• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.936-942
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• 2019

실내 자율 주행은 실외 환경에서의 자율 주행과는 다른 환경적인 요소가 주어진다. 폐쇄된 환경에서 좁은 길을 따라 주행해야 하며, 불규칙한 조명, 계단과 같은 지형의 특성, 바닥에 산재한 장애물 등 실외 환경과 다른 요소를 극복해야 한다. 또한 실내 복도에서의 주행은 텍스처가 유사하거나 다양성이 적은 환경의 경우 복잡한 환경에 비해 인식에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양성이 적은 실내 복도환경에서의 컨벌루션 신경망(CNN)을 이용한 자율 주행 드론을 연구한다. 설계한 신경망은 드론의 전면 카메라로부터 이미지를 받아온 후, 그 이미지를 바탕으로 다음 경로를 예측하여 드론을 조향한다. 총 38번의 주행 테스트 결과, 복도 주변의 벽이나 문에 부딪히지 않고 직선 구간을 완주하여 다양성이 적은 실내 환경에서의 주행 성능을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권4호
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• pp.168-173
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• 2024

This paper proposes a solution for innovating crime prevention and real-time response through the development of the Smart Drone Police System. The system integrates big data, artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and autonomous drone driving technologies [2][5]. It stores and analyzes crime statistics from the Statistics Office and the Public Prosecutor's Office, as well as real-time data collected by drones, including location, video, and audio, in a cloud-based database [6][7]. By predicting high-risk areas and peak times for crimes, drones autonomously patrol these identified zones using a self-driving algorithm [5][8]. Equipped with video and voice recognition technologies, the drones detect dangerous situations in real-time and recognize threats using deep learning-based analysis, sending immediate alerts to the police control center [3][9]. When necessary, drones form an ad-hoc network to coordinate efforts in tracking suspects and blocking escape routes, providing crucial support for police dispatch and arrest operations [2][11]. To ensure sustained operation, solar and wireless charging technologies were introduced, enabling prolonged patrols that reduce operational costs while maintaining continuous surveillance and crime prevention [8][10]. Research confirms that the Smart Drone Police System is significantly more cost-effective than CCTV or patrol car-based systems, showing a 40% improvement in real-time response speed and a 25% increase in crime prevention effectiveness over traditional CCTV setups [1][2][14]. This system addresses police staffing shortages and contributes to building safer urban environments by enhancing response times and crime prevention capabilities [4].

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.193-200
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• 2016

This paper introduces an algorithm to middle-low price drone's autonomous navigation flight system using computer vision and GPS. Existing drone operative system mainly contains using methods such as, by inputting course of the path to the installed software of the particular drone in advance of the flight or following the signal that is transmitted from the controller. However, this paper introduces new algorithm that allows autonomous navigation flight system to locate specific place, specific shape of the place and specific space in an area that the user wishes to discover. Technology developed for military industry purpose was implemented on a lower-quality hobby drones without changing its hardware, and used this paper's algorithm to maximize the performance. Camera mounted on middle-low price drone will process the image which meets user's needs will look through and search for specific area of interest when the user inputs certain image of places it wishes to find. By using this algorithm, middle-low price drone's autonomous navigation flight system expect to be apply to a variety of industries.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.31-36
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• 2020

전통적인 산업 분야인 자동차 산업에서 나타나는 두드러진 변화의 모습은 자동차를 운행시에 사람이 중심이었다면 이제는 다양한 편의 기능 및 자동 주행 혹은 자율 주행 기술로 인하여 점점 사람 이 아닌 자율기능 중심으로 이동하는 모습으로 발전하고 있다. 이러한 상황은 항공 산업 및 드론 시장을 비롯하여 로봇 시장 등 다양한 산업 분야로 확대되어 가고 있다. 항공 산업 중 드론 시장은 드론 운영의 무인 특성으로 인하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중에서 군사용 드론은 은밀하고 기술의 특수성으로 인하여 자세한 사항들이 공개되지 못하고 있으나, 첨단 기술들의 집합체로서 드론 개발의 핵심 역할을 수행하여 왔다. 본 연구에서는 드론 분야의 주요 경쟁국인 미국을 비롯한 중국, 유럽연합의 현 상황을 알아보고, 현재 운영 중인 드론들의 특성 및 운영 제원 등을 통하여 주요국에 대한 기술 등을 상호 비교, 분석하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.67-73
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• 2021

The need for precise location data is growing across numerous markets, and so is the number of affordable high-precision GPS receivers. In this paper, we validated the performance of RTAP2U, a low-cost high-precision RTK receiver that was recently released. Two positioning modes were tested: static and driving. The static test conducted Zero-Baseline Single-RTK and Network-RTK survey for 57 hours and 51 hours, respectively. For the driving test, Network-RTK survey was conducted using VRS services provided by NGII based on Trimble PIVOT and Geo++ GNSMART. The static test showed about 1 cm horizontal and vertical accuracies, which is very stable considering the test duration longer than 50 hours. The integer ambiguity FIX rate marked a solid 100%. The driving test result also reached a 100% FIX rate. Horizontal and vertical accuracies were better than 2 cm and 3 cm, respectively. Researchers can refer to this paper when considering affordable high-precision GPS receivers as an option.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.225-232
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• 2022

Recently, unmanned logistics delivery systems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle, written as drone below) and autonomous robot delivery systems, have been implemented in many countries due to the rapid development of autonomous driving technology. The development of these new types of advanced unmanned logistics delivery systems is essential not only to become a leading logistics company but also to secure national competitiveness. In this paper, the application of the unmanned logistics delivery system was investigated in terms of market trends, overall technology level of last mile delivery drone and autonomous delivery robot. The direction of response to changes in the last mile delivery service market was checked through a comparison of the technological level between domestic companies that produce last mile devices and advanced foreign companies. As a result of this technology level analysis, the difference between domestic companies and advanced companies was shown using tables and figures to show their relative levels. The results of this analysis reflect the opinions of experts in the field of last-mile delivery technology. In addition, the technology level of unmanned logistics delivery systems for each country was analyzed based on the number of related technology patents. Lastly, insights for the technology level analysis of unmanned last mile delivery systems were proposed as a conclusion.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.519-527
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• 2017

자율주행자동차의 안전성에 관한 신뢰의 문제는 관련 산업의 수요 창출과 관련하여 매우 중요한 문제이다. 신뢰 확보를 위해서는 우선 자율주행자동차의 사고발생시 법적 책임문제의 연구가 선행되어야 한다. 사고 발생 시의 문제로 가장 시급한 민 형사상의 책임귀속 문제에 있어서 민사상으로는 "제조물책임법" 하에서 자동차 제작자에게 책임을 물을 수 있을 것이나, 형사상으로는 행위자 책임을 근본으로 하는 현행 법체계에서는 사람에게 책임을 묻기가 어려운 문제이다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 "자율주행자동차 특별법"의 제정을 제안하는 바이며, 또한 (완전) 자율주행자동차가 운행하는데 필요한 각종 시스템 또는 인프라의 구축과 그 운용에 따른 국가 또는 공적인 "인증" 등 제도의 구축도 필요하다. 드론의 경우, 그 비행의 특성상 영상 촬영장치를 장착하고 비행할 때, 개인의 정보 및 위치 정보까지 수집되는 법적인 문제점을 내포하고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.27-54
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• 2021

본 연구에서는 자율사물 중 도서관에 적용가능한 로봇과 드론, 자율주행을 중심으로 전반적인 내용을 살펴보고 이를 기반으로 향후 도서관에 도입 및 적용할 수 있는 방안을 제안하였다. 연구 결과, 관내의 경우 로봇과 드론을 활용하여 장서점검, 장서운반, 장서배열, 장서분류에서부터 도서위치안내, 도서추천, 대출/반납, 도서관 전반적인 안내, 참고정보서비스 등까지 적용할 수 있다. 관외의 경우 로봇, 드론, 자율주행 자동차를 활용해 도서배송서비스, 도서반납서비스, 무인이동도서관 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 도서관의 자율사물 도입 및 적용을 위한 기초연구로써 향후 체계적인 도입을 위한 인식조사, 적용모델 개발 등의 후속 연구가 진행되어야 한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.209-215
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• 2022

As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.175-182
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• 2021

본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.