• 제목/요약/키워드: 군집 무인항공기

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공중 광고를 위한 IT 융합 무인항공기 군집 제어 (IT Convergence UAV Swarm Control for Aerial Advertising)

  • 정성훈
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.183-188
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    • 2017
  • 소형 무인항공기의 가격이 저렴해지고 제어가 쉬워짐에 따라, 고정익 또는 회전익 무인항공기를 사용하는 항공 어플리케이션이 최근 많이 등장하였다. 본 논문에서는 4대의 회전익 무인항공기를 사용한 새로운 공중 광고법이 제안되었다. 무인항공기 군집 제어를 통해, 4대의 무인항공기가 $7.07{\times}7.07m^2$ 사이즈의 정사각형 현수막을 사전에 정의된 비행경로를 따라 운반하며 공중 광고를 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 무인항공기들이 $669{\times}669m^2$ 크기의 영역에서 전체를 비행하며 공중 광고를 수행하는 데는 총 270 s 가 소요되며, 무인항공기들 사이의 최소거리는 0.45 m 로서 충돌이 발생하지 않음이 밝혀졌다. 몇몇 급격한 방향 전환이 필요한 경로로 인하여 무인항공기들이 정확한 정사각형 군집 비행을 수행하기 어려운 구간이 있으며, 이때 정사각형 편대 비행의 최대 및 최소 변의 길이는 10.35 m와 1.96 m로 밝혀졌다. 또한, 정사각형 편대 비행의 최대 및 최소 대각선 길이는 각각 14.75 m와 2.78 m로 파악되었다.

Gazebo 기반 UAV 군집 비행 시뮬레이션 개발 및 비행 고도 계층화 개발 (Development of UAV Cluster Flight Simulation and Altitude Layer based on Gazebo)

  • 최효현;김응빈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.271-272
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    • 2021
  • 본 논문에서는 Gazebo 시뮬레이터 기반 UAV 군집 시뮬레이션 구현 및 비행 고도 계층화를 구현한 결과를 보인다. Gazebo 시뮬레이션과 Autopilot Program인 Pixhawk4 SITL(Software In The Loop)을 이용하여 UAV를 시뮬레이터에 생성한 뒤 사전에 정의된 Mission에 대한 정보에 따라 비행이 되도록 구현하였다. 또한, Gazebo 시뮬레이터의 Box Object를 이용하여 UAV의 비행 고도를 시각적으로 계층화하여 표현하였다.

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드론 운용의 보안 위협과 대응 방안 (Security Treats and Countermeasures in Drone Operation)

  • 류해원;최성한;하일규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.170-173
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    • 2018
  • 최근 무인항공기는 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 활용에 대한 관심이 높아지며 다양한 분야에서 사용되고 있다. 드론은 독립적으로 외부로부터 정보를 수집하는 임무를 수행하거나, 군집을 이루어 데이터를 주고받으며 특정한 임무를 수행하게 된다. 지금까지의 드론에 관한 연구는 신속하고 정확한 임무의 수행에만 초점을 두어왔고, 드론 자체 또는 드론 군집에서 주고받는 데이터의 보안과 안전에 관한 연구는 비교적 소홀히 다루어져 왔다. 따라서 본 연구는 드론 운용에 있어서 구성요소별 보안 취약점을 분석하고 취약점을 해결할 수 있는 대응방안을 설명한다. 특히 드론의 가장 중요한 임무 중 하나인 지상의 목표물 탐색에 있어서 발생할 수 있는 보안위협 요소와 이에 대한 해결방안을 제시한다.

슈퍼 픽셀기반 무인항공 영상 영역분할 및 분류 (Super-Pixel-Based Segmentation and Classification for UAV Image)

  • 김인규;황승준;나종필;박승제;백중환
    • 한국항행학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.151-157
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    • 2014
  • 최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

K-평균 군집화 알고리즘 및 최근접점 기반 무인항공기용 공선상의 다중 정적 장애물 충돌 회피 (K-Means Clustering Algorithm and CPA based Collinear Multiple Static Obstacle Collision Avoidance for UAVs)

  • 김혜지;강혁;이성봉;김형석;이동진
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.427-433
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    • 2022
  • 무인항공기의 충돌 회피 기술은 장애물에 대한 탐지 기술과 충돌 여부 판단 및 회피 기술이 요구된다. 본 논문은 공선상에 존재하는 다중 정적 장애물에 대한 무인항공기의 충돌 회피를 수행하기 위하여, LiDAR를 활용한 장애물 탐지 알고리즘과 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 제안한다. 장애물 탐지를 수행하기 위하여 LiDAR의 측정 데이터 중 지면을 제거하는 전처리를 수행하고, K-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 전처리된 데이터에서 장애물을 탐지 및 분류한다. 또한, 상대 항법을 통해 탐지한 다중 장애물의 절대 위치를 추정하며, 저주파 통과 필터를 활용하여 추정 위치를 보정한다. 탐지한 다중 정적 장애물과의 충돌 회피를 수행하기 위해 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 활용한다. 각 장애물 간의 거리를 활용하여 회피해야 하는 장애물 정보를 갱신하고, 갱신된 장애물 정보를 통해 충돌 인식 및 회피를 수행한다. 마지막으로 Gazebo 시뮬레이션 환경에서의 장애물 위치 추정, 충돌 인식 및 회피 결과 분석을 통해, 충돌 회피가 정상적으로 수행되는 것을 검증하였다.

하이브리드 암호시스템을 이용한 군집 영상의 고속 암호화 (Fast Video Data Encryption for Swarm UAVs Using Hybrid Crypto-system)

  • 조성원;김준형;채여경;정유민;박태규
    • 한국항공우주학회지
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    • 제46권7호
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    • pp.602-609
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    • 2018
  • 본 논문은 LTE 통신망 환경에서 군집 UAV의 비디오 영상 데이터를 고속으로 암호화하기 위한 하이브리드 암호시스템을 제안한다. 이 암호시스템은 ECC 공개키 알고리즘과 LEA 대칭키 알고리즘으로 구성된다. ECC는 RSA보다 빠르면서 동일한 보안성을 가지며, LEA는 동일한 키로 AES보다 빠른 국내 표준 알고리즘이다. 본 논문은 OpenSSL과 OpenCV를 활용하여 Socket 프로그램으로 8개의 군집 UAV 환경에서 하이브리드 암호시스템을 구성하여 구현하였다. 실험을 통하여 본 하이브리드 암호시스템이 실시간 환경에서 효율적으로 적용이 가능함을 보인다.

포인트 클라우드 데이터 기반 군집형 건물 솔리드 모델 자동 생성 기법과 모델 편집 기능 평가 (Evaluation of Clustered Building Solid Model Automatic Generation Technique and Model Editing Function Based on Point Cloud Data)

  • 김한결;임평채;황윤혁;김동하;김태정;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1527-1543
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    • 2021
  • 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.

포인트 클라우드 데이터 기반 군집형 솔리드 건물 모델 자동 생성 기법 (Automatic Generation of Clustered Solid Building Models Based on Point Cloud)

  • 김한결;황윤혁;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_1호
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    • pp.1349-1365
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    • 2020
  • 최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.

쿼드콥터의 음향 특성을 활용한 다수의 드론 위치 추정법 (A method for localization of multiple drones using the acoustic characteristic of the quadcopter)

  • 정인지;조완호;이정권
    • 한국음향학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.351-360
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    • 2024
  • 드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.