본 연구에서는 무인기가 운용 중에 고장이 발생하여 추락함으로써 발생할 수 있는 지상 충돌 위험을 정량적으로 계산하기 위한 지상 충돌 위험 모델을 개발하였다. 지상 충돌 위험 모델은 무인기 고장 확률, 무인기가 지상에 추락하여 사람과 충돌할 확률, 무인기가 사람과 충돌했을 때 인명 피해가 발생할 확률을 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 무인기 운용의 지상 충돌 위험을 평가하기 위해 수학적으로 각 확률을 유도하였다. 또한 무인기와의 충돌에 노출되는 인구수를 추정하기 위해 인구 밀도 맵, 건폐율 맵, 차량 교통량 데이터베이스를 활용하였다. 최종적으로 대전에서 두 가지 무인기 경로에 대한 운영을 가정하여 각 무인기 경로에 대한 지상 충돌 위험을 평가하였다.
Unmanned Aerial Vehicles (i.e., drone) are gaining a lot of interest from a wide range of application domains such as infrastructure monitoring and parcel delivery service. In those service scenarios, multiple UAVs are involved and should be reliably operated by so-called UAV management system. For that, we propose oneM2M standard based UAV management and control system which is specifically targeted at traffic management of low-altitude UAVs. In this paper, we include oneM2M platform architecture and its implementation for UAV management system in conjunction with UAV interworking procedure.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose a faster object detection and tracking method using Deep Learning, UAV(unmanned aerial vehicle), Kalman filter and YOLO(You Only Look Once)v3 algorithms. The performance of the object tracking system is decided by the performance and the accuracy of object detecting and tracking algorithms. So we applied to the YOLOv3 algorithm which is the best detection algorithm now at our proposed detecting system and also used the Kalman Filter algorithm that uses a variable detection area as the tracking system. In the experiment result, we could find the proposed system is an excellent result more than a fixed area detection system.
UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.
소형 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급속히 대중화됨에 따라 최근의 UAV 시스템은 각각의 목적에 따라 다양한 분야에서 설계되고 활용되고 있다. 이는 UAV 조정과 관련하여 전자, 센서, 카메라, 소프트웨어 프로그램 등에 이르기까지 많은 새로운 기회를 열어 가고 있으며 저비용 및 혁신적 업무 수행 능력으로 UAV의 활용과 응용 영역의 확대는 새로운 기술 혁신을 주도하고 있다. 특히 소형 UAV는 저고도 상황에서 예측이 힘든 돌발 변화나 장애물 출현 발생 확률이 높은 환경에서 비행을 하여야 한다. 본 논문에서는 소형 UAV 시스템의 자율 비행 기술에 관한 최근의 연구를 소개하고 적대적인 환경에서 소형 UAV의 저비용 센서들을 활용하여 경로 생성과 충돌 회피를 통해 안전하게 목표물에 도착을 유도하는 시험적 방안을 제안 한다.
본 논문에서는 한국항공대학교에서 연구, 개발한 태양광 무인기 KAU-SPUAV의 자동 비행을 위한 제어기 설계 및 유도기법에 관하여 기술했다. 와류격자법을 활용하여 공력계수들을 계산했고 이를 항공기의 6자유도 방정식에 적용했다. 또한 깃요소이론을 활용하여 프로펠러의 추력 및 토크계수를 계산했다. 상승풍을 맞닥뜨렸을 때 효율적으로 활공하기 위하여 추력을 사용한 고도제어기가 KAU-SPUAV에 사용되었다. 또한 태양광 무인기의 장기체공 임무를 위해 운용 중에 발생하는 바람의 영향을 고려하기 위한 바람 추정 기법을 적용하였고, 강한 맞바람에 대처하기 위한 유도기법과 자동 착륙 알고리즘을 구성하였으며 2021년 8월, 56시간 33분의 태양광 장기체공 실험을 통해 제어 및 유도기법의 성능을 검증하였다.
본 연구는 시스템엔지니어링적 접근방법을 통한 저고도 방공자동화체계의 운용아키텍처 개발을 기술한다. 미래 전장은 단일전구 내에서 다수의 다양한 센서체계와 슈터체계가 각각의 그리드를 형성하고, 네트워크기반 전장관리에 의해 지휘통제(C2: Command and Control)되는 신복합시스템 개념으로 변화하고 있다. 미래 위협은 UAV나 순항미사일 그리고 전술탄도미사일과 같이 전략적 효과가 큰 무인 항행체의 사용으로 특성화 될 수 있으며, 저고도 스텔스 순항미사일과 같은 새로운 위협이 등장하게 될 것이다. 이러한 미래 위협에 대한 저고도방공 운용개념 설정은 시스템엔지니어링 기반의 복합적이고 통합적인 접근방법이 요구된다. 이러한 관점에서 본 연구는 임무 및 미래 운용환경의 식별을 통해 운용시나리오를 작성하고 운용요구사항을 도출했으며, 컴퓨터지원 시스템엔지니어링도구인 CORE 5.0을 사용하여 네트워크기반의 저고도 방공자동화체계의 운용아키텍처를 제시했다.
최근 무인항공기의 활용 범위와 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 저고도 무인항공기의 경우 유인항공기와 별개의 관리 체계 개발을 통해 별도의 운영 시스템 구축에 관한 연구가 진행되고 있다. 저고도 무인항공기의 경우도 공역을 비행하는 비행체 이므로 비행체의 운영에 필요한 기술 기준 및 인증 제도의 수립이 필수적이며, 이에 대한 연구도 함께 진행되고 있다. 비행체의 운영 기준 및 인증 요건이 제시되는 경우, 이를 확인할 수 있는 시험방법도 함께 제시되어야 한다. 특히, 소형무인항공기의 경우는 비행중 요구되는 항법의 정확도 수준이 유인항공기 또는 대형 무인항공기 보다 정밀한 비행을 요구하므로, 기존의 비행체 비행에서만 확인할 수 있는 비행 결과 정확도 산출이 아닌 별도의 항법오차의 산출이 필요할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 기존 유인항공기와 다른 장시간의 운영 데이터 획득이 어려운 무인항공기에 적용이 가능한 항법 오차 도출에 관한 시험 방법에 대하여 제시하였고, 실증 시험을 수행하였다.
본 논문에서는 드론 수요와 함께 증가하는 드론의 역기능을 해결하기 위한 저고도 소형드론 관리 기술의 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 여러 나라에서의 저고도 소형드론 식별기술을 조사 및 분석하였다. 소형드론의 위치, 속도 등 비행정보 이외에도 비행 계획, 조종자의 신원 등 다양한 정보를 얻어내기 위해 진행되어온 연구 사례들을 중심으로 조사하였고, 각각의 사례들의 특징을 분석하여 나열하였다. 더 나아가 기존의 드론 식별기술들의 문제점을 보완하는 시스템 구성안을 제안하였으며, 비행시험 환경을 구성하여 제시한 시스템을 비행시험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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