항공관제시스템을 구성하는 하부 시스템중 하나인 감시자료처리시스템(SDP, Surveillance Data Processor)은 항공 감시 레이더 등 다양한 감시 센서로부터 감시자료를 전달 받아 항공기의 항적을 추적하는 시스템으로서, SDP의 항적 추적 성능은 항공기의 안전 운항에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 개발과정에서 SDP의 요구 성능에 대한 검증은 필수적이며, 특히 대표적인 다중 센서 다중 타겟 추적(Multi-Sensor Multi-Target Tracking)시스템으로서 다양한 타겟 추적 방법이 존재함에 따라 정량적인 추적 정확도 성능 평가가 중요하게 여겨지고 있다. 본 연구에서는 현재 한국항공우주연구원에서 개발 중인 SDP의 항적 추적 성능 검증을 위한 요구 성능 정의, 테스트 환경 구축, 테스트 결과에 대해 정리하였다.
농경지 지적경계 설정은 보편적으로 지상측량으로 수행되고 있으나, 많은 시간과 경비의 투입이 단점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 고성능 디지털 항공카메라의 개발로 항공사진측량을 이용한 지적 경계설정에 관한 연구가 크게 관심을 받고 있는 실정이다. 본 연구에서는 대공표지를 기반으로 고해상도 항공정사영상으로부터 경계점을 추출하여 현실경계와 부합하는 농경지역의 필지경계를 신속하게 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이 방안의 적용성을 검토하기 위하여 농경지 두 지역을 연구대상지로 선정하여 지상측량에 의한 필지경계점의 좌표와 면적을 기준으로 정사영상에서 항공타겟을 추출한 결과의 정확도와 상호 비교하였다. 연구대상지 중 창원지역은 ADS80 카메라로 GSD 8cm로, 수원지역은 DMCII 카메라로 GSD 5cm로 각각 촬영하여 영상을 취득하고 처리하였다. 연구결과 항공영상을 이용한 필지경계 설정의 정확도는 지상측량에 의한 방법과 비교하여 경계점 좌표와 면적의 허용오차 한계 이내임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 항공타겟 기반의 고해상도 항공영상은 향후 농경지의 필지경계 설정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 디지털 항공영상은 우수한 촬영기하와 높은 공간 및 방사해상도로 인하여 대축척 지도제작에 보편적으로 활용되고 있다. 하지만 제작된 결과물에 대한 높은 정밀도와 신뢰도의 확보를 위해서는 촬영된 영상의 품질검증 작업이 선행되어야 한다. 국외에서는 영구적인 항공카메라 검정용 테스트베드를 구축하여 영상취득 시스템을 검증하는 실험적 연구가 활발히 진행되고 있다. 반면 국내에서는 아직 관련 분야에 관한 연구와 실험이 미흡하여 영상의 품질검증을 위한 실용적인 방안의 제시가 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 휴대용 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적인 방법으로 손쉽게 영상의 공간해상도를 측정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에 이용된 영상은 면형 방식의 DMC, UltraCamXp와 선형방식의 ADS80 등 세 종류의 카메라로 취득하였다. 촬영된 영상에서 Siemens star 타겟을 추출하여 시각적인 방법으로 영상의 해상도를 이론적인 GSD(Ground Sample Distance)와 비교하였다. 아울러 Siemens star 타겟이 촬영된 영상의 위치와 비행방향 및 비행직각 방향에 따라 공간해상도의 변화를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과, 카메라별 촬영된 영상의 이론적 GSD는 약 6~9cm인 반면, 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 약 1.2~1.3배 정도 크게 측정됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 그라디언트(gradient) 공식을 사용하여 무인항공사진의 선명도 분석을 실시하고, 작업자가 간단하게 사용할 수 있도록 MATLAB GUI(Graphical User Interface) 기반 선명도 분석 tool 제작에 대하여 소개하였다. 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 검증하기 위하여 상용 software인 Agisoft사의 Metashape로 무인항공영상의 선명도를 측정한 결과와 비교하였다. 총 10장의 영상을 대상으로 두 가지 tool로 선명도를 각각 측정한 결과 동일 영상에 대하여 선명도 수치의 값들은 서로 상이하였다. 하지만 두 결괏값 간에는 0.11 ~ 0.20 정도의 일정한 편이(bias)가 존재하여 이를 소거하면 동일한 선명도를 나타내어 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 입증하였다. 또한, 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 검증하기 위하여 선명도가 낮은 무인항공사진을 저품질의 영상으로 분류한 후, 각각 이를 포함한 정사영상과 이를 제외하고 제작한 정사영상의 품질을 비교하였다. 실험결과, 저품질의 무인항공사진을 포함하고 있는 정사영상은 해상도 타겟 부분의 흐림 현상으로 품질 분석이 불가하였다. 하지만 저품질의 무인항공사진을 제외하고 제작한 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)는 해상도 타겟이 선명하게 관측 가능하여 bar target은 3.2cm, siemens star는 4.0cm이었다. 이 결과는 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 입증하였다.
항공 전자 시스템은 다양하고 중요한 임무를 수행하는 다양한 전자 장치들로 이루어지며 전자 장치들은 점차 통합 구조 시스템(IMA, Integrated Modular Avionics)으로 구성되고 있다. 이러한 통합 구조 시스템은 전자 장치의 다양한 종류와 육중한 중량을 이유로 단일 컴퓨터 환경에서 구성된다. 이러한 이유로 항공 전자 시스템에서 사용되는 응용프로그램들 또한 단일 컴퓨터에서 효율적으로 통합될 수 있어야 한다. 응용프로그램들은 각기 다른 기관에서 개발되는 경우가 많으며 그중 일부는 다른 항공 전자 시스템에 재사용 될 수 있다. 이와 같은 통합구조에서 갖는 응용프로그램들의 특성을 고려하여 시 공간적으로 분리된 파티션으로 구분하는 ARINC 653과 같은 표준이 등장 하였다. 가상화 기술은 여러 개의 가상머신을 제공하고 다양한 장치에 대하여 에뮬레이션 함으로써 하나의 가상 머신은 ARINC 653의 파티션 개념을 적용하는데 충분한 잠재력을 가지고 있다. ARINC 653을 많은 타겟 운영체제나 반 가상화 환경에서 적용된 예는 많다. 하지만 아직까지 전 가상화 환경에서 ARINC 653을 적용한 예는 없다. 따라서 본 논문에서는 두 종류의 전 가상화 환경(VMware, VirtualBox)에서 ARINC 653을 적용하기 위한 구조를 제시하고 구현한다.
통신 시스템 FPGA 개발 시 HLS를 이용하면 성능 검증용 C/C++ 소스 코드를 일부 수정하여 자동으로 HDL 코드를 생성할 수 있으므로 개발 기간을 단축할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 텔레메트리 표준 106-17 LDPC 복호기를 Xilinx사의 Vivado HLS를 이용하여 C언어로 설계하는 방법을 제시하였고, Spartan-7와 Kintex-7 디바이스를 타겟으로 합성하여 throughput과 FPGA 이용률을 비교하였다.
최근 디지털 항공영상 센서는 다양한 국가 공간정보기반구축에 큰 역할을 하고 있다. 하지만 고정밀의 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해서는 취득된 디지털영상에 대한 적절한 품질 평가 작업이 선행되어야 한다. 따라서 현재 관련분야의 연구가 국내외적으로 크게 주목을 받고 있다. 디지털카메라의 성능을 테스트하기 위한 영상해상력 검증용 테스트필드가 유럽과 미국 등에서 이미 설치 및 활용되고 있다. 이러한 테스트필드에는 카메라의 기하학적 성능분석을 위한 대공표지를 비롯하여 공간해상력 및 방사해상력 분석을 위한 다양한 형태의 타겟 역시 설치되어 있다. 본 연구에서는DMC 카메라의 공간해상력을 검증하기 위하여 영상에서 인식 가능한 크기의 바 타겟(bar target)을 제작 설치 후 항공촬영을 수행하였다. 연구에 사용된 DMC 영상의 이론적인 지상표본거리(GSD ; Ground Sample Distance)는 12cm 급으로, 촬영 비행방향과 비행방향의 직각방향에 대하여 보조영상과 집성영상에 대하여 각각 실제 해상력을 분석하였다. 연구결과 이론적인 해상력과 영상의 실제 해상력간의 차이는 약 0.6cm로 나타났으며, 블록의 가장자리에 위치한 영상에서 최대 1.5cm 정도로 나타났다.
도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)의 핵심 이동수단인 개인 항공기(PAV) 및 화물 운송용 무인항공기(Cargo UAS)는 항공기 시스템의 설계 적합성과 안전성을 동시에 확보해야 한다. 이를 입증하여 형식 증명(인증)을 받으려면 안전성 분석 및 평가를 항공기 개발과정 초기부터 전체 주기에 걸쳐서 체계적으로 수행해야한다. 그러나 안전 필수 항공시스템의 복잡도가 증가하고 최첨단 시스템이 적용됨에 따라 기존의 경험기반, 절차기반의 안전성평가만으로는 항공기 시스템의 안전성을 객관적으로 평하기 어려워졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국내외적으로 모델링 및 시뮬레이션 기술을 이용한 모델기반 안전성평가(Model-based Safety Assessment, MBSA)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 타겟의 시뮬레이션 모델을 연동한 통합 비행 시뮬레이터를 활용한 모델기반 안전성평가 프레임워크를 제안하였다. 공중충돌방지시스템(Traffic Collision Avoidance System, TCAS) 과 휠 제동 시스템 (Wheel Brake System, WBS) 사례연구를 통해 제안된 프레임워크를 UAM 안전성평가에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 국내 최초로 개발 중인 랑데부/도킹 기술검증용 초소형위성의 지상 환경에서의 도킹 단계 시험 결과에 대해 기술하였다. 랑데부/도킹 기술은 우주기술 중 고난이도 기술로서 우주 궤도상에서 상대 물체에 접근한 후 작업을 수행하는 데 매우 핵심적인 기술이기도 하다. 본 논문에서는 에어베어링 장치를 이용하여 체이서가 모의 타겟으로 접근하여 최종적으로 도킹하는 단계의 지상시험 결과에 대해 기술하고자 한다. 본 논문에서 검증된 2차원 평판에서 도킹 단계에서의 추력 제어 알고리즘과 시각 기반 센서를 이용한 상대물체 인식 및 상대거리 추정 알고리즘을 기반으로 추후에는 우주에서의 시험을 위한 3차원 공간에서의 랑데부/도킹 알고리즘으로 확장·개발하는 데 이용하고자 한다.
요구분석 및 설계 단계를 거쳐 구현된 탑재소프트웨어는 오류를 제거하고 요구규격에 맞도록 모든 기능이 정확히 구현되었는지 확인하기 위한 여러 가지 시험절차를 거치게 되는데, 일반적으로 단위시험, 통합시험, 검증시험 순으로 진행된다. 단위시험은 보통 개인 PC 환경에서 타겟 시뮬레이터를 이용하여 수행되고, 통합 및 검증시험은 목표시스템과 유사한 조건에서 수행할 수 있도록 하드웨어 환경을 제공하는 소프트웨어 검증장치를 이용하여 수행된다. 본 논문에서는 차세대 저궤도위성 탑재소프트웨어 시험환경에 대한 것으로 시험절차와 시험도구, 탑재소프트웨어 검증장치에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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