정보통신기술 발전과 함께 4차 산업혁명 시대에 돌입하면서 신성장 산업으로 무인항공기 산업이 주목받기 시작했다. 소형 드론에서부터 대형 무인항공기까지 규모와 비행 공역의 범위도 다양해지면서 선진국(미국, 유럽)은 유인항공기와 무인항공기의 통합 운용에 대한 계획을 수립하고 있다. 또한, ICAO에서는 무인항공기의 국제기준 및 권고사항 수립을 하기 위해 관련 부속서 개정 작업을 수행하고 있다. 우리나라도 앞으로 도래할 유인항공기와 무인항공기의 통합 운영에 대비가 필요하여 이를 위해 무인항공기 안전운항에 대한 국내 제도 현황을 검토하고 정비해야 한다. 본 연구는 ICAO에서 논의하고 있는 원격조종항공기시스템(Remotely Piloted Aircraft System; RPAS) 관련 부속서의 개정사항들에 대해 분석하고 기존의 항공안전법과 비교하여 무인항공기 안전운항을 위한 항공안전법의 개정방향을 제시하였다.
현재 국내의 무인항공기 기술은 첨단성과 산업 경쟁력 측면에서 모두 항공 선진국에 비해 뒤쳐져 있지만 무인항공기를 기존의 유인 항공 체계에 편입하고 산업에 응용하고자 하는 세계적 노력을 방관만 할 수 없는 실정이다. 무인항공기는 기존의 항공 체계에 비교적 새로운 시스템이지만, ICAO는 체약국들과 항공업계가 무인항공시스템을 좀 더 이해하고 활용을 촉진할 수 있도록 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 무인항공기시스템을 원격조종항공기시스템(RPAS)과 기타의 무인항공기시스템으로 분류하고, 가까운 장래에 RPAS를 유인항공기 영역에 통합해서 운용하기 위한 표준화 작업을 선도하고 있다. 이러한 취지에서 ICAO는 RPAS의 글로벌 운용을 위한 표준화를 추진하게 되었고, 본 연구에서는 ICAO 표준화 활동을 포함한 국내 RPAS 인증체계 구축 전략 연구를 수행하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 RPAS 안전에 대한 국내외 규제 프레임워크를 분석하고 국내 RPAS 인증 체계 구축을 위한 전략을 제시하였다.
항공기에는 많은 시스템이 있고 다양한 장치들이 있다. 이 장치들은 사용자의 명령을 입력받아 사용되는데 자동을 제외한 거의 모든 시스템들은 사용자의 직접적인 조작으로 작동된다. 하지만 여전히 완전 자동화는 되지 않아 사소하고 섬세한 부분에서 조종사는 수동으로 작동시켜 주어야하는 부분들이 있다. 사소한 부분들을 신경써야 하기에 조종사에게 피로는 필수적을 따라왔다. 본 연구에선 현재의 기술에서 더 나아가 음성인식(STT, TTS)을 활용하여 항공기의 다양한 장치들을 원격제어할 수 있게 개발하여 완전 자동화를 목적으로 한다. 음성을 이용한 방식은 조종사에게 손을 사용하지 않는 편리함을 제공한다. 조종사에게 원거리에서 음성으로 조작할 수 있게 해줌으로써 손을 사용하여 조작하지 않아 편의성을 제공할 수 있고 명령을 통해 컴퓨터가 처리함으로써 조종이 간단해진다. 본 연구로 인해 사소한 부분까지 신경쓸 필요가 없어져 조종사의 실수나 피로로인해 일어나는 사고를 방지할 수 있다.
최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.
무인항공기시스템 기술은 그동안 주로 군사용 목적으로 개발되어 왔으나, 근래에는 무인기의 활용이 공공부문으로 확산되면서 민간분야에서도 여러 형태의 무인기를 다양한 용도로 활용하고 있다. 예를 들어 농약 살포를 위한 회전익 무인기가 대표적으로 사용되고 있으며, 방송에서도 무인 멀티콥터를 이용한 촬영 영상을 활용하고 있다. 이와 같이 민간의 다양한 분야에서 무인기 활용이 늘어나고 있으나 무인기 관련 안전규정은 제대로 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 전 세계의 무인항공기시스템 기술 발전과 관련하여 국내외 민간 무인항공기시스템 관련 현행 규정을 조사하고, 이와 관련한 인증체계 개정 및 개발을 위한 연구동향을 조사 분석 하였다. 그 결과 최근 몇 년간 여러 국가에서 무인항공기시스템 관련 규정을 개발하기 위한 연구를 수행하고 있으며, 대표적으로 국제민간항공기구(ICAO)에서 연구조직(UASSG)을 결성하여 무인항공기시스템에 대한 매뉴얼 발행과 국제표준 및 권고를 개발해 오고 있다. 또한 세계 각국의 감항 당국 및 관계 기관, 업체 등에서는 이를 기반으로 각국의 실정에 맞는 규정을 개발 및 개정하고자 준비하고 있다.
무인 항공기는 지상 조종 또는 자동 비행으로 원격제어, 각종 정찰, 수송, 및 공격 등의 다양한 임무를 수행할 수 있는 비행체 및 이를 포함한 시스템을 의미한다. 무인기의 자율 운항을 위해서는 위치, 속도 및 자세 등의 항법 정보를 제공하는 항법 시스템이 반드시 필요하며 크기가 작은 무인기를 위해서는 탑재체의 중량이 적은 항법 시스템이 반드시 필요하다. 최근에는 반도체 MEMS 기술을 이용한 저가형 관성 센서들이 많이 개발 되고 있으며 이를 이용한 소형, 저전력, 고정밀 항법 시스템들이 많이 연구 개발되고 있다. GPS/AHRS 결합 시스템은 자세각, 각속도, 가속도 정보 및 GPS를 이용한 위치, 슥도 정보 제공이 가능한 시스템으로 비행체의 자율비행을 위한 정보 제공이 가능한 시스템이다. 본 논문에서는 MEMS 센서를 기반으로한 GPS/AHRS 결합 항법 시스템 설계하고 차량을 이용하여 성능을 평가한 결과를 보여준다.
전 세계적으로 무인기 기술이 발전하고, 민간 수요가 증가함에 따라 각국에서도 제도마련 및 보완을 위해 적극적으로 대응하고 있다. 하지만 무인기 기술은 사용 목적에 따라 다양한 형태, 운용범위, 성능 및 운용방법 등으로 개발되고 있어 각각의 경우에 대한 안전 규정을 적용하는데 어려움이 있다. 이에 민간 무인기 분류를 위한 합리적인 기준을 마련하고, 그에 따른 범주를 구분하여 적합한 규정을 개발해야 할 필요가 있다. 현재는 무인기 분류에 있어서 국가별로 다양한 기준과 방법이 고려되고 있으며, 국제민간항공기구(ICAO)에서도 국제 표준을 마련하기 위한 노력을 진행 중이다. 본 논문에서는 전 세계적으로 무인기 카테고리를 분류하는 방식 및 관련 연구 현황을 분석하고, 이와 관련하여 국내 관련 제도의 보완점 및 민간 무인기 분류방안에 대해서 고찰해 보았다.
무인항공기는 조종사 없이 지상에서의 원격조종에 의해 스스로 비행하는 비행체이다. 하지만 무인항공기는 제어가 쉽다는 장점이 있지만, 어떤 한 지점 위를 정지하여 비행하는 호버링 기능을 할 수 없다는 단점이 있다. 그에 비해 무인항공기 중 하나인 쿼드콥터는 동작원리가 간단하고 호버링이 가능하고, 비행의 안정성이 높다는 장점이 있다. 본 논문에서는 쿼드콥터의 안정화 비행을 위한 PID 제어 방식과 Fuzzy 제어 방식을 이용하는 비행 안정화 알고리즘을 제안한다. 본 시스템은 자이로 센서와 가속도 센서의 결합을 통해 드론의 현재 자세 값을 알아낸 후 자세 제어 알고리즘을 통해 안정화 비행을 실시한다. 또 GPS 센서를 이용하여 현재의 위치를 외부조작 없이 유지하는 위치고정 모드를 제안한다.
Remotely Piloted Aircraft (RPA) controls as a type of unmanned aerial vehicle (drone) is growing rapidly and its flight controller stick disposition is required standardization. We should standardize RPA drone flight control disposition because the flight pilot of RPA is hard to be trained so the flight controller stick differences impairs safety and wastes time and effort of flight controller industry. So this study researches the on-going standardization of RPA drone flight control disposition in Korea and foreign countries. Also this paper analyzes and researches of expert about RPA drone flight controller function and application of flight control mode. I accomplished expert research about standardization plan of unmanned flight control mode and confirm the necessity. Nowadays mode1 and 2 are mostly used in Korea so I carried out preference investigation for two modes. There were 4 preferences choices of RPA drone control mode necessity (importance) and recommendation of standardization modes. They answered that necessity of standardization is important considering pilot training, flight safety and positive development of drone industry. The result of standardization mode preference is that they prefer mode 2 (drone maker 86%, training facilities and research facilities 58%, government bureau 60%). Overall preference result shows that mode 1 24%, mode 1&2 16%, mode 2 60%. So they preferred mode 2 by 60%. The differences between two modes are the direction of throttle and pitch. Direction of throttle and pitch operate opposite way. They prefer mode 2 because mode 2 has similarities of manned flight control mode. Significance of this study is that it showed the necessity of standardization and flight control preference in a quantitative way. It will help drone standardization in related industries and development direction near future.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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