조종사들을 대상으로 진행한 설문 결과에 따르면 252명 중 92%인 230명이 비행 중 비행착각을 경험한 적이 있다고 응답하였다. 이처럼 많은 조종사가 비행착각을 경험하고 있으며, 이는 항공기 사고와 인명 손실로 이어지는 주요 원인 중 하나이기 때문에 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 그러나 국내의 경우 고정익항공기(비행기) 조종사를 위한 훈련 장비는 이미 개발되어 훈련하고 있거나, 최근 개발되어 훈련을 준비하는 등 적극적인 활동이 이루어지고 있으나, 헬리콥터 조종사를 위한 장비는 공군에서 일부 활용 가능하나, 이마저도 민간 조종사에게 지원할 수 있는 여건의 한계로 헬리콥터 조종사들이 비행착각 예방 교육 훈련을 받을 수 있는 환경은 전무하다. 따라서 헬리콥터 전용 시뮬레이터를 제작하고 헬리콥터 조종사 대상 비행 중 발생할 수 있는 비행착각을 예방하기 위한 프로그램을 제시하고, 추후 훈련 데이터를 기반으로 법, 제도적 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 항공기 데이터베이스를 효율적으로 사용하여 시뮬레이션 기능을 향상시키기 위한 DIP(Database Interface Program)의 설계, 개발 및 평가 결과를 제시한다. 주요 설계 관점은 계산 과정에서 시간 지연의 최소화, 메모리 적재 공간의 효율성, 데이터의 연속성 및 신뢰성을 고려하여 내삽 및 외삽과 같은 다양한 알고리즘을 적용하였다. 설계된 DIP를 비실시간 환경 및 Solaris 환경의 실시간 시뮬레이터에 적용하여 최종적으로 평가하였다. 비실시간 평가 환경에서 트림(trim) 시뮬레이션을 수행하여 수행속도와 데이터의 정확도를 평가하였으며, 실시간 환경에서는 대표적인 비행영역에서 여러 가지 기동(maneuver)을 수행하여 데이터의 신뢰성 및 비행능력을 평가하였다. 평가결과, 계산 속도와 데이터 정확도는 개발요구도를 만족할 수 있었으며, 비행능력은 실시간 시뮬레이터 환경에서의 개발요구도를 만족할 수 있었다.
차량이 주행 중에 그리고 항공기가 활주로에 착륙하는 순간과 활주 중에 발생하는 피로는 착륙장치, 기체와 차량의 현가장치 등에 수명 주기와 밀접한 관련이 있다. 휠에 작용하는 하중들은 종축 힘, 횡력, 수직력과 제동력이다. 차량의 동특성과 내구성을 연구하기 위해 본 논문의 시뮬레이터는 시험실에서 실제 노면 형상을 재현에 사용된다. 그러므로 제품 개발 시간과 비용을 절감할 수 있다. 하드웨어적으로 유압 피로 시뮬레이터 구조의 중요한 요소는 각 축을 분리하고 여러 하중과 진동을 견뎌내는 것이다. 본 논문의 역기구학적 해석 방법은 Dummy wheel 중심에서 축 방향으로 최대 동작 변위를 준 후 커플링에 의한 유압 서보 작동기의 작동 크기를 도출한다. 해석의 결과는 실제 노면 형상을 정확하게 재현하기 위해 축 간의 커플링이 미약함을 확인하는 것이다.
최근 항공기내 전자장비 간의 유선 하네스를 무선 네트워크로 대체하고자 하는 많은 연구가 항공 산업체를 중심으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 항공기내 무선 네트워크의 핵심 기반 기술을 검증하고 각 계층 기술을 효율적으로 통합 할 수 있는 이벤트 기반 시뮬레이터(ES-WAIC; Event-Based Simulator for Wireless Avionics Intra-Communications)를 개발하였다. ES-WAIC은 상위의 실시간 제어 응용 개발자와 네트워크 계층 개발자의 코드 가독성을 증대시키기 위하여 개발되었다. 특히, 실질적인 저전력 무선 임베디드 네트워크의 이벤트 기반 언어 방식을 구현하여 임베디드 시스템에 적용 할 수 있는 이식성과 호환성을 증가시켰다. ES-WAIC은 4.4GHz대역에서의 항공기내 무선통신 채널 모델링, PHY, MAC, Network, Application을 포함한 전반전인 계층이 구현되었다.
본 논문은 상관형 위상비교(correlative interferometer) 방향탐지 장치의 정확도 분석용 시뮬레이터 설계에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방향탐지는 잡음에 강인하므로 안테나 설치가 복잡한 항공기나 함정 등에서 많이 사용되며 방향탐지 정확도가 매우 높다. 또한 전파가 특정 방위각에서 입사될 때 잡음이 없는 환경에서 계산한 위상차와 잡음이 있는 실제 환경에서 측정한 위상차를 융합하여 상관계수가 가장 큰 값을 전파의 방위각으로 추정하는 방식이다. 시뮬레이터는 전파의 주파수, 방탐장치 안테나 수, 안테나 좌표, 전파의 송신신호 세기, 수신기의 대역폭, 이득, 플랫폼(platform)의 전파간섭 등을 입력으로 받아서 0-360도 방위각과 0-60도 고각에 대한 방향탐지 정확도를 계산한다. 시뮬레이터는 실제 환경에서 발생할 수 있는 요소를 대부분 반영하였으므로 방향탐지 오차 분석이 0.5도 이하로 정확하고 함정과 항공기의 방탐장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
해군은 대한민국의 해양안보를 책임지기 위해서 항공모함 확보를 추진하고 있다. 항모가 주어진 임무를 완수하기 위해서는 운용요원들이 항모를 완벽하게 운용할 수 있어야 하며, 이를 위한 항모 운용요원들의 완벽한 항모 운용술은 끊임없는 훈련에서 비롯된다. 이에 본고에서는 함정에서도 항상 최고의 훈련을 시행할 수 있도록 함정 탑재형 훈련체계(OBTS)를 제안한다. 항모를 위한 OBTS는 함정에 최적으로 적용되고 운용요원들에게 최고의 교육훈련 환경을 제공하는 것이 가능하도록 합성훈련환경(STE) 기반의 철저한 시뮬레이터 형태로 구축되어야 한다. 그리고 항모의 다양한 훈련소요와 시행 조건을 만족시킬 수 있도록, 내장 훈련체계(ETS), VR 훈련체계, AR 정비체계, MR 훈련체계, MR Metaverse 훈련체계, 실감 시뮬레이터(Realistic Simulator) 훈련체계로 구성하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 VR분야에서 사용될 수 있는 가속도 센서와 진동 센서를 적용한 와이파이 기반의 조이스틱을 제안한다. 비행시뮬레이터는 ICT 및 SW 응용분야에 속하는 기술로 항공기의 환경을 재현하는 시뮬레이션 환경을 제공한다. 비행시뮬레이터의 일반적인 조종 장치는 고정식으로 특정 장치에 부착되어 사용되어 사용자의 활동 영역의 한계성을 가진다. 본 논문에서는 자유로운 공간 활용성을 위하여 3차원 공간 조종 장치를 구현하였다. 또한, 제안하는 조종 장치는 기존 VR장비의 컨트롤러에 비해 정확하고 정교한 조종을 위하여 3축 센싱과 정보를 표시하는 디스플레이 및 와이파이 통신을 위한 보드를 설계하고 유니티 기반의 가상 환경을 구현하여 적용 가능성을 확인하였다. 구현된 장치는 통신 인터페이스를 통해 조종 장치가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였으며, 게임 내 센싱 값과 구현된 보드에서 측정한 센싱 값이 일치하는 것을 확인하였다. 연구의 결과물은 비행시뮬레이터 외에도 VR 및 다양한 메타버스 관련 콘텐츠에 활용될 수 있을 것이다.
한국항공우주연구원에서 개발 중인 중형 전기추진 무인기의 추진시스템에 대하여 하드웨어 통합 패시브 전력제어 시뮬레이션을 수행하였다. 이 추진시스템은 태양전지, 연료전지 및 배터리를 통합하여 전력원으로 사용하는 하이브리드 시스템이다. 연료전지는 I-V 커브를 모사하는 모사기를 제작하여 사용하였으며, 나머지 구성품들은 실제 탑재품들을 사용하였다. 시험 결과 각 전력원들은 요구전력 변화에 대해서 고유의 특성을 보이면서 원활히 동작되며, 안정적으로 운전됨을 확인하였다.
계기비행 시뮬레이터는 조종사들이 실제 비행 시 발생할 수 있는 여러 상황에 대비하여 각종 계기의 판독 및 조작 방법과 비행 절차 등을 숙달하기 위해 사용된다. 그러나 현재까지 개발된 시뮬레이터들은 실제 항공기와 동일한 환경의 구축에 주로 관심을 두었으나 비행에 필요한 다양한 기본적인 임무와 이착륙 절차 등에 관한 체계적 훈련과 훈련 결과에 대한 자동적인 평가 방안에 대해서는 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 계기비행 시뮬레이터에서 비행 중 임무, 이착륙 임무, 항로 비행과 같은 각종 비행 임무의 구현 및 평가 방법을 제시하도록 한다.
Park, Cheonman;Lee, Seongbong;Kim, Hyeji;Lee, Dongjin
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.232-238
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2020
In this paper, we study on aerial objects detection and position estimation algorithm for the safety of UAV that flight in BVLOS. We use the vision sensor and LiDAR to detect objects. We use YOLOv2 architecture based on CNN to detect objects on a 2D image. Additionally we use a clustering method to detect objects on point cloud data acquired from LiDAR. When a single sensor used, detection rate can be degraded in a specific situation depending on the characteristics of sensor. If the result of the detection algorithm using a single sensor is absent or false, we need to complement the detection accuracy. In order to complement the accuracy of detection algorithm based on a single sensor, we use the Kalman filter. And we fused the results of a single sensor to improve detection accuracy. We estimate the 3D position of the object using the pixel position of the object and distance measured to LiDAR. We verified the performance of proposed fusion algorithm by performing the simulation using the Gazebo simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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