항공 교통량이 증가하는 상황에서 공역의 안전도를 유지하기 위해서는 현재의 공중 충돌 위험도에 대한 면밀한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 무인기의 탐지 회피 시스템을 위해 개발된 위험도 지표인 DWC (detect and avoid well-clear)를 이용해서 2019년에 인천 비행정보구역을 통과한 모든 항공기에 대한 분석을 수행하였다. 항적은 ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 데이터를 이용하였으며, 위험도가 높게 나타나는 위치를 파악하고, 공항별, 시기별 국내 공역의 위험도를 분석하였다. 위험도는 교통량이 많은 인천공항과 김포공항 주변, 그리고 8월에 높게 나타났다. 분석 결과는 항로와 절차의 개정, 종사자 교육 훈련 등 각종 항공 안전 증진 활동의 바탕이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$와 $15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.
ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.
현대에 들어서 전자 기기와 같은 반도체 기술 발전으로 자동차, 드론, 비행기, 발사체 및 다양한 분야에서 고도화된 전자 부품이 들어간 탑재 장비 품질의 향상과 함께 탑재된 장비에 대한 다양한 외란의 영향을 줄이는 필요성이 더욱 중요해지고 있다. 자동차, 드론, 비행기, 발사체 등과 같이 다양한 환경에서 작동하는 장비의 파손을 방지하고 품질을 향상시키기 위해서는 하드웨어를 통한 진동제어가 선결되어야 한다. 본 연구는 탑재된 장비를 다양한 외란으로부터 보호하고 안정성 향상을 위한 진동 감쇠 시스템 연구에 중점을 두고 있다. 연구 대상인 고무 댐퍼의 특성을 파악하기 위해 압축강성, 감쇠율, 주파수 응답 등을 포함한 동특성 분석 및 고무 댐퍼의 주파수 영역에서의 진동 특성을 FEM 해석을 통해 다양한 주파수 대역에서의 진동 감쇠를 확인 하였다. 이러한 연구 결과를 통해 다양한 외란 조건에서 적합한 고무 댐퍼를 선택하는 기준을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 움직임 분리와 안정화 모드를 이용하여 근접감시용 무인항공기의 영상을 안정화 시키는 알고리즘을 제안하였다. 무인 항공기에서 촬영된 영상에는 임무에 의한 움직임과 기체의 진동에 의한 움직임이 혼합되어 나타난다. 영상을 안정화하기 위해서는 진동에 의한 움직임을 제거하여야 한다. 제안된 알고리즘에서는 연속된 두 영상의 전역움직임을 6계수 움직임 모형과 2계수 밝기변화 모형으로 모델링하고 Gauss-Newton 알고리즘에 기반한 비선형 최소 제곱법(non-linear least squares)을 이용하여 움직임을 추정하였다. 추정된 움직임에서 IIR 필터를 이용하여 진동에 의한 움직임을 분리하여 제거함으로서 영상을 안정화 하였다. 또한 안정화 영상 생성시 시점의 변화가 많은 실제 무인항공영상에 적용하기 위하여 초기화 상태와 안정화 상태의 두 가지의 상태를 가지는 안정화 모드를 제안하였다. 실험결과 99%의 정확도로 전역 움직임을 추정하였고, 90%의 진동에 의한 움직임 제거 성능을 보였다. 또한, 제안한 알고리즘을 실제 항공영상에 적용하여 영상이 안정화 되는 것을 확인하였다.
무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.
항공기 추진 시스템의 IR(infrared; 적외선) 피탐지성 감소 연구를 위해 비행 환경에 따른 플룸 IR 신호의 영향성을 연구하였다. 이를 위해 가상의 아음속 무인기를 선정하고, 임무분석 및 성능 해석을 통해 엔진을 결정한 후 전체 임무를 만족시키는 노즐을 설계하였다. 압축성 CFD 코드를 이용하여 다양한 비행고도와 속도에 따른 열유동장 해석을 수행하였다. 열유동장 해석 결과를 바탕으로 narrow-band 모델을 기반으로 하여 항공기 후방 동체 플룸 IR 신호를 계산하였다. 다양한 비행조건에 따른 플룸 IR 신호를 분석하여 항공기 플룸 IR 신호 특성에 관한 정성적 정보를 도출하였다.
연구대상으로 삼은 중형 전기추진 무인기는 무게 18.5 kg, 날개 길이 6.4 m급의 저속 장기체공형으로 태양전지, 연료전지, 배터리를 전력원으로 사용한다. 이륙시간에 따라 태양전지의 에너지 총량이 달라지므로 체공을 최대화하기 위한 최적의 이륙시간을 선정해야 한다. 이를 위해 전압매칭을 통해 각 전력원을 선정하여 모델링을 수행하였으며 단품 성능시험을 통해 검증 후 시뮬레이션을 수행하였다. 이륙시간이 오전 6시, 오전 2시일 때 각각 최대 37.5시간, 최소 27.6시간동안 전력공급이 가능하였다. 배터리 SOC의 사용범위를 25~80%로 제한하도록 연료전지의 작동을 제어할 경우 각각 0.31시간, 0.63시간동안 더 전력공급이 가능하며 각 전력원은 최적 운전점에서 작동함을 확인하였다.
본 논문에서는 무인항공기 비행제어 소프트웨어 개발에 있어 개발위험 감소 및 개발기간 단축을 위해 최근 다양한 분야에서 사용중인 모델기반 개발기법을 이용하여 OFP를 설계하였다. 또한 Simulink 내부의 Model Advisor기능을 활용하여 DO-178C 지침항목에 대한 검사를 수행하였다. 설계된 Simulink 비행제어 로직을 자동코드생성 기법을 이용하여 32비트 DSP 기반의 비행제어 시스템에 적용하였으며, 비행시험에 앞서 X-Plane 시뮬레이터를 이용하여 HILS 환경을 구축하고 다양한 기상 환경속에서 모의 비행시험을 수행함으로써 그 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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