드론 정사영상을 이용한 개인형 이동장치 탐지 결과의 위치 정확도 평가 (Positional Accuracy Evaluation of Personal Mobility Detection Results Using Drone Orthophotos)

서지정보

· 발행기관 : 한국측량학회
· 수록지 정보 : 한국측량학회지 / 42권 / 4호 / 317 ~ 325페이지
· 저자명 : 김준석, 이태현, 염준호

초록

최근 현대 도시 교통은 공유 형태의 개인형 이동장치(Personal Mobility)의 등장으로 크게 영향을 받고 있다. 개인형 이동장치는 공유형 개인 이동 수단이라는 특징으로 접근성과 비용 효율성으로 주목받고 있다. 하지만 이용자의 수가 증가함에 따라 통합적인 관리가 어려운 실정이며, 보행안전, 교통사고, 도시 미관 등과 같은 문제를 야기하고 있다. 이에 본 연구에서는 드론 정사영상과 YOLOv3 알고리즘을 활용하여 개인형 이동장치를 탐지하고자 하였다. 나아가 드론 정사영상에서 탐지된 개인형 이동장치의 중심좌표를 GNSS 측량을 통해 얻은 실제 좌표와 비교하여 위치정확도를 평가하고자 하였다. 연구결과, 중심좌표 간의 RMSE 값은 0.1395m로 나타났으며 이를 통해 각종 문제를 야기하는 개인형 이동장치의 관리를 위해 드론 항공사진측량과 정사영상 제작을 수행하여 넓은 지역에 산재한 개인형 이동장치를 탐지하고 관리할 수 있음을 확인하였다.

영어초록

Recent advancements in urban transportation have been significantly influenced by the emergence of PM (Personal Mobility), characterized by shared personal transportation options. PM has garnered attention as a novel mode of transport due to its accessibility and cost-effectiveness, leading to a surge in its users. However, the increasing number of users poses challenges in integrated management, complicating issues such as pedestrian safety, traffic accidents, and urban aesthetics. To address these challenges, this study explores the application of the YOLO (You Only Look Once) algorithm for detecting PM using drone orthophotos. The primary objective was to evaluate positional accuracy by comparing the center coordinates of identified PM units on drone orthophotos with those obtained through GNSS (Global Navigation Satellite System) surveying. The study showed a RMSE (Root Mean Square Error) value of 0.1395 meters, indicating that drone aerial photogrammetry and orthophoto production can detect and manage dispersed PM devices across wide areas, addressing various issues associated with their management.

참고자료

· 없음