Pix4D mapper를 이용하여 후처리를 하였습니다.위의 사진과 같이 모델링이 생성 되었고, 데이터의 품질은 생각보다 좋지 않게 나왔습니다. 원인은 조형물 주변의 지형 자체가 조형물 주변을 움직이면서 촬영하기가 힘들게 되어 있어서, 사진의 키포인트매칭이 잘 되지 않았고, 촬영된 사진의 수 또한 적어서 모델링의 생성이 잘 되지 않은것으로 판단되었습니다.프로젝트 디테일담당자(주)헬셀위치현대지식산업센터소프트웨어Pix4D catch, Pix4D mapper하드웨어Vidoc, iPad pro컴퓨터 사양Windows 10 Pro 64 bit, Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz 2.59GHz, 64GB RAM, NVIDIA GeForce RTX 2060촬영된 사진 수130처리 시간1h 이내Project 2위의 결과에 따라 우리는 좀더 촬영이 용이한 조형물을 찾았습니다. 다음 테스트는 주택가 내 놀이터에 있는 미끄럼틀을 촬영하여 모델링을 시도해보기로 하였습니다.Pix4D catch에는 촬영 옵션에 대해 2가지의 옵션이 있습니다. 첫번째는 이동 시 트리거 옵션으로, 촬영자가 #m만큼 움직일때 마다 트리거가 터지는 설정입니다. 두번째는 중복도를 설정하여 설정된 중복도에 맞춰서 트리거가 터지는 설정입니다. 두번째 테스트에서는 이 두가지 설정으로 미끄럼틀에 대한 촬영을 진행하여, 모델링을 시도하였습니다.이동시 트리거중복도 90%이전 테스트의 결과에 따라 이번 촬영은 700장 정도의 사진을 촬영 한 후 모델링을 진행하였습니다. 데이터 확인 결과 사진의 장수가 많아질 수록 모델링의 데이터 품질이 좋아지는 것으로 확인 되었고, 이동 시 트리거 옵션보다는 중복도 90%의 옵션으로 촬영을 하는게 더 좋은 모델링 데이터가 나오는 것으로 확인되었습니다.프로젝트 디테일담당자(주)헬셀위치현대지식산업센터소프트웨어Pix4D catch, Pix4D mapper하드웨어Vidoc, iPad pro컴퓨터 사양Windows 10 Pro 64 bit, Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz 2.59GHz, 64GB RAM, NVIDIA GeForce RTX 2060촬영된 사진 수이동시 트리거: 700중복도 90%: 702처리 시간1h 이내Project 3다음으로 우리는 배수관공사를 하는 현장으로 가서 촬영을 하려고 했지만 주변에 마땅한 지역이 없었습니다. 따라서 우리는 건물을 건설하고 있는 현장으로 가서 공사현장 주변의 지형과, 공원에 있는 배수로지형을 촬영해서 모델링을 진행하였습니다.주택가 내 건설 현장공원 배수로처리 결과 데이터의 품질은 매우 좋게 나왔으며, 주변의 지형에 대한 인식도 잘 되어서, 건설현장 주변의 땅이 파인곳이나, 공원 배수로의 물길이 나있는 지형도 잘 표현이 되는것으로 확인이 되었습니다.프로젝트 디테일담당자(주)헬셀위치현대지식산업센터소프트웨어Pix4D catch, Pix4D mapper하드웨어Vidoc, iPad pro컴퓨터 사양Windows 10 Pro 64 bit, Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz 2.59GHz, 64GB RAM, NVIDIA GeForce RTX 2060촬영된 사진 수주택가 내 건설 현장: 513공원 배수로: 894처리 시간1h 이내결론Vidoc의 RTK 신호는 이상 없는것으로 판단됩니다.조형물 모델링에서 Pix4D catch의 특성상 촬영자의 키 이상으로는 촬영이 어렵기 때문에 높이가 있는 조형물에 대해서는 모델링을 하기가 힘들지만, 촬영이 가능한 정면 및 바닥면은 모델링시 데이터의 품질이 매우 좋게 나왔습니다. 이는 드론으로 촬영이 불가한 낮은 고도에 대한 데이터를 Pix4Dcatch로 얻을 수 있다는 좋은 자료가 됩니다.다음 테스트로는 Vidoc RTK를 이용하여, 일반 GPS로 촬영한 데이터와 RTK로 촬영한 데이터의 위치 오차값을 비교하는 테스트를 진행할 예정입니다.주석1. Float: 신호 불안정 [본문으로]2. Fixed: 신호 안정[본문으로]...
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RedEdge를 사용한 폴란드 숲의 우박 피해 평가
2021-09-01 / 145 view
무인 항공기는 종종 우박과 같은 극단적인 기상 현상의 영향을 받은 장소에 신속하게 도착할수 있는 유일한 방법입니다. 2019년 6월16일 폴란드 올레지체 숲에는 소나무에 심각한 피해를 입히는 우박폭풍우가 내렸습니다. 그리고 Micasense 파트너인 Navigate가 피해를 평가하기 위해 고용 되었습니다.심한 우박 폭풍은 농작물, 재산 및 산림에 치명적인 피해를 줄수 있는 직경 2cm 이상의 대형 우박을 생성합니다. 우박으로 인한 피해는 우박의 크기, 단위 면적당 돌 수, 풍속, 폭풍 지속 시간 및 폭풍 전후의 기상 조건을 포함한 여러 조건에 따라 달라집니다.봄에는 식물에 싹이 트고 새로운 잎과 줄기가 자라나는 시기 인데, 그 과정에서 입는 우박 피해는 식물에 심각하게 작용을 하게 됩니다. 숲, 특히 나무에서는 뿌리부터 줄기까지 우박에 의해 상처를 입거나 움푹 들어가게 되는데, 이로 인해 나무는 병원성 균류와 세균성 질병에 매우 취약하게 되며, 떨어진 고엽1과 열매는 수확량 감소로 이어지게 됩니다.피해 평가산림의 우박피해를 측정하는 것은 과거에는 어렵고 드문 일이었습니다. 농부들은 농작물 피해를 계량화하기 위해 현장 조사를 신뢰하는 반면, 수목 관리원들은 숲의 크기가 크고, 지형에 대한 접근성이 떨어지기 때문에 우박 이후 모니터링을 하는 경우가 거의 없었습니다.산림 모니터링은 위성 또는 유인항공기 기반 데이터를 사용하여 수행되는 경우가 종종 있었지만, 최근에는 수목 관리원들이 이전에 가질수 없었던 수준의 세부정보를 드론 기반 이미지가 대중화 되어 가면서 고해상도로 액세스 할 수 있게 되었습니다.산림 생태계의 지속 가능성을 위협하는 생물적 현상의 빈도가 증가하고 폴란드 영토의 30%가 산림으로 뒤덮인 상황에서 지역 산림 관리인은 고해상도 이미지 획득을 용이하게 이용하는데 눈을 돌리고 있습니다.폴란드의 대부분의 숲은 폴란드의 북부와 서부 지역에 있으며 올레지체 숲이 있는 최남단의 카르파티아 산맥도 있습니다. 그중 폴란드의 우박 폭풍은 북부 지역에서 자주 발생하고 Podkarpackie 지방에서는 일년에 평균2-3일 정도로 드뭅니다. 그러나 우박의 빈도는 심각도와는 별개 입니다. 2019년 6월16일 올레지체 숲에서는 산림 생태계를 위험에 빠뜨릴 정도로 심한 우박을 겪었습니다.미션2019년 8월에 서비스 제공업체인 Navigate를 고용하여 올레지체 숲의 22.4ha를 맵핑하고 피해를 평가했습니다.Pix4D Capture에서 계획한 이 임무는 Micasense RedEdge-MX가 장착된 DJI M600 Pro로 비행했습니다. 캡처된 데이터는 이후에 Pix4D Fields에서 처리되었으며 나무 꼭대기, 가늘고 두꺼운 가지, 나무 줄기등의 파편에 명확한 손상 징후가 나타났습니다. 우박으로 인한 상처는 전도성 세포층에 교란을 일으킬 만큼 깊어 수분의 이동을 제한합니다. 이는 수분결핍, 팽압손실2을 일으키며 점차 솔잎이 말라죽도록 만듭니다.이 과정의 증상으로 잎의 색소가 옅은 녹색에서 짙은 붉은색으로 변했습니다. 첫 증상은 우박폭풍후 10일 만에 나타났습니다. 하지만, 우박폭풍 후 40일 이후부터는 붉은 잎사귀의 색이 더 진하게 감지되며 피해가 점차 악화 되었습니다. 소나무의 약 20%와 낙엽수의 1%가 넘는 피해였습니다.왼쪽의 RGB이미지, 오른쪽의 소나무 스탠드 손상 영역의 반사율 맵(RED 밴드)왼쪽의 RGB이미지, 오른쪽의 소나무 스탠드 손상 영역의 NDVI 맵왼쪽의 RGB이미지, 오른쪽의 소나무 스탠드 손상 영역의 SIPI2 맵왼쪽은 CIR맵, 오른쪽은 소나무 임목 피해 지역의 균질한 면적(ROI)을 기반으로 한 SCP입니다<소나무 묘목 감별분류 별과> Coniferous-침엽수, Decidous-낙엽, Undergrowth-덤불결과Pix4Dmapper는 데이터에 대한 포괄적인 분석을 수행하는데 도움을 주었으며, 결과 분류맵에 따라 스트레스를 받고 손상된 나무가 있는 지역을 강조 표시 했습니다.Pix4D mapper는 절단된 지역의 크기와 벌목된 목재의 양에 대한 정확한 계획을 세우는데 많은 도움이 되었습니다. 결과적으로 이 지역의 소나무의 13%정도만 절단되고 나머지는 보호가 가능했습니다결론산림 관리인들은 우박폭풍과 같은 현상을 모니터링하기 위해 고해상도 이미지를 캡처하고 분석하는 새로운 방법을 더욱 많이 사용하고 있습니다. 그 영향은 산림 생태계 기능에 중대한 영향을 미칠수 있습니다. 분석 도구 및 전문 지식과 결합된 다중 스펙트럼 이미지가 전략적 비즈니스 결정을 안내하고 정보를 제공하는 방법을 보여줍니다.주석1. 낙엽 [본문으로]2. 팽압은 살아있는 식물 조직을 단단하게 만드는 것입니다. 식물 세포의 수분 손실로 인한 팽압의 손실은 꽃과 잎을 시들게 합니다. 팽압은 잎에서 기공의 개폐에 중요한 역할을 합니다.[본문으로]출처: https://micasense.com/assessing-hail-damage-in-a-poland-forest-with-rededge/...
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DJI PHANTOM 4 RTK 현장 시연 세미나
2021-08-26 / 143 view
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PIX4Dmapper: 드론 측량 을 사용한 월별 비축량 측청
2021-08-19 / 180 view
안녕하세요. 헬셀 입니다.오늘은 드론을 이용해 건설 현장에서의 아스팔트 시공의 월별 비축량을 측정하는 분석하는 용도로 PIX4Dmapper와 PIX4Dcapture를사용했다는 외신의 내용을 함께 공유 하고자 합니다.우리가 건설 현장이나 공사 현장에서 제일 많이 사용 하는 재료는 바로 아스팔트 입니다.우리나라는 1970년대 경부고속도로 개통이 시작되면서 신도시 건설, 그리고 각종 고속도로와 국도의 개통으로지속적인 교통 편의성이 늘어나고 있는 추세 입니다.또한 2009년 대비 10년만에 국내 총 도로 연장 키로수가 11.7만km의 도로가 개통되었습니다.이처럼 도로 개통이 지속적으로 늘어남에 따라 아스팔트의 사용량도 더 많아지고 있는데요,신축으로 건설중인 도로 뿐만 아니라 유지 보수를 하고 있는 구역도 점차 늘어나고 있습니다.도로의 유지 보수 목적으로 아스팔트 재공사를 하는 이유는 대부분 환경적인 요소가 많은데요,공장이 많은 도로가나 해변 도로 등은 공사 차량의 잦은 진입 또는 바닷물의 영향으로 인한 유속으로 아스팔트 도로가 주저 앉거나토사되는 등의 요인이 있고, 일부분의 경우 부실 공사로 인한 싱크홀 발생으로 도로가 붕괴 되는 경우도 있습니다.이를 해결하기 위해서 기본 토양을 다시 매립하고 그 위에 아스팔트를 깔아 공사를 하게 됩니다.이처럼 아스팔트는 건축 공사 분야에서 가장 널리 사용되는 재료중 하나입니다.하지만 단순히 공사를 한다고 해서 끝나는 것이 아닌 재료의 안정성과 공사 시 상태를 확인 하기 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다.정기적인 아스팔트의 비축량을 측정하고 얼마나 많이 시공이 되었는지 확인 하는 간단한 방법은드론과 PIX4D 소프트웨어를 사용하면 됩니다.건설 분야는 준공 데이터를 확인하고 설계 현황을 비교하고 분석할 수 있는 드론 맵핑 솔루션이 필수적으로 자리잡고 있습니다.필요에 따라 건설 현장에서 드론 맵핑은 실제로 촬영되는 정확한 기록으로 사람들을 안전하게 보호하는데 도움을 줍니다.높고, 불안정하고, 위험한 강, 또는 경사진 지형 등 사람이 직접 투입하여 촬영 하기 어려운 지점을 드론이 투입하여 보다 많은데이터를 촬영할 수 있습니다.상기 사진은 호주의 한 공사 현장인데요, 아스팔트 포장 작업을 전문으로 하는 시공사가 PIX4Dcapture와 PIX4Dmapper를 이용해정기적으로 촬영 하면서 아스팔트 비축량을 조사하고 연구하고 있습니다.드론으로 촬영하는 카메라는 비축물 전체를 볼 수 있으며, 정확한 위치 정보 기술 덕분에 더욱 정확하게 측정할 수 있습니다.이번 프로젝트에 사용된 드론은 DJI 사의 매트리스 300 RTK 이며, 카메라는 전문 측량 카메라인 ZENMUSE P1을 사용해사진을 촬영하고 측량 데이터를 만듭니다.이들은 이전에 DJI 팬텀4로 촬영 하였었는데 당시 41,000 제곱미터의 면적을 촬영하기 위해서는 2,000개의 사진을 촬영 해야 했습니다.하지만 M300RTK에 P1 카메라를 사용하면 동일한 41,000 제곱미터의 면적을 600장의 사진만 촬영해도 됩니다.이는 실질적으로 3분의 1의 사진 갯수로 줄었고, 훨씬 더 효율적인 작업이 가능해졌습니다.드론 조종사는 PIX4Dcapture를 이용해 데이터 수집 방법을 조정하였습니다. PIX4Dmapper로 처리되는 데이터는 1.2cm (0.5인치)의 GSD로 렌더링 됩니다. 해당 데이터를 이용해 수집 뿐만 아니라 처리 기술도향상 되었으며, 아스팔트 비축량의 기록을 유지하고 추가 예산을 편성할 수 있는 사업 계획에 사용됩니다.호주 정부는 환경 보호를 위해 해당 데이터를 토대로 신중하게 유지 관리 보수 현황을 파악할 수 있게 되었죠.Linke & Linke 측량사는 수년에 걸쳐 연구한 결과 아스팔트가 없는 지역의 지도와 모델도 보유하게 되었으며, 이는 비축량과해당 지역 환경의 변화를 모니터링 하는데 매우 유용하게 사용하고 있습니다.오래 전에 촬영된 데이터와 최근에 촬영된 기록을 비교 하며, 드론 측량 덕분에 부지에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.오늘의 소식은 여기까지 입니다.감사합니다....
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공간정보 지상측량 PIX4Dcatch 뉴스: 휴대용 스캐닝 업그레이드
2021-08-17 / 123 view
안녕하세요. 헬셀입니다.공간정보 측량 소프트웨어 PIX4D의 새로운 소식을 오랜만에 전해드립니다.이번 소식은 지상 측량 앱인 PIX4Dcatch의 안드로이드 및 iOS 플랫폼에 새로운 업데이트가 진행되어 제공된다는 소식인데요,PIX4Dcatch는 이번에 안드로이드 에서 1.2 버전으로, iOS 에서는 1.4 버전으로 업데이트 되었습니다.기존에는 PIX4Dcloud / mapper / matic 처럼 사진 측량 소프트웨어에서 처리가 불가 했었는데요, 이제는 PIX4Dcatch 에서도 PIX4Dmapper, cloud, matic 과 같은 PIX4D 처리 솔루션을 사용하여 3D 맵핑 및 처리가 가능합니다.PIX4Dcatch의 최신 사양은 데이터 캡쳐 중, 또는 이후 실시간 미리 보기 옵션과 viDoc RTK Rover 사용 시 선택한 좌표계를유연하게 지정할 수 있어 앱을 더욱 편리하게 사용할 수 있게 됩니다.01. 촬영 데이터 실시간으로 미리 보기PIX4Dcatch는 사용자가 휴대폰을 들고 카메라로 주변을 스캔하여 작동시켜 촬영하고 처리합니다.촬영을 완료하기 전에 3D 맵핑 데이터를 실시간으로 볼 수 있으며, 부족한 부분은 추가 촬영을 통해한번 촬영할 때 원하는 데이터를 얻을 수 있도록 해줍니다.사용자는 이를 통해 지상 스캔을 더욱 원활히 할 수 있으며, 실시간으로 맵핑 데이터를 볼 수 있기 때문에더욱 심도 깊은 작업, 더욱 자세한 처리가 가능합니다.PIX4Dcatch가 주 영역을 스캔하는데 모바일에 LiDAR 또는 ToF 센서가 있는 안드로이드, 또는 iOS 사용자에게 모두 제공됩니다.사용자는 데이터 수집 중 거칠게 마감된 포인트 클라우드를 보거나 카메라 위치를 통해 추가 적용 가능 범위를 일시적으로 중단할 수 있고 지금껏 촬영한 데이터를 확인할 수 있습니다.촬영 시 충분하지 않은 데이터를 식별할 수 있도록 카메라 실시간 뷰와 맵핑 시 진행된 TOP VIEW를 하나의 화면에서 전환 할 수 있습니다.이를 통해 사용자는 업데이트된 앱을 통해 맵핑 작업 시간을 최소화 할 수 있습니다.02. 프로젝트 빠르게 미리 보기실시간 뷰와 유사하게 프로젝트 빠르게 미리 보기 기능을 통해 사용자는 작업한 데이터를 안드로이드 및 iOS 에서 대략적인 3D 모델을시각화 하여 볼 수 있습니다. 러프하게 제작된 3D 모델은 뎁스 포인트 클라우드를 기반으로 하며, LiDAR 및 ToF를 사용해 실시간으로 생성됩니다.PIX4Dcloud와 비교하면 아래와 같이 완전히 매끄럽게 처리된 포인트 클라우드가 아닌 것을 알 수 있습니다.러프하게 완성된 포인트클라우드는 PIX4Dcloud에서 사전 처리 되는 모습의 스냅샷과 유사합니다.해당 포인트클라우드를 'PLY' 파일로 내보낸 후 타사 시각화 도구에서 사용할 수 있습니다.이는 다양한 호환성을 자랑하는 PIX4Dcaputre의 장점이기도 하죠.또는 해당 프로젝트를 PIX4Dcloud에 업로드 하고 사진 측량 및 LiDAR를 기반으로 처리하여 고품질 3D 모델을 생성할 수 있습니다.PIX4Dcloud 사용자는 PIX4Dcatch로 캡쳐한 데이터를 처리, 분석 및 공유가 가능하죠.클라우드 기반 플랫폼을 이용하기 때문에 볼륨, 거리 등을 측정하고 시간 경과에 따른 변화를 추적할 수 있습니다.03. 유연한 좌표계 해당 기능은 ViDoc RTK Rover와 PIX4Dcatch (iOS) 버전을 사용하는 사용자에게 해당됩니다.ViDoc RTK Rover는 5cm정도의 RTK 정확도를 사용하여 PIX4Dcat에 캡쳐된 이미지를 지오태깅 하는 휴대용 장치 입니다.ViDoc RTK Rover를 통해 휴대용 전문 측량 도구가 완송됩니다.이를 통해 매우 정확한 3D 모델을 만들 수 있죠.우리는 지적 공간의 전문가들이 좌표 참조 시스템이 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 따라서 ViDoc RTK Rover에 맞게 업데이트된최신 버전의 PIX4Dcatch 에서는 사용자가 처리하기 위해 PIX4Dcloud에 업로드 하기 전 원하는 좌표계를 저의할 수 있는유연성을 제공합니다.04. NTRIP 서비스 제공자가 정의한 입력 좌표계 정의실시간 위치 정보를 수신하고자 할 땐, ViDoc RTK Rover가 인터넷을 통해 NTRIP 서비스 제공 업체에 연결되어 있어야 합니다.전세계에서는 이러한 공급자가 여러군데가 있으며, 공급자는 GNSS 데이터 및 실시간 보정이 전송되는 좌표 참조 시스템을설정합니다.예를 들어 유럽 대부분의 NTRIP 서비스 제공 업체는 ETRS89(EPSG:4258) 으로 데이터를 전송합니다.반면, 미국의 대부분의 공급자는 NAD83(EPSG:4269) 으로 데이터를 전송합니다.따라서 PIX4Dcatch 앱에서 viDoc RTK Rover와 연결을 시도할 땐 사용자는 Rover가 수신한 지리적 위치 데이터에할당해야 하는 입력 좌표계를 지정할 수 있습니다.05. PIX4Dcloud에 업로드 하기 전에 선택한 출력 좌표계 정의viDoc RTK Rover와 함께 PIX4Dcatch를 사용하여 데이터를 캡쳐하고 다음으로 데이터를 처리하여 고품질 3D 모델을 만드는 것입니다.클라우드 기반 솔루션은 PIX4Dcloud를 사용하는 사람들은 이제 프로세스 업로드를 시작하기 전에 선택한 좌표 참조 시스템을지정할 수 있습니다.여기에는 지오이드 지정을 포함한 수평 및 수직 참조 프레임의 정의가 포함됩니다.06. 더 나은 정확도를 사진 휴대용 측량 장치PIX4Dcatch는 스마트폰 및 태블릿의 최신 기능을 활용하고 다양한 앱에 걸쳐 고품질 모델을 생성하는데 사용하는측량을 위한 도구 입니다.PIX4Dcatch 앱은 고객의 요구에 맞게 계속 발전시켜 지상 사진 측량 도구로써의 최고의 경지에 오를 것입니다.오늘의 소식은 여기가지 입니다.감사합니다....
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HELSEL FLIGHT 조종기로 리얼플라이트를 연동하여 조종해보자.
2021-08-09 / 178 view
안녕하세요. 헬셀 입니다.HELSEL FLIGHT 조종기로 리얼플라이트 9와 리얼플라이트 9.5를 실행하여 조종하는 방법을 안내 드립니다.HELSEL FLIGHT는 최대 8채널까지 지원하며, 8개의 채널 모두 작동합니다.사용 방법은 첨부 파일 두개를 모두 다운로드 받으신 후C:Users(사용자)사용자이름Documents(문서)RealFlight 9Radio Profiles 폴더에파일 두개를 이동시켜 주시고 리얼플라이트를 재실행하여 줍니다.상단의 그림과 같이 HELSEL FLIGHT 목록이 추가되었음을 알 수 있습니다.이제 HELSEL FLIGHT 시뮬레이터 조종기로 더욱 실감나는 조종기를 즐기시기 바랍니다.감사합니다.첨부파일 링크https://drive.google.com/file/d/1O5wsrNtgIn1CmXdntftRyrGUbnBf5Tj-/view?usp=sharing...
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CHASING M2시리즈, 선박과 댐을 자동으로 검사하고 보고서까지 만들어주다?!
2021-08-09 / 105 view
안녕하세요~ 헬셀입니다!오늘은 CHASING GO1 앱 기능이 업데이트 되었다는 소식을 가져왔습니다😊어떤 기능이 업데이트 되었을까요?첫 번째!선박 전체를 1회 검사하는 동시에 선체 검사 시 선체 부분에 해당하는 위치를 표시합니다.두 번째!검사가 완료된 후 클릭 한 번으로 APP에서 검사 보고서를 생성할 수 있습니다.이 기능은 주로 선체 검사를 위해 설계되었지만, 댐 검사를 포함한 다른 검사 시나리오에서도 이 기능을 사용할 수 있습니다. 관련 기존 고객(주로 선주)과 공유하여 고객이 이 기능을 사용해 보고 몇 가지 제안을 할 수 있습니다.영상으로 어떻게 작동되는지 살펴보시죠!아래의 매뉴얼을 참고해서 앱을 사용해주세요😀...
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