무미익 항공기는 꼬리 날개가 없기 때문에 일반적인 형태의 항공기에 비해 피탐성 낮으나 안정성이 좋지 않아 제어기를 설계하는 것이 쉽지 않다. 특히 비행 중에 임무장비 투하나 연료 소모 등에 의해 무게중심의 위치가 변화하는 것을 고려한다면 제어기 설계는 더욱 더 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법으로 L1 적응제어 방식을 제안하며 비선형 시뮬레이션을 통하여 제어기의 안정성과 성능을 검증하였다. 설계지표 선정을 위해 RPV Flying Quality Design criteria의 내용을 참고하였다. 시뮬레이션을 이용하여 급격한 관성량의 변화에 대해 설계된 적응제억기가 무미익 항공기 안정성을 유지하는 것을 보이고, 이득 스케쥴링 기법과 함께 사용 시 계산량이 줄어들 수 있음을 확인하였다.
고정익 항공기의 수학적 모델이 잘 알려져 있음에도 불구하고, 넓은 비행 영역에서 모델링 오차를 고려하여 설계 제어 성능을 달성하기 위한 다양한 연구가 있다. 본 논문은 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한 모델-참조 적응 제어 법칙과, 이를 이용한 고정익 무인항공기의 피치 자세 제어에 대한 연구를 소개한다. 또한 모델-참조 적응 제어의 기준 모델을 모델의 동특성에 기인하여 결정함으로써 성능지표를 제시한다. 설계한 적응 법칙의 성능은 시뮬레이션과 비행실험을 통해 검증했다.
본 논문에서는 다양한 eVTOL (electric vertical take-off and landing) 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 가변형 시뮬레이션 환경을 구축하고자 한다. eVTOL 항공기마다 적용되는 Inceptor, 항공기 동역학 모델, 제어기가 상이하므로, 이를 가변형으로 구성하여 eVTOL 항공기마다 안전성 시험 평가 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 구성하였다. eVTOL 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 시험 항목 및 성능 지표를 설정하였으며, 시험 항목별 시험절차에 따라 안전성 시험 평가 시 필요한 지상보조설비를 구상하여 시뮬레이션 환경에 구현하였다. 또한, 시뮬레이션 내 eVTOL 항공기의 데이터를 활용한 안전성 성능 분석을 위해 MATLAB/Simulink 기반의 시뮬레이션 비행데이터 수집 환경을 구축하고, 안전성 성능 분석을 위한 툴을 구현하였다. 최종적으로 본 논문에서 구현한 가변형 시뮬레이션 환경에서의 안전성 시험 비행 수행 및 성능 분석을 수행하였으며, 정상적으로 수행되는 것을 확인함으로써 시뮬레이션 환경을 검증하였다.
무인항공기는 현대 전장 환경에서 감시정찰을 위한 필수요소이며, 전장의 복잡성과 불확실성이 증가함에 따라 그 중요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 1982년부터 2014년까지 개발된 96대의 군용 무인항공기를 대상으로 비모수적이며 비통계적 기술예측 방법인 TFDEA를 이용한 기술예측을 실시하였다. 2001년에 최초로 소개된 이후 Inman 외(2006) 등은 TFDEA가 SOA 분석에서 회귀분석과 같은 전통적인 계량방법론보다 예측력이 우수함을 실증하였다. 본 연구에서는 무인항공기에 대한 기술예측 결과 연간 평균기술변화율이 4.06%로 향상되었으며, 개발된 대부분의 무인항공기는 첨단기술 프론티어(SOA) 보다 낮은 수준이었다. 이는 무인항공기를 개발하는 대부분의 국가가 기술적으로 중진국이고, 기술적 선진국인 북미와 유럽의 국가들이 세계 무인항공기 시장의 60% 이상을 장악하고 있다는 것에 기인한다고 볼 수 있다. 본 연구는 TFDEA의 적용분야를 미래체계로서 관심의 대상인 무인화 기술개발 분야로 확대하여 기술혁신의 특성을 분석함으로써 미래 무인항공기의 개발과 기술발전에 관한 기술예측의 기법으로서 적용가능성을 확인하였다. 특히 군의 작전요구성능과 연구개발관리에 필요한 정량적 지표를 설정하는데 활용할 수 있을 것으로 평가된다.
최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 비점오염원 중 하나인 야적퇴비의 효율적인 탐지를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델과 DeepLabv3+ 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 수집된 고해상도 영상을 바탕으로, 두 모델의 정량적 및 정성적 성능을 비교 분석하였다. 정량적 평가에서 YOLOv8 모델은 다양한 지표에서 우수한 성능을 나타내며, 특히 야적퇴비의 덮개 유무를 정확하게 식별할 수 있는 능력을 보였다. 이러한 결과는 YOLOv8 모델이 야적퇴비의 정밀한 탐지 및 분류에 효과적임을 시사하며, 이를 바탕으로 야적퇴비의 관리 등급을 산정하고 비점오염원 관리에 기여할 수 있는 새로운 접근 방법을 제공한다. 본 연구는 UAV와 딥러닝 기술을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리가 기존 현장 조사 방식의 한계를 극복하며 정확하고 효율적인 비점오염원 관리 전략 수립 및 수계환경 보호에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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