전쟁발발 초기 군비행장 활주로는 적군의 미사일 공습의 최우선 목표가 되고 피습된 활주로에 다양한 크기의 폭파구가 형성되는 동시에 폭발하지 않은 많은 불발탄이 잔재하게 된다. 이를 해결하기 위한 기존 비행장 피해분석 기술에 따르면, 육안 관측 및 줄자 측정에 의존하는 정찰반에 의한 불발탄 및 폭파구 수동 측량, 무전으로 폭파구의 크기와 위치를 시설통제실에 정보 전달, 시설 통제실에 의한 폭파구 분류 및 MOS 수동 선정, 피해 복구반에 의한 활주로 보수(피해복구) 과정이 순차적으로 이루어진다. 그러나 기존 기술은 불발탄 및 폭파구의 수동 측량 과정으로 인해 작업시간이 오래 소요되고, 기준점이 소실될 가능성이 높을 뿐 아니라 MOS(Minimum Operating Strip) 수동 선정으로 인해 부정확한 결과가 도출될 수 있고 최적화하기 어려운 문제점이 있으며, 활주로 보수 과정에서 정보 오전달로 의한 2차 작업 가능성이 존재한다. 이러한 육안 조사의 문제점을 해결하기 위해 고정형 FOD(Foreign Object Debris) 탐지 시스템을 적용할 수 있으나 비행 안전문제로 활주로 주변에 고정형 타워 설치 자체를 선호하지 않다는 문제점이 있다. 본 연구는 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 드론 촬영영상과 인공지능 알고리즘, 포인트클라우드 생성을 위한 SfM(Structure from Motion) 알고리즘 기반으로 전시 긴급 비행장 피해분석 및 비행 포장면 피해복구 자동화 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.
At the beginning of the war, the runway of a military airfield becomes the top target for enemy missile strikes, and crater of various sizes are formed on the attacked runway, while many unexploded ordnance bombs remain. According to the existing airfield damage analysis technology to solve this problem, manual survey of unexploded ordnance and crater by reconnaissance team relying on visual observation and measuring tape measure, transmission of information about the size and location of crater by radio to the facility control room, and detonation by the facility control room Classification of old buildings, manual selection of MOS, and runway repair (damage restoration) process by the damage recovery team are sequential is done. However, the existing technology takes a long time to work due to the manual surveying of unexploded ordnance munitions and crater, and there is a high possibility that the reference point will be lost. There is a problem, and there is a possibility of secondary work by the information morning moon in the runway repair process. A fixed FOD(Foreign Object Debris) detection system can be applied to solve this visual inspection problem, but there is a problem in that the installation of a fixed tower itself is not preferred around the runway due to flight safety issues. This study is proposed to solve the above problems, and based on drone footage, artificial intelligence algorithm, and SfM(Structure from Motion) algorithm for point cloud generation, it is possible to analyze the damage at the emergency airfield in wartime and to develop an automated system for repairing damage to the flight pavement. Its purpose is to develop.
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