Italian ryegrass (IRG) has become a vital forage crop due to its increasing cultivation area and its role in enhancing forage self-sufficiency. However, its production is susceptible to environmental factors such as climate change and drought, necessitating precise yield prediction technologies. This study aimed to assess the growth characteristics of IRG and predict dry matter yield (DMY) using vegetation indices derived from unmanned aerial vehicle (UAV)-based remote sensing. The Green Leaf Index (GLI), normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference red edge (NDRE), and optimized soil-adjusted vegetation index (OSAVI) were employed to develop DMY estimation models. Among the indices, GLI demonstrated the highest correlation with DMY (R² = 0.971). The results revealed that GLI-based UAV observations can serve as reliable tools for estimating forage yield under varying environmental conditions. Additionally, post-winter vegetation coverage in the study area was assessed using GLI, and 54% coverage was observed in March 2023. This study assesses that UAV-based remote sensing can provide high-precision predictions of crop yield, thus contributing to the stabilization of forage production under climate variability.

농업에서 거친 토양 표면은 다양한 문제를 일으킨다. 물, 토양, 씨앗, 비료와 같은 자원을 낭비하여 생산비를 높이고 환경에도 부정적인 영향을 끼친다. 또, 농업 기계는 거친 토양에서 균형을 잡기 어려워 농부들의 편의성을 해치고, 장비의 내구성과 자율 주행 성능을 떨어뜨리는 등 정밀농업의 실현을 방해한다. 거친 토양 표면은 입자가 큰 토양으로 구성되어 있을 가능성이 높으며, 이는 식물 생장을 방해하고 물빠짐에도 영향을 준다. 거친 표토를 측정하는 방식은 농지 전체를 측정하기보단 일부 지점의 거칠기를 측정하여 나머지 지점의 거칠기를 추정하는 것이 다수다. 따라서, 본 연구는 무인비행체(UAV)를 이용해 효율적으로 표토 거칠기를 측정할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 실험은 경상남도 밀양시 부북면에서 40m 높이에서 180장, 86%의 중첩률로 획득한 항공 사진을 이용했다. 이미지 데이터를 바탕으로 만들어진 조밀 점군에서 파이썬으로 중심점으로부터 일정한 반경 이내에 있는 가까운 주변 8개 점을 선택하여 고도차를 이용하여 결과값을 계산하였다. TRI 지수, Roughness 지수, 표준편차 세 가지 지표는 계산 후 농지에 시각화되었다. 일부 지점에서 측정한 표토 거칠기를 바탕으로 나머지 농지에 대한 거칠기 값을 추정하는 방식과 달리, 본 연구는 모든 지점에서의 거칠기 지수를 점군 단계에서 습득할 수 있는 방식을 통해 측정의 정밀도를 높이고 농지 운영을 돕고자 하였다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구는 추가적인 장비 없이 UAV만을 사용한 균열폭 측정 및 균열의 3차원 재구성 방법을 제안한다. UAV 사진측량법 및 CNN을이용한 균열의 3차원 재구성 및 균열폭 측정 검증을 위해 5곳의 균열이 존재하는 벽면을 대상으로 균열의 3차원 재구성을 하였 으며 UAV와 균열 사이의 거리 4가지에 대해 균열폭을 측정하고 균열 현미경 측정값과 비교하여 정확성을 검증하였다. 대부분의 균열 에서 균열폭을 정확히 측정하였으나 균열폭이 0.5mm보다 작은 경우와 벽면이 심하게 그늘져 어두운 곳에서는 측정 유효성이 떨어지 는 결과를 보였다.

This study focuses on the development of a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles to deliver goods directly to the end consumer utilizing drones to perform autonomous delivery missions and an image-based precision landing algorithm for handoff to a robot in an intermediate facility. As the logistics market continues to grow rapidly, parcel volumes increase exponentially each year. However, due to low delivery fees, the workload of delivery personnel is increasing, resulting in a decrease in the quality of delivery services. To address this issue, the research team conducted a study on a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles and conducted research on the necessary technologies for drone-based goods transportation in this paper. The flight scenario begins with the drone carrying the goods from a pickup location to the rooftop of a building where the final delivery destination is located. There is a handoff facility on the rooftop of the building, and a marker on the roof must be accurately landed upon. The mission is complete once the goods are delivered and the drone returns to its original location. The research team developed a mission planning algorithm to perform the above scenario automatically and constructed an algorithm to recognize the marker through a camera sensor and achieve a precision landing. The performance of the developed system has been verified through multiple trial operations within ETRI.

본 연구에서는 무인항공기인 드론을 활용한 VDMS(Vision-based Displacement Measurement System)를 통해 동적변위계측 정 확도와 동특성 추정 신뢰성 검증을 위한 동적실험을 실시하였다. 비행하는 드론의 이동 및 회전진동을 보정하기 위해 영상 내부의 변 위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 보정밥법을 사용하였으며, 검증을 위해 설치한 범용 센서인 LVDT와 LDS의 변위계측 결과와 비 교하여 그 오차를 시간영역과 진동수영역에서 분석하였다. 3가지 타입의 장비 모두 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어서 대체 적으로 유사한 결과를 나타내었다. LDS 기준의 오차 분석 결과, 드론과 LVDT는 가진 진동수 변화에 의한 오차 값은 미비하나, 최대 발생 변위가 작을수록 오차 값은 증가하였다.

본 논문은 북한의 무인기 위협과 한국의 대응을 분석하기 위한 것이 다. 이를 위해 무인기와 비대칭위협, 북한의 무인기 위협 현황 및 평가, 한국의 북한 무인기 위협 대응과제를 살펴본 후 결론을 도출하였다. 최 근 북한은 비행금지구역을 침범하는 등 무인기에 의한 새로운 형태의 대 남도발을 시도하고 있다. 북한의 무인기 침투의 경우 운용상의 비대칭성 과 대남 테러 가능성으로 인해 비대칭성이 존재한다. 북한의 무인기 개 발은 기존의 정보·감시·정찰의 목적에서 공격용으로 전환되는 추세이다. 북한의 무인기 개발배경은 북한의 안보적·상징적·대남위협적 동기 및 효 과에서 나온 것이다. 향후 북한의 무인기 대응을 위해 ①민·관·군 협력 제고, ②합동 드론사령부 창설, ③한미동맹 차원의 협력 제고 등의 과 제를 적극 추진해 나가야 할 것이다.

본 연구에서는 멀티콥터를 이용한 무인항공용 방제약제 살포시 사용하는 상용 노즐에 3가지 타입에 따른 살포양상과 피복도를 조사하였다. 처리구에 플루페녹수론·메타플루미존(flufenoxuron+metaflumizone) 액상수화제와 비펜트린(bifenthrin) 유제를 살포하고난 뒤, 살포 약제의 낙하입자를 감수지를 이용하여 측정하고 감수지의 피복도를 조사하였다. 낙하입자 분석결과 풍속의 차이에 따라 노즐별 낙하입자 균일도에 차이를 보였으며 제형별 차이는 없었다. 노즐별 분사량은 공식 제공정보와 실제 분사량에 차이를 보였다. 이 결과들은 무인항공기 이용 농업현장 방제 및 약제등록시험 가이드라인 설정에 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 UAV를 활용한 사진측량에서 지상 기준점 배치에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 연구대상지역에 17개의 지상 기준점과 13개의 검사점을 설치하고 5가지 유형의 배치 형태를 만들었으며 검사점을 이용한 항공삼각측량의 성과분석과 산출물인 정사영상의 정량적, 정성적 분석 및 DSM을 이용한 공간분석을 수행하였다. 분석 결과 지상기준점 배치 시에는 삼각망 형태의 평면상의 배치형태도 중요하지만, 지형의 기복에 따른 지점의 높이 값을 고려하여 배치해야함을 확인하였다. 즉, 측량 대상 지역의 전체적인 평면상의 배치와 함께, 높이 값을 고려하여 지상기준점을 배치해야 더 높은 정확도를 확보할 수 있다.

Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.

The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.