최근 디지털 데이터 양의 기하급수적 증가는 데이터 처리 시스템의 중요성을 부각시켰다. 이 연구는 클라우드 컴퓨팅 (CC; cloud computing), 엣지 컴퓨팅 (EC; edge computing), 그리고 UAV (unmanned aerial vehicle) 기반 지능형 에지 컴퓨팅 (UEC; unmanned aerial vehicle-based intelligent edge computing) 간의 성능을 비교하였으며, 특히 회랑감시와 같은 실시간 대용량 데이터 처리 상황에 초점을 맞추었습니다. UAV 기반 지능형 에지 컴퓨팅은 이동성과 특수 환경에서의 대규모 데이터 처리 및 분석에 높은 효과성을 보인다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 각 상황에 맞게 최적화된 시스템 선택 방법론을 제안한다.
드론의 종류와 목적이 다양해지고 부가기능이 많아지면서 소프트웨어의 역할이 증가되고 있다. ARINC 653은 파티셔닝을 통해 항공전자 시스템의 소프트웨어 재사용 및 통합을 안정적으로 제공하고 SWaP(Size, Weight and Power) 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. ARINC 653은 대형 항공기 외에 소형 무인비행체인 드론에도 효과적으로 적용될 수 있다. 본 논문에서는 드론의 비행제어 프로그램에 ARINC 653을 적용하기 위하여 계층적 ARINC 653을 확장하여 파티션 내 통신을 구현하고 실제 드론 시스템에 적용한 사례를 보인다. 실험 결과, 파티션 내 통신의 오버헤드가 낮으며, ARINC 653의 파티셔닝 기능에 의해서 드론의 비행제어 프로그램에 할당된 자원이 보장됨을 확인할 수 있다.
빈번하게 다양한 유형으로 발생하는 해안 침식 현상에 대하여 지속적인 모니터링을 통하여 변화 자료를 축적함으로써 효과적으로 침식 지역을 관리하고 대응 방안을 수립할 수 있다. 경제적으로 정밀한 해안지역 모니터링을 수행하기 위한 수단으로써 저고도 자율 비행이 가능한 드론사진측량 시스템이 제안되고 있다. 본 연구에서는 해안 지역에서 드론 시스템으로부터 취득된 데이터를 처리하여 생성된 정사영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model: DEM)을 다양한 기준 데이터와 비교함으로써 정확도를 분석하고자 한다. 비교 검증 방법을 수립하고, 이에 따라 분석된 정확도를 확인함으로써 해안 침식 모니터링에 드론 사진측량의 활용 가능성을 검증하였다. 기준 데이터와 다양한 조건에서 취득된 드론 영상으로부터 생성된 공간정보를 비교한 결과, 수평 및 수직 정확도(RMSE)는 각각 약 2.9 cm와 4.8 cm이었으며, 이는 해안 침식 모니터링의 요구정확도인 5 cm를 거의 만족시키는 수준으로 판단된다.
K-UAM은 2035년까지의 성숙기 이후 상용화될 예정이다. UAM 회랑은 기존의 헬리콥터 회랑을 수직 분리하여 사용될 예정이기에 회량 사용량이 증가할 것으로 예상된다. 따라서 회랑을 모니터링하는 시스템도 필요하다. 최근 객체 검출 알고리즘이 크게 발전하였다. 객체 검출 알고리즘은 1단계 탐지와, 2단계 탐지 모델로 나뉜다. 실시간 객체 검출에 있어서 2단계 모델은 너무 느리기에 적합하지 않다. 기존 1단계 모델은 정확도에 문제가 있었지만, 버전 업그레이드를 통해 성능이 향상되었다. 1단계 모델 중 YOLO-V5는 모자이크 기법을 통한 소형 객체 검출 성능을 향상시킨 모델이다. 따라서 YOLO-V5는 넓은 회랑의 실시간 모니터링에 가장 적합하다고 판단된다. 본 논문에서는 YOLO-V5 알고리즘을 학습시켜 궁극적으로 회랑 모니터링 시스템에 대한 적합도를 분석한다.
항공기 추진 시스템의 IR 피탐지성은 노즐형상 및 대기조건에 큰 영향을 받게 된다. 그 영향성을 분석하기 위해 대표적 스텔스 무인 항공기와 그 추진 시스템의 형상변형 수축노즐을 고려하였다. 먼저 압축성 CFD 코드를 이용하여 IR 신호 계산에 필요한 열유동장 및 노즐표면 온도 정보를 산출하였다. 플룸 IR 신호를 계산해 본 결과 축방향 신호수준은 상당히 감소하는 반면, 노즐의 좌우 측면에서는 노즐의 가로세로비 증가로 인해 플룸이 좌우로 확장되어 특정 가로세로비에서 상대적으로 증가된 플룸 IR 신호가 발생함을 확인하였다. 다음으로 LOWTRAN 7 코드와 연계하여 계절 및 관측거리 변화에 따른 대기 투과율을 분석하고 그 결과를 바탕으로 대기효과가 고려된 플룸 IR 신호를 계산하였다. 계산결과 계절이 여름일 경우와 비교적 근접의 관측거리에서 이산화탄소 밴드에서 IR 신호가 현저히 감소하는 것을 확인하였다.
2019년 10월 발사된 Northrop Grumman사의 MEV-1(Mission Extenstion Vehicle)은 세계 최초의 무인임무로서 궤도상 유지보수(On-Orbit Servicing)가 실질적으로 가능함을 보였다. 물론 궤도상 유지보수 임무는 수십 년 전부터 제안된 개념으로 운영 중인 위성에 대한 궤도수정 및 유지, 추진제/장비 보급 및 업그레이드, 수리, 궤도상 조립 및 제작, 우주잔해 처리 등 다양한 임무개념으로 발전되고 있으며, 이번 MEV-1 임무의 성공으로 향후 세계적으로 정부기관 및 민간분야 위성사업에서의 시장이 확대될 것으로 예상된다. 궤도상 유지보수 임무는 임무의 특성상 기본적으로 고효율의 전기추진시스템의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 전기추진시스템 중 홀추력기를 활용한 간단한 궤도상 유지보수 임무에 대한 임무해석 내용을 소개하고자 한다. 임무사례로서 정지궤도위성의 수명연장 임무에 대해 다양한 홀추력기 설계변수조합에 대한 설계공간탐색을 수행하고, 설계공간분석 및 최적화를 통해 고려하는 임무에 적합한 홀추력기의 설계 및 운용 파라미터를 제안함과 동시에 임무성능을 도출하였다. 추가적으로 현재 궤도상 유지보수 임무해석 시 개선점과 홀추력기를 활용한 우주임무해석에서의 발전방향을 고찰하였다.
효율적인 연안관리 업무를 추진하기 위해서는 다양한 요인에 의해 변화하는 지형의 특성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 격포해수욕장을 대상으로 시계열 UAV 영상을 촬영하였으며, UAV 위치정확도 평가를 위해 VRS 측량성과와 비교한 결과 ±11cm(X), ±10cm(Y), ±15cm(Z)의 표준편차를 얻었으며 따라서 수치지도 작업규정상의 허용오차를 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 UAV 영상을 통해 구축한 수치표면모델을 이용하여 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다. 그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
고고도에서 장시간 운용되는 무인항공기용 추진시스템의 고고도 운용 특성을 연구하기 위하여 고도엔진시험설비를 이용한 엔진성능 시험이 필요하다. 기존의 범용 고도엔진시험설비를 이용하려면 시험설비와 엔진 사이에 부가적인 시험설비가 요구되는데, 이중 엔진 성능에 직접 영향을 미치는 흡입구 및 배기덕트의 적절한 설계가 매우 중요하다. 만일 흡입구 및 배기덕트가 적절히 설계되지 않을 경우 유동특성 변화와 압력손실 저하로 인한 엔진 성능 저하가 실제 비행 상태와 달라질 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 범용 고도시험설비 내 엔진 흡입구 및 배기덕트의 형상을 3D 모델링하고 ANSYS사의 CFX 전산유체역학(CFX) 프로그램을 이용하여 설계된 형상의 유동 및 압력손실 해석을 수행한 다음 엔진성능해석 프로그램을 이용하여 덕트 손실을 고려한 엔진에 성능을 분석한다. 마지막으로 반복적인 설계형상 해석을 통해 최적화된 흡입구 및 배기덕트 형상을 제안한다.
기동 성능과 스텔스 성능을 극대화시키기 위해 무미익 람다(lambda) 형상의 무인전투기에 대한 연구개발이 각 국에서 활발히 진행되고 있다. 이러한 형상의 비행체는 불안정한 동적 비행특성을 가질 가능성이 높으며, 이를 비행제어 시스템으로 제어하기 위해서는 보다 정확한 동안정 미계수 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 풍동기법의 단점을 보완하고 순수 공기역학적 동안정 미계수를 예측하기 위해 전산유체역학의 Dynamic Mesh 기법을 적용하여 강제진동법을 모사하였고, 해석결과를 기존에 확보한 시험결과와 비교하여 검증하였다. 해석결과는 종축 동안정 미계수에 국한하였으며, 무미익 람다 형상의 기준 받음 각, 진동주파수, 진동폭 등의 변화에 따른 동안정 미계수 변화 경향성을 파악하였다. 전산해석 결과는 풍동시험 데이터와 유사한 경향성을 보였으며, 제시된 연구기법을 통해 항공기 동안정 미계수를 효율적으로 구할 수 있음을 확인하였다.
최근 무인항공기(UAV)의 발전과 관심이 높아지면서 UAV의 수요가 급증하고 있다. 전통적인 방식의 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용으로 효과적인 자료 취득이 가능하여 다양한 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사)에 활용되고 있다. 다만, 배터리 용량 및 관제시스템과 기체의 거리 제한에 따라 전통적인 원격탐사 방법인 위성과 항공기를 이용한 방법에 비해 좁은 면적만을 획득한다는 단점이 있다. 하지만 원거리 원격관제가 가능하다면 원격탐사 분야에서의 UAV의 활용 가능성은 더 높아질 수 있으며 이에 UAV와 관제 시스템의 거리에 상관없이 관제할 수 있는 통신 네트워크 시스템이 필요하다. 전통적인 방식의 무선장치(RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz)로 UAV와 Ground Control System(GCS)가 송수신 할 수 있는 거리는 약 2 km 내외로 제한적이다. 하지만 구축되어 있는 Long-Term Evolution(LTE) 통신망 기반의 제어방식을 적용하면 Radio Frequency(RF) 통신망의 단점을 보완할 수 있어 기존 산업과 융합하여 보다 큰 효과를 이룰 수 있다. 본 연구에서는 LTE 통신방식을 통해 GCS 기준 최대 직선거리 6.1 km, 촬영 면적 2.2 ㎢, 총 비행 거리 41.75 km의 비행을 수행하였다. 또한, LTE 통신의 무선 기지국 현황을 통해 통신 두절 가능성에 대해서도 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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