드론과 무인항공기에 탑재되는 비행제어시스템은 설계단계에서부터 철저한 검증이 필수적이며, 이러한 검증은 비행제어 통합시험환경을 통해 이루어진다. 일반적으로 비행제어컴퓨터의 내부 상태를 실시간으로 모니터링하기 위해서는 별도의 디버거를 이용한다. 실시간 메모리 참조 및 Trace가 가능한 Emulator는 비교적 고가이고, JTAG Emulator은 실시간 동작이 불가능 하거나 현재의 고속 프로세서의 처리속도를 따라잡을 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 NUTTX 기반 드론 비행조종컴퓨터 프로세서의 내부 모니터링 소프트웨어를 개발한 결과를 기술하였으며, 기능시험을 통해 그 기능이 정상적으로 동작되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 상용 Debugger와 비교하여 제공되는 기능은 제한적이지만, 예산이 제한적인 상황에서 본 시스템을 활용하여 비행제어시스템 검증에 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
드론은 처음에 공군기나 미사일 연습 사격 표적용으로 개발되었으며, 일반인들에게는 무인 항공기 전체를 의미하는 것으로 사용되고 있다. 드론의 핵심 개념은 '무인'과 '항공기'로 구분될 수 있다. 그러나, 융합과학 기술혁명으로 표현되는 제 4차 산업혁명은 새로운 도시 공간형성의 개념으로 스마트시티가 제안되고 있으며 새로운 도시내 통합이동 체계 내에서 드론을 포함한 자율주행 이동체의 역할이 강조되고 있는 시점에서 기존의 드론 개념이 과연 적합한지에 대해서는 여러 의문이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기존의 드론의 개념에 대하여 발전과정과 각국의 법률상 정의, 선행연구 결과 등을 분석하여 미래 사회에 적합한 개념과 통일적인 용어를 제시하고자 하였다. 시대적 상황에 따라 국가나 기관, 또는 운용주체의 목적에 따라 드론을 정의하는 것은 바람직하지 않다. 인간의 삶에 바탕을 두고 드론의 개념을 인간의 도시 생활에서 찾아내는 것이 기존의 방법보다는 보다 합리적이며, 앞으로 드론의 발전상황을 고려한다면 더욱 타당하다고 할 수 있다. 후속연구에는 보다 상세하고 더 많은 자료와 연구결과 등을 분석하고, 본 연구에서 다루지 못한 부분에 대해서도 논의를 진행해야 할 것이다. 이를 바탕으로 법제화, 운영규정 마련, 관련 산업 진행 및 규제 등 다양한 주제에 대해서도 연구가 되어야 할 것이다.
기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.91, RMSE=8.1mg/m3)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km2이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km2(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km2(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
무인항공기의 정찰 및 정보 수집 능력을 효율적으로 수행하기 위해 장기 체공 능력이 요구된다. 분산 추진 장치는 대형 추진 장치를 복수의 소형 추진 장치들로 대체하여 추력을 얻는 장치이다. 날개의 스팬 길이를 따라 넓게 분포하여 효율이 증가하며, 유동의 흡입을 통해 경계층을 제어하고 출구에서 분사되는 흐름이 항공기에 부착되어 흐르기 때문에 양항비가 증가한다. 본 연구에서는 전익기 융합익기와 분산 추진 장치가 장기 체공 성능을 향상시키는 점에 착안하여 연구를 수행하였다. Eppler 337 에어포일 유닛에 추진 장치의 위치 및 입 출구 가로세로비 변화에 따라 나타나는 공력특성을 분석했다. CFD를 사용하여 공력해석을 수행하였고, 빠른 해석 결과를 얻을 수 있도록 팬 영역에 작동판 이론을 적용하였다. 양항비와 모멘트 비교를 통해 추진 장치의 위치 및 형상을 결정하고자 한다.
무인 항공기의 경로 계획은 고정 및 동적 장애물을 포함하는 복합 환경에서 장애물 충돌을 회피하는 것이 중요하다. RRT나 A*와 같은 경로 계획 알고리즘은 고정된 장애물 회피를 효과적으로 수행하지만, 고차원 환경일수록 계산 복잡도가 증가하는 한계점을 가진다. 강화학습 기반 알고리즘은 복합적인 환경 반영이 가능하지만, 기존 경로 계획 알고리즘과 같이 고차원 환경일수록 훈련 복잡도가 증가하여 수렴성을 기대하기 힘들다. 본 논문은 셀 분해 알고리즘을 활용한 강화학습 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습 환경을 세부적으로 분해하여 환경의 복잡도를 감소시킨다. 또한, 에이전트의 유효한 행동을 설정하여 장애물 회피 성능을 개선한다. 이를 통해 강화학습의 탐험 문제를 해결하고, 학습의 수렴성을 높인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 모델이 일반적인 환경의 강화학습 모델과 비교하여 학습 속도를 개선하고 효율적인 경로를 계획할 수 있음을 보여준다.
매년 여름 우리나라 양식업에 피해를 입히는 적조를 탐지하기 위한 연구는 대부분 인공위성을 이용하였으나 양식장에 대한 정보는 인공위성으로 산출하기에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 이용한 연안촬영과 그 산출물을 이용하여 적조를 탐지하는 기법을 제시하였다. 그 결과 높은 해상도를 가진 무인항공영상을 획득 할 수 있었으며 색상을 이용한 무감독 분류와 가시광영역의 세 가지 분광밴드를 이용한 단순 알고리즘을 이용하여 적조를 탐지하였다. 기존의 천연색 영상에 비하여 시각적으로 명확한 해수색의 구분이 가능하였으며 적조의 해수면 분포를 확인할 수 있었다. 이와 같은 방법은 양식장이 설치되어 있는 연안에서 더욱 정확한 적조의 분포 상황을 모니터링 할 수 있을 것으로 판단된다.
무인비행체는 소형화, 경량화가 중요하기 때문에 동력장치에 한계가 있다. 공력성능을 향상을 위해 항공기의 크기나 무게에 영향을 주지 않는 블레이드의 형상의 변화를 주는 것이 가장 효율적이다. 본 연구에서는 제자리 비행을 하는 멀티로터 무인비행체에 있어 단일 로터 블레이드의 테이퍼 비율, 비틀림 각도 등에 따른 추력성능의 변화를 전산유동해석 시뮬레이션을 통해 수행하였다. 전산유동해석 코드인 ADINA-CFD 를 통해 얻은 수치 결과를 깃 요소 이론(blade element theory, BET)과 비교하였으며, 블레이드의 형상 변화가 추력성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 논문은 '무인기를 활용한 인공강우 기술'을 위한 투자전략 수립을 위해 적절한 방법론을 개발하는 것을 목적으로 하며 기술 분류체계수립, 기술평가지표 설정, 지표별 가중치 설정, 중요기술 도출을 전체 연구범위로 하며 계량분석을 활용한 최신 연구동향 분석 결과와 전문가 위원회의 의견이 보완되도록 설계하였다. 성공적인 융합과정의 진행을 위한 속성(복합성, 중심성, 실현성)을 정의하고 이를 기술성이라는 핵심 지표로 정의하였다. 기술평가를 위한 핵심지표는 3개의 대항목(활동성, 기술성, 시장성), 10개의 세부 지표로 구성되었으며, 설정된 지표의 중요도 분석을 위해 AHP설문을 수행하였다. 그 결과, 기술자체의 속성인 기술성이 가장 중요한 것으로 분석되었으며 기술의 핵심수준(중심성), 현재 기술수준으로 판단하는 실현가능성(실현성), 융합을 위한 복잡도 정도(복잡성) 순서로 중요한 지표인 것으로 분석되었다. 16개 기술군 중 우선투자 상위 기술군은 지상시딩, 인공강우 수치모델링, 인공강우검증, 시딩물질 살포 및 확산, 무인기용 기상센서 기술인 것으로 분석되었다.
최근에는 시각적으로 건설현장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특별히 폭이 좁고 거리가 긴 건설현장의 육상보다는 공중에서 무인항공기(UAV)나 드론(Drone) 등에 의하여 실시간으로 현장의 상황을 시각적으로 촬영하여 기록하거나 분석할 수 있는 방법이 매우 유용하다. 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 현장을 대상으로 무인항공사진촬영을 주기적으로 3회 이상 촬영하고 촬영시점에 주요 구조물에 대하여 USN 센서를 동시에 작동시켜서 건설현장에서의 공사 진행정도와 환경상태를 동시에 확인하고 매칭시킴으로서 건설현장의 영상정보와 환경정보를 효율적인 공사관리를 위하여 활용할 수 있도록 하는 것을 연구목표로 하였다. 그 결과, 건설 현장의 전문기술자뿐만 아니라 행정 관리자도 건설현장의 진행과정과 그 준공상황을 원하는 시점에 상세한 현장상황을 시각적으로 확인하고 적절한 예산투입과 적합한 자원의 지원에 있어서의 의사결정을 도울 수 있도록 함으로서 자연적인 환경요인에 의하여 수시로 변할 수 있는 건설현장의 안전관리와 재난예방, 다각적인 변화 요인의 검토를 각 분야의 전문가들이 함께 의논하여 최적의 해답을 도출하였다.
최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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