드론은 조종사가 직접 항공기에 탑승하지 않고 지상에서 원격장치를 이용하여 무선으로 조종하는 항공기를 말한다. 현재 드론은 실종자 수색과 교통단속 등 경찰장비로 포함되어 활용되고 있다. 사람이 직접 눈으로 보고 수색하는 과정을 광학 성능이 뛰어난 카메라가 대신하며, 비행하며 촬영했던 영상을 이후 재검색할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 사법기관에서 규정과 원칙 없이 무분별하게 드론을 운용하여 범죄수사와 수색에 사용한다면 불특정 다수의 개인은 프라이버시와 개인정보 침해를 당할 것이다. 이에 본 논문에서는 현행 드론 운용에 대한 법적 문제와이의 해결 방안에 대하여 논의한다.
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.
NACA 계열 익형의 경우 양력 계수와 양항비는 레이놀즈수가 낮아질수록 감소하는 경향을 보이기 때문에 초소형 항공기에 적용이 어렵다. 따라서 저레이놀즈수 영역에서 높은 양항비를 가지는 익형의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 원격 조종 비행기에서 사용되고 있는 KF Airfoil이 저레이놀즈수 영역에서 효율이 좋을 것이라 기대되어 연구를 수행하였다. EDISON CFD와 Fluent를 이용하여 $3{\times}10^3{\sim}3{\times}10^6$ 레이놀즈수 범위에서 KF Airfoil의 공력계수 해석을 수행하였다. 그 결과 $8{\times}10^3{\sim}1{\times}10^5$ 레이놀즈수 영역에서 양항비가 향상되었고 $1{\times}10^4$ 영역에서는 최대 37.3% 향상된 양항비를 확인하였다.
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.
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.
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.
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.
우리나라에서 표적살인(Targeted Killing)은 많이 논의되지 않았지만 군사과학기술의 발전과 더불어 대(代)테러전쟁에서 핵심전략으로 떠올랐다. 표적살인 전략의 핵심요소인 무인항공기(UAV)는 조종사가 탑승하지 않은 채 원격조종으로 특정목표를 미사일로 공격할 수 있다. 이 전략은 국방예산의 절감하는 방안이면서 총력전에서 적의 수장을 제거하여 심리전에서 우위를 차지하기 위한 방안으로 주목을 받고 있다. 이에 우리나라도 한반도의 평화를 지키기 위한 전략으로서 도입을 고려할 필요가 있다. 그러나 무인항공기를 사용한 표적살인 전략은 전쟁행위인지 아니면 살인행위인지에 대한 크나큰 논란이 있다. 공격 대상인 테러리스트 등은 자신들이 공격대상이라는 사실을 알지도 못한 채 죽임을 당하기 때문에 미국 시민단체 등을 중심으로 생명의 윤리성에 대하여 문제의 제기를 하고 있다. 또한 미사일 공격으로 무고한 시민이 사망할 수 있다는 것과 자국군에 대한 오발을 행할 수도 있다는 점, 조종사가 심리적으로 겪을 수 있는 전투 스트레스 등이 주요 문제이다. 그래서 이러한 우려를 불식시키기 위해 투명성과 정당성의 확보가 필요하다. 나아가 무인항공기 표적살인 가이드라인을 제정하여 전략의 엄중한 실행과 남용을 막고 국민의 신뢰를 확보할 필요가 있다. 이러한 가이드라인에서는 미국과 같이 대통령이 단독으로 전략의 실행을 결정하는 것이 아니라 국회의 동의를 받아 실행하게 된다면 국민의 신뢰를 얻을 수 있을 것이라고 생각한다.
다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.
대부분의 지형정보획득을 위한 영상에는 RGB, 근적외선, 열영상이 주로 사용된다. 이 멀티밴드영상은 위성이나 유인항공기에 탑재되어 획득되고 있으나 주기해상도, 비용, 공간해상도, 그리고 구름의 영향 등으로 사용자를 만족시키기 어렵다. 자동항법UAV에 적합한 페이로드와 콘트롤러를 개발한다면 원하는 시간과 주기로 고해상도 멀티밴드영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 멀티밴드 영상획득을 위한 센서와 페이로드의 개발을 통해 저가의 고해상 영상획득시스템을 구축하고 이를 이용하여 geo-referencing data와 함께 RGB, NIR과 열영상을 획득하였다. 획득한 RGB영상으로 정사모자익영상을 제작하여 검사점에 대한 위치정확도를 분석한 결과 수평좌표에서 0.181m, 수직좌표에서 0.203m의 편차를 얻을 수 있었다. 이는 1:1,000~5000수치지도제작과 소규모지역에 대한 원격탐측이 가능한 공간정확도를 만족하므로 페이로드의 활용성을 검증할 수 있었으며 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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