적 방공망 제압 임무는 현대전에서 전략적으로 중요한 임무이지만 적 방공자산에 직접적으로 노출될 위험이 높아 위험 부담이 크다. 따라서, 무인기를 활용하여 임무를 수행하는 것이 하나의 대안으로 제시된다. 본 논문에서는 무인기의 적 방공망 제압 임무 수행을 위한 경로 생성 기법과 생성된 경로에 대한 임무 효과도 산출 기법을 제안한다. 먼저, RRT 기반의 경로 탐색 알고리즘을 기반으로 적의 단거리 대공 위협을 고려할 수 있는 저공 침투/이탈 비행 경로 기법을 다룬다. 또한, 최단의 경로이면서 동시에 적의 단거리 대공 위협을 최대한 회피하는 표적 타격 경로를 생성하기 위해 Dubins 경로 기반의 타격 경로 생성 기법이 사용된다. 이를 통해 생성된 침투/타격/이탈 경로를 순서에 따라 통합한다. 통합된 경로를 기반으로 연료소모량, 무인기의 생존 확률, 임무 수행 소요 시간, 그리고 표적 파괴 확률로 이루어진 임무 효과도를 산출한다. 마지막으로, 제안된 적 방공망 제압 임무 경로 생성 기법 및 임무 효과도 산출 기법을 가상 시나리오를 통해 검증한다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 무인항공영상의 품질 평가를 위해 공간해상도 검정 방법 중 하나인 MTF(Modulation Transfer Function)를 Circular target을 이용하여 평가하는 방안을 제시하고, MATLAB GUI 기반 해상도 분석 Tool을 제작하여 무인항공영상 품질의 신뢰도와 작업의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 무인항공기체인 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체는 80m, 120m, 150m, Matrice 600(iXM-100)기체는 150m, 200m, 400m의 서로 다른 고도에서 촬영하였으며, 유인항공영상과 비교를 위해 UltraCAM Eagle Mark 2 센서로 비행고도 1000m에서 영상을 촬영하여 MTF를 비교하였다. 연구 결과 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.431, 0.524, 0.699, Matrice 600(iXM-100)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.332, 0.393, 0.631의 결과를 나타내어 촬영고도가 높아질수록 영상의 품질이 낮아짐을 알 수 있었다. 동일한 고도인 150m의 경우 탑재된 카메라의 성능이 높은 Matrice 600(iXM-100)기체의 영상품질이 매우 높은 결과를 나타내어 카메라의 성능이 영상의 품질에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 또한, UltraCAM Eagle Mark 2 센서를 탑재한 유인항공영상의 ${\sigma}MTF$ 수치는 높은 비행고도로 인하여 0.711의 결과를 나타내어 모든 무인항공영상의 품질보다 낮은 결과를 나타내었다. 하지만 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 150m 고도에서 촬영한 무인항공영상에서 ${\sigma}MTF$ 수치는 0.699의 결과를 나타내어 유인항공영상의 품질과 거의 비슷한 결과를 나타내었다.
3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.
다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비행경로를 결정하느냐에 따라 그 임무에 대한 성과는 크게 달라질 수 있다. 다만 이러한 표적 탐색 임무에서 자율 비행 무인항공기의 운용 방법이 어떠할 때 가장 효과적이며 효율적인지에 대한 연구는 미흡한상태이다. 본 연구에서는 플로킹 이론을 기반을 둔 다양한 자율비행 알고리즘을 활용하여, 다수의 무인 항공기가 서로 충돌을 회피하면서 표적을 탐지하는 임무를 기반으로 비행 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하여, 표적 탐지 임무에서의 다수의 무인항공기를 제어할 수 있는 보다 효율적/효과적인 방안을 제시하였다.
초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
최근, 군사나 산업 응용 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 고무적으로 진행되고 있다. 이들 응용 중의 한 가지는 적의 의심스러운 정찰 비행체의 비행경로를 뒤따라 은밀하게 추적할 필요가 있을 때 앞서가는 비행체를 추적하는 것으로, Roll, Yaw, Pitch와 같은 대상 비행체의 비행 자세 정보들을 매 순간마다 실시간으로 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 뒤따르는 비행체에 장착되어 있는 외부 카메라에서 제공하는 비디오 정보를 사용해서 대상 비행체의 자세를 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 키 포인트와 오일러 각을 탐지하고 추정하기 위해서 컬러 공간 분할, 템플레이트 정합 등과 같은 여러 가지 영상 처리 방법들과 선형 회귀와 같은 통계적 방법이 적용되었다. 시뮬레이션 실험을 통해서 X-플레인 비행데이터와 추정한 비행데이터를 비교한 결과 제안하는 방법이 앞서가는 비행체의 비행 자세 정보를 추정하는데 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 보안목표물의 효율적인 활용에 목적을 두고 있으며 이를 위하여 항공사진 영상에 표현된 보안 삭제구역에 대한 문제점을 분석하고 영상의 특정영역 인식을 위하여 클러스터링과 레이블링을 실시하였으며, 후처리 알고리즘을 통하여 디지털 영상 데이터의 다양한 활용성을 극대화시키려 하였다. 이러한 연구성과를 토대로 영상의 밝기 값은 지형ㆍ지물의 수량에 따라 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 영상 전체에 포함되어 있는 지형·지물의 정보량 판단에 유용한 평가자료로 활용할 수 있는 것으로 평가되었다. 또한 영상인식 및 후 처리에 있어서 도심지나 교외지의 경우 기존 보안목표물의 삭제를 위한 처리절차와 유사하게 인식되는 지형ㆍ지물의 다수 포함으로 인해 산악지에 비해 좋은 결과 값이 도출되지 않았으며. 이는 지형·지물의 수량이 인식 및 처리에 절대적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 무인 비행체의 활용이 증가하면서 소형 드론의 활용 역시 크게 증가하고 있다. 이러한 시장의 성장으로 드론의 악용 가능성이 높아짐에 따라 드론을 적절히 통제하기 위한 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 또한 고정 카메라를 사용한 감시 시스템은 범위가 제한적이기 때문에 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 등에 적용 가능한 동적 카메라 환경에서의 객체 추적 연구가 필요하며, 실시간 추적을 위해 최적화된 객체 추적 연구가 필요하다. 효과적인 추적을 위해 대상 객체의 특징을 배경 환경에 맞추어 정의하거나 객체의 특징 정보를 효과적으로 추출해야 한다. 본 논문에서는 소형 드론 추적을 위해 옵티컬 플로우를 사용한 객체 추적 방법과 추적 실패로부터 재추적을 수행하기 위한 옵티컬 플로우와 칼만 필터를 결합한 방법을 소개한다. 본 논문에서는 추적 결과 비교를 위해 최소 12pixels에서 최대 56337pixels의 표적 크기에 대한 실험 결과를 보인다. 제안 방법은 기존 추적 방법과 비교하여 평균 175%의 정밀도 향상과 평균 143%의 검출률 향상 결과를 보였으며, 최소 12pixels의 표적에 대해서도 추적하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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