드론·다중센서 기반 자동 지오레퍼런싱과 환경 모니터링

Automatic Drone Georeferencing and Environmental Monitoring using Multi-sensor GeoAI

연구 내용

지상기준점 패치와 반복 최적화를 이용해 드론 영상 지오레퍼런싱을 자동화하고, 딥러닝 기반으로 오일 유출을 탐지·분류하는 연구

드론 및 다중센서 환경에서 지오레퍼런싱을 자동화하기 위해 지상기준점 패치를 활용한 반복 자동측점 전략과 bundle 조정 결합을 연구합니다. 신뢰도 높은 측점만을 선택하기 위해 Random Forest 기반 이진 분류를 적용하고, 시간적 간격이 있는 데이터로 반복 과정에서 매칭 범위와 외부·내부 표정 요소를 점진적으로 갱신합니다. 또한 해양환경 모니터링을 위해 딥러닝 기반 오일 유출 탐지·분류 모델을 구성하고, GAN 기반 데이터 증강과 dual attention 구조로 공간 및 채널 특성을 동시에 반영하여 분류 성능을 향상시키는 방법을 수행합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 무인항공 기반 매핑과 지오레퍼런싱을 실시간 또는 준실시간으로 수행하기 위한 멀티센서 처리 개념을 확립했습니다. 이후 지상기준점 패치를 이용한 드론 영상 자동 측점과 bundle adjustment 기반 반복 정렬로 측점 성공률과 정밀도를 개선하는 연구로 구체화되었습니다. 동시에 환경 영상 분석 영역에서는 오일 유출 탐지·분류를 위한 dual attention 구조와 GAN 기반 데이터 증강을 적용해 학습 편향을 완화하는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 GNSS 불가 환경에서 영상 기반 정밀 위치정렬과 협력 인지 기반 3D 동적 지도 갱신 과제를 통해 위치기반 서비스로의 적용성을 강화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

드론 영상 자동 지오레퍼런싱
지상기준점 패치 기반 측점 자동화
번들 조정 기반 위치 정렬 안정화
Random Forest 기반 신뢰도 선별
GNSS 비의존 정밀 위치정렬
다중센서 실시간 매핑
지리공간정보 기반 실시간 감독학습
오일 유출 탐지 및 분류
해양환경 모니터링 의사결정 지원
재난 대응 신속 지도화