Development of a UAV-RFID Platform for Construction Resource Localization

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 건설환경공학부, 2018. 8. 지석호.Even though location data of construction resources, such as materials, heavy machinery, and workers, is one of the most critical keys to understand the context of the construction site, most sites still rely on human-oriented observations to localize the resources. As one of the techniques for collecting location data, Radio Frequency Identification(RFID) technology has been extensively studied and widely used. However, RFID requires multiple readers or a lot of manpower for location data acquisition because the RFID receiver is fixed or carried by a human with a GPS device. It is inefficient and infeasible in terms of time and cost in complex or large-scale construction sites. To address the issue, the aim of this study is to overcome the limitations of current approaches by proposing a localization method based on UAV-RFID integrated p latform. With the Received Signal Strength Index (RSSI) of RFID and UAV flight log acquired by flying the integrated platform, we applied machine learning and deep learning techniques to localize the location of RFID tags. The method estimates the location of tags with high accuracy and acceptable error range. With this proposed method, we have demonstrated the feasibility of the UAV RFID integrated platform the or construction site.Chapter 1. Introduction. 1 1.1 Research Background 1 1.2 Problem Statement 3 1.3 Research Objectives 5 1.4 Research Scope 8 Chapter 2. Literature Review . 9 2.1 Data Collection Technology 10 2.1.1 Ground Positioning System 10 2.1.2 Real Time Location System 12 2.1.3 Ultra Wide Band 14 2.1.4 Radio Frequency Identification 15 2.2 Integration RFID with other technologies 17 2.3 Existing Localization Algorithms. 19 Chapter 3. Preliminary Study. 22 3.1 UAV-RFID Integrated Platform. 23 3.2 Preliminary Experiments . 27 3.2.1 Experiment 1: Interference between RFID and UAV 27 3.2.2 Experiment 2: Correlation between RSSI and distance. 32 3.2.3 Experiment 3: Footprint area of UAVRFID platform 38 Chapter 4. Model Development 41 4.1 Received Signal Strength(RSS) Profiling based Localization Model . 42 4.2 Machine Learning based Localization Model 47 4.3 Deep Learning based Localization Model 52 Chapter 5. Implementation and Discussion 57 5.1 Received Signal Strength(RSS) Profiling based Localization Model . 57 5.2 Machine Learning based Localization Model 59 5.3 Deep Learning based Localization Model 61 Chapter 6. Conclusions 63 6.1 Summary. 63 6.2 Contributions and Future Study. 65Maste

세륨 및 요크-쉘 구조 도입을 통해 촉매 성능 및 내구성이 향상된 페로브스카이트 산화물 기반 탈질 촉매에 대한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :공과대학 재료공학부,2020. 2. 곽승엽.Control of compositional and morphological structures is important to enhance catalytic performance and stability. In this work, we utilized this strategy to synthesize cerium-incorporated LaFeO3 oxides and finally demonstrated cerium-substituted LaFeO3 yolk-shell microspheres as efficient catalysts for selective catalytic reduction (SCR) of nitrogen oxides (NOx). First, amorphous and citrate-chelated microspheres were synthesized by Pluronic F127-assisted hydrothermal treatment, followed by calcination to crystallize their perovskite structure. Cerium ions were substituted during hydrothermal process or impregnated as oxide forms on LaFeO3 microspheres. Then, samples prepared by various compositions and experimental conditions were thoroughly characterized with appropriate tools. Particularly, when Ce ions substituted La ions, the substituted sample, LCFO, exhibited suitable chemical structure for SCR catalysts such as high concentration of Ce3+ ions and surface oxygen species. In addition, heterogeneous contraction could be applied to LCFO by controlling calcination process; as a result, we could obtain LCFO with yolk-shell morphology (yLCFO). yLCFO showed a superior SCR performance over a wide range of operating temperature and SO2 resistance. In conclusion, a LaFeO3-based efficient SCR catalyst was successfully developed by compositional and morphological control. It is expected that yLCFO could be a promising candidate as an alternative catalyst for SCR of nitrogen oxides.질소산화물(NOx)은 질소를 포함하는 연료나 화합물의 연소 과정에서 발생 한다. 대기 중으로 유출된 질소산화물은 광화학 스모그, 산성비, 부영양화 등의 다양한 환경문제에 관여함과 동시에 인간에게도 천식과 같은 호흡기질환이나 암을 유발하는 등 직접적인 해를 끼치는 물질이기 때문에 배출에 대한 규제가 세계적으로 강화되고 있다. 선택적 촉매 환원법(Selective Catalytic Reduction, NH3-SCR)은 질소산화물을 제거하는 대표적인 기술 중 하나로, 질소산화물을 환원제인 암모니아와 촉매 반응을 통해 제거하는 기술이다. 반응을 일으키는 촉매는 NH3-SCR 공정에서 반응 온도, 효율 등을 결정하는 가장 중요한 요소이며, 현재는 반응 온도에 따라 바나듐, 망간계의 촉매가 주로 사용되고 있다. 하지만 SCR 공정의 촉매는 지속적으로 고온 환경과 이산화황에 노출되기 때문에 이에 따른 내구성 문제가 제기되고 있다. 란탄계 페로브스카이트 촉매는 높은 내구성을 지니고 있어 SCR 공정보다 혹독한 환경에서도 사용되고 있는 물질이다. 하지만 SCR 공정에서의 촉매 효율과 이산화황에 대한 저항능이 매우 낮기 때문에 SCR 촉매로서 활용하기 위해서는 이러한 문제점을 해결할 방법이 필요하다. 본 연구에서는 세륨과 요크-쉘 구조를 도입하여 SCR 성능과 이산화황 저항능을 향상시킨 페로브스카이트 촉매를 개발하고자 하였다. SCR 공정에 적합한 세륨 도입 방식을 알아보기 위해 함침, 치환법을 이용하여 도입하였다. X선 회절 분석(XRD)과 주사전자현미경(FE-SEM), 투과전자현미경(HR-TEM) 이미지 분석을 통해 도입된 세륨의 존재 형태를 확인하였다. 치환하여 도입한 샘플이 크게 향상된 SCR 성능을 보였으며, X선 광전자 분광법(XPS) 결과 세륨 치환 샘플에서 촉매 활성에 영향을 주는 Ce3+와 표면산소종(OS) 비율이 높게 나타난 것이 SCR 성능 향상에 영향을 준 것으로 판단하였다. 함침 샘플에서는 암모니아 흡착을 돕는 역할에 그쳤으나 치환 샘플에서는 결정 내로 들어가 Ce–O–Fe 같은 새로운 활성점을 생성하며 성능을 크게 높인 것으로 확인되었다. 이후 치환 샘플의 합성 과정 중 하소 단계의 승온 속도를 높여 불균일 수축(Heterogeneous contraction) 현상을 활용한 요크-쉘 구조 도입을 진행하였다. 결과 세륨이 치환 도입된 샘플에서만 요크-쉘 구조가 도입됨을 확인하여 세륨 도입에 의한 조성 변화가 요크-쉘 구조 도입에도 영향을 준 것을 알 수 있었다. 요크-쉘 구조가 도입된 촉매는 300–450 °C의 온도범위에서 약 90%의 질소산화물 변환 효율을 보이며 세륨과 요크-쉘 구조가 도입되지 않은 페로브스카이트 촉매 대비 약 9배의 성능 향상을 달성할 수 있었다. 적외선 분광분석(FT-IR)과 질소산화물 저감 효율을 통해 확인한 이산화황 저항능도 기존 페로브스카이트 촉매 대비 상당히 향상된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기존 SCR 공정에 적합하지 않은 페로브스카이트 촉매를 개선하고 높은 열 안정성을 충분히 활용할 수 있는 새로운 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다.1. Introduction 1 2. Experimental 8 2.1. Materials 8 2.2. Synthesis of LaFeO3 perovskite oxides 9 2.3. Synthesis of Ce-impregnated LaFeO3 (CLFO series) catalysts 11 2.4. Synthesis of Ce-substituted LaFeO3 (LCFO series) catalysts 13 2.5. Synthesis of yolk-shell structured LCFO catalysts 13 2.6. Catalyst characterization 14 2.7. Catalyst performance tests 16 3. Results and discussion 18 3.1. LaFeO3 perovskite oxide microspheres 18 3.1.1. Crystal structure 18 3.1.2. Morphological and textural structure 20 3.1.3. The effect of calcination temperature 23 3.2. Ce-incorporated LaFeO3 catalysts 25 3.2.1. Crystal structure 25 3.2.2. Morphological and textural structure 27 3.2.3. Surface chemical structure 33 3.2.4. NH3-SCR performance 38 3.3. Yolk-shell structured LCFO 43 3.3.1. Morphological structure 43 3.3.2. NH3-SCR performance 47 3.3.3. SO2 resistance 50 4. Conclusion 55 5. References 56 6. Korean ABSTRACT 65Maste

스마트 토공을 위한 UAV 이미지 기반 지표면 분류 및 면적 추정

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 건설환경공학부, 2022. 8. 지석호.글로벌 건설 산업은 건설 인력 부족과 낮은 생산성으로 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 산업 전반에 걸쳐 건설 프로세스를 자동화하려는 움직임이 많이 나타나고 있다. 특히, 건설 선진국에서는 각종 장비 자동화 시스템을 도입하고 있고, 산·학계에서는 건설 장비가 많이 활용되는 토공사에 초점을 맞추어 자동화 기술을 개발하고 상용화하고 있다. 특히, 토공 장비의 제어와 가이던스 관련 기술을 개발하고 현장 실증을 수행하고 있다. 현장에서 자동화 장비가 작업을 안전하고 정확하게 수행하려면 현장 정보를 정확하게 이해하는 게 중요하다. 이를 위해 기존 연구자들은 레이저스캐너와 UAV를 활용하여 현장을 3차원 모델링하거나 현장에 존재하는 객체들을 (e.g., 장비, 작업자, 자재) 자동으로 인식하고 모니터링 하는 연구를 수행하였다. 무엇보다도 실제 토공 장비의 자동화를 이루기 위해서는 장비가 현장의 지표면 유형을 잘 파악하는 것이 필요한데, 이는 현장의 지표면 유형에 따라 장비가 수행해야하는 작업이 달라지고 장비의 안전한 운행을 위해서도 필수적이기 때문이다. 가령, 토공사의 예산 비중이 높은 도로공사의 경우, 설계된 구역에 맞추어 현장의 지표면을 관리하는 것이 중요한데 이때 지표면 유형에 따라 필요한 작업이 달라진다. 더불어, 자동화 장비 운행 시 식생, 암석, 웅덩이 등 현장의 지표면 유형에 따라 장비가 접근이 가능한 구역이 달라진다. 이처럼, 토공 작업의 자동화를 위해서는 자동화 장비가 현장의 어떤 지표면에 작업이 필요한지, 어떤 지표면에 접근이 가능한지 등에 대한 지표면 정보 (지표면 유형, 위치, 면적 등)를 자동으로 분석하여 제공하는 것이 필요한데 현재 이에 관한 연구는 부족하다. 이를 위해, 본 연구는 UAV와 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 도로건설 현장의 지표면을 자동으로 분류하고 면적을 산출하는 방법론을 제안한다. 먼저, 지표면 데이터셋을 구축하기 위해 초해상도 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 구축된 데이터셋을 바탕으로 지표면 유형을 자동으로 분류하기 위한 딥러닝 기반의 다중 레이블 분류 방법을 제안한다. 더 나아가, 자동화 장비에게 지표면 유형별 면적 정보를 제공하기 위해 분류된 지표면을 픽셀 단위로 분할하여 면적을 추정하고 그 결과를 포인트 클라우드에 맵핑하여 3차원으로 시각화하는 방법을 제안한다. 제안한 지표면 데이터셋 구축 방법을 적용한 결과, 제안한 방법을 적용하지 않은 모델에 비해 평균 f1 score 0.16의 분류 성능 향상을 보였다. 구축된 데이터셋으로 학습된 지표면 분류 모델은 평균 성능 f1 score 0.88로 현장의 지표면을 토질, 암석, 식생, 웅덩이, 보호망으로 분류하였다. 더 나아가, 제안한 면적 추정 방법을 적용하여 분류된 지표면 격자를 픽셀 단위로 분할하고 면적의 형태로 정량화 하였다. 그 결과, 평균 상대오차 0.15의 성능으로 지표면 유형별 면적을 산출하였다. 최종적으로 면적 산출 결과를 포인트 클라우드에 맵핑하여 3차원의 형태로 정보를 시각화 하였다. 제안한 방법론을 검증하기 위해 실제 도로 건설 현장에서 수집한 UAV 이미지를 이용하여 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안한 방법이 건설기계 자동화 운영을 위한 주요 현장 정보인 지표면 유형 (평균 f1 score 0.81) 및 지표면 면적 (평균 상대오차 0.21)을 기존 방식보다 효율적으로 생성할 수 있었다. UAV 이미지로부터 지표면 유형별 면적을 산출하는 데까지 소요되는 시간을 기존 상용 툴을 활용한 방법 보다 약 30% 이하로 단축하였다. 또한, 본 연구에서 고찰한 현장의 지표면 특성은 건설자동화장비의 운용을 위한 주요 지표면 정보를 자동으로 생성하는 데 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 결론적으로 본 연구에서는 UAV와 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 도로 건설 현장에서 지표면 모니터링을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 본 연구의 최종 결과물을 통해 도로건설 현장의 지표면 정보를 이해하는 데 필요한 시간과 인력을 크게 줄일 수 있고, 이는 자동화 장비가 현장에서 안전하고 효과적으로 작업하기 위한 필수적인 지표면 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 특히, 광활한 도로공사 현장의 지표면은 작업의 진행, 악천후 등에 따라 그 상태가 수시로 변하는 특성이 있어 이를 매번 수작업으로 파악하기 힘든데, 제안한 방법론을 통해 현장 관리자 및 자동화 장비가 건설 현장의 상황에 따라 수시로 변하는 지표면 상태를 자동으로 파악할 수 있다. 가령, 자동화 장비가 상태가 좋지 않은 지표면을 피할 수 있게 하여 전복 사고를 예방할 수 있고, 지표면 유형에 따라 작업이 필요한 구역을 효율적으로 파악할 수 있다. 본 연구는 현장의 지표면에 대한 심층적인 이해를 도모하여 스마트 건설기술 개발을 위한 지식체계에 기여할 수 있다.The global construction industry suffers from a shortage of workers and low productivity. To address the issues, the industry is introducing smart construction technology. Especially developed countries have tried introducing robotic and autonomous systems to automate construction. Accordingly, industry and academia are developing and commercializing automation technology focusing on earthmoving, where construction equipment is used extensively. For the automated equipment to work on the construction site, the equipment needs to understand site information accurately. To this end, many researchers have focused on modeling the site using a laser scanner and UAV or automatically detecting and monitoring objects existing on the site. Above all, for the complete automation of earthmoving equipment, it is necessary to analyze and provide information on the ground surface to the automated equipment, such as on which ground surface of the site is workable and on which ground surface is accessible. In the case of road construction, it is crucial to manage the ground surface on-site according to the designed clearing limit area. The national construction standards in the United States and South Korea specify that ground surface types, such as soil, rocks, trees, and puddles, existing on the site need to be treated. Moreover, when operating automated equipment, the area it can access varies depending on the ground surface types, such as trees, rocks, and puddles. As such, the equipment needs to understand the type of ground surface on the site for its effective operation. However, in practice, the ground surface is monitored ineffectively. Site managers patrol the site and manually check for ground surface conditions. Unfortunately, since the size of road construction sites is typically enormous, the manual approach requires significant time and workforce resources. Moreover, it is challenging to continuously monitor changes in the ground surface due to weather or work progress. Many practitioners and researchers alike have thus identified several disadvantages of this human-dependent approach: it is time-consuming, cost-ineffective, and labor-intensive. Therefore, there is a need for a method to automatically analyze ground surface that has not been addressed in the previous studies. Hence, this research aims to develop a methodology to automatically classify and estimate the ground surface on road construction sites using UAV and computer vision techniques. First, the author proposes a super-resolution-based data augmentation technique to build ground surface datasets. Based on the datasets, this research proposes a deep learning-based multi-label classification method to classify the ground surface types. In addition, to provide area information to the automated equipment, an unsupervised segmentation-based area estimation method is proposed to segment the classified patch and estimate the area by the classified ground surface types. As a result of the ground surface datasets development, the classification performance improved by 0.16 before utilizing the proposed approach; the average f1 score of the classification model is 0.88. Then, the ground surface type in a patch resulted from the classification model was segmented by the unsupervised segmentation model and quantified in the form of area (average relative error of 0.15). Lastly, the ground surface area was superimposed onto point clouds to visualize in 3-D. The final result dramatically reduced the time and workforce required to acquire the ground surface information (i.e., ground surface type, location, and area) on road construction sites. To validate the proposed methodology, this research conducted experiments using UAV images collected from road construction sites in a different environment. As a result, the proposed methodology can automatically generate key site information, such as ground surface type (average f1 score 0.81) and area (average relative error 0.21) for automated earthmoving equipment operation in a more efficient manner than the existing practices. The time required to process input UAV images and calculate the area for each type of surface was reduced to 30% or less compared to the existing manual method. Furthermore, it was confirmed that the ground surface characteristics considered in this research play a crucial role in providing site information with automated construction equipment. In conclusion, earthmoving equipment and site managers can automatically understand the ground surface condition. The proposed methodology can reduce the cost and time for site management by enabling the managers and the equipment to quickly and effectively detect the ground surface. Earthmoving equipment can avoid unfavorable ground surfaces to prevent accidents and identify the workable area according to the surface type. Site managers can establish a work plan considering the ground surface condition. Finally, this research facilitated an in-depth understanding of ground surface types on the site, which could further improve opportunities for smart earthmoving.Chapter 1. Introduction 1.1. Research Background 1.2. Problem Statement 1.3. Research Objectives 1.4. Research Scope 1.5. Dissertation Outline Chapter 2. Theoretical Background and Related Works 2.1. Theoretical Background 2.1.1. Earthmoving in Road Construction 2.1.2. On-site Modeling for Smart Earthmoving 2.1.3. On-site Object Modeling for Smart Earthmoving 2.1.4. Current Gap in The Research 2.2. Related Works 2.2.1. Image Super-resolution 2.2.2. Image Classification 2.2.3. Unsupervised Segmentation 2.3. Summary Chapter 3. Ground Surface Datasets 3.1. Data Preparation 3.1.1. UAV Image Patch 3.1.2. Data Annotation 3.2. Super-resolution-based Data Augmentation 3.2.1. Proposed Method 3.2.2. Experimental Results and Analysis 3.2.3. Generalization 3.3. Summary Chapter 4. Ground Surface Classification 4.1. Proposed Method 4.2. Experimental Results and Analysis 4.3. Summary Chapter 5. Ground Surface Area Estimation 5.1. Proposed Method 5.1.1. Unsupervised Segmentation 5.1.2. Area Estimation 5.2. Experimental Results and Analysis 5.2.1. Datasets preparation 5.2.2. Comparative Analysis 5.3. 3-D Visualization 5.4. Summary Chapter 6. Experimental Design and Analysis 6.1. Experimental Design 6.2. Experimental Results and Discussions 6.2.1. Ground Surface Datasets 6.2.2. Ground Surface Classification 6.2.3. Ground Surface Area Estimation 6.3. Summary Chapter 7. Conclusions 7.1. Summary and Contributions 7.2. Improvement Opportunities and Future Research Bibliography 국문 초록 Appendix A. Hyper-parameter Tuning Results for Unsupervised Segmentation B. 3-D Visualization Results Chapter 5 C. 3-D Visualization Results Chapter 6박

복수-모델 방식을 이용한 비행체 강인제어시스템 설계

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학전공, 2012.8, [ ix, 70 p. ]We usually do not know the exact mathematical model of aerodynamic mechanics over a large flight regime of air vehicles. Also, the effect of uncertainty may become highly nonlinear in a high-angle-of-attack region. To meet tight design specifications over this agility, a possible way is to employ one of the existing robust control techniques. However, in the lack of wide application experience, it remains a challenging problem to incorporate physical intuition into robust control system design. This thesis addresses the problem of designing a robust controller based on multi-model approaches to deal with aerodynamic uncertainty. The plant model used in controller design is characterized by a set of possible plants due to modeling error or complexity. The stability and performance of a designed controller can be measured in terms of the worst-case of a multi-model`s responses. Selection of proper models for the multi-model representation is handled by managing gap metrics between pairs of plants. The computation of gap metrics is used to limit the number of elements for a multi-model by measuring the stability margin between plants in respect to feedback control design. The problem of designing a robust controller can be transformed into the problem of finding a single controller that stabilizes a finite number of possible plants over the flight regime. In this context, two design methods are proposed by exploiting capabilities of the multi-model concept. In the first approach, a co-evolutionary algorithm is applied to find optimal gains of a fixed classical controller configuration. Competing specifications and constraints for the multi-model are represented by a cost function with inequality constraints. In the second approach, multi-objective control synthesis based on linear matrix inequalities is extended to controller design of the multi-model with modern control theory. Since various types of performance criteria for each model can be derived in the stac...한국과학기술원 : 항공우주공학전공

쿼드 로터 무인항공기 동역학 모델링 및 제어시스템 설계 연구

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학전공, 2008.2, [ viii, 63 p. ]This paper is mainly concerned with the control system design for a quad-rotor UAV. The quad-rotor UAV is modeled by 6-DOF nonlinear equations of motion that includes rotor aerodynamics with blade element theory. Trim and stability analysis are performed to analyze and understand quad-rotor UAV dynamic model properties. Control system is designed based on PID autopilot and vision-based control technique. Additional vision-based control strategy is described for stabilization of the quad-rotor UAV using two on-board cameras in urban environments. Stabilization performances are assessed by 3D environment numerical simulation.한국과학기술원 : 항공우주공학전공