• 한국항공우주학회지
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• 제48권6호
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• pp.419-429
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• 2020

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.83-99
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• 2021

4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.355-360
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• 2017

최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.101-114
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• 2018

무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1098-1102
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• 2014

Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.443-449
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• 2017

무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2024

Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.35-53
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• 2024

Under the leadership of the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS), the first domestic autonomous flight-type weather modification experimental drone for fog and lower-level cloud seeding was developed in 2021. This drone is designed based on a multi-copter configuration with a maximum takeoff weight of approximately 25 kg, enabling the installation of up to four burning flares for seeding materials and facilitating weather observations (temperature, pressure, humidity, and wind) as well as aerosol (PM₁₀, PM_2.5, and PM_1.0) particle measurements. This research aims to introduce the construction of the drone and its recent applications over the past two years, providing insights into the experimental procedures, effectiveness verification, and improvement directions of the weather modification drone-based rain enhancement. In particular, partial confirmation of the experimental effects was obtained through the fog dissipation experiment on December 10, 2021, and the lower-level cloud seeding case study on October 5, 2022. To enhance the scope and rainfall amount of weather modification experiments using drones, various technological approaches, including adjustments to experimental altitude, seeding lines, seeding amount, and verification methods are necessary. Through this research, we aim to propose the development direction for weather modification drone technology, which will serve as foundational technology for practical application of domestic rain enhancement technology.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권1호
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• pp.47-57
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• 2022

전장에서의 무인기 활용이 시작된 이후 무인기는 기만, 정찰, 공격 등 다양한 임무에 투입되어 인간을 대신하여 성공적인 임무를 수행하여 왔다. 과거, 기술의 제한으로 자율적 임무수행이나 유인기와의 협업을 통한 임무는 불가하였으나 데이터 통신, 인공지능 등의 기술 발전으로 인하여 자율임무 수행은 물론 유무인 협업을 통한 시너지 효과를 창출하는 수준까지 발전하였다. 본 연구에서는 공군의 항공우주작전 중 공대공 임무를 중심으로 유무인 협업이 가능한 임무를 식별하였으며, 많은 공대공 임무 중 가장 핵심이면서 기본 작전으로 판단된 전투기소탕에 관한 유무인 협업 전술 개발을 연구하였다. 전투기소탕 작전 중에서도 유무인 협업을 통한 비스텔스기 대응과 스텔스기 대응 전술로 구분하여 연구를 진행하였으며, 이후 간단한 공학시뮬레이션을 통하여 제시한 전술의 실효성(임무 성공과 유무인기 생존 가능성)을 증명하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.78-90
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• 2021

정밀지오이드를 구축하기 위하여 육상, 해상, 항공, 위성 중력측정 방법으로 다양화되고 측정 기술이 발전되어 고해상도 고정밀도의 중력자료 확보가 가능해졌다. 정밀지오이드의 구축은 별도의 수준측량 없이 GNSS 측량을 통해 표고를 빠르고 편리하게 결정할 수 있으며 우리나라는 2014년부터 국토지리정보원에서 GNSS를 기반으로 한 높이측량 정확도를 향상시키기 위해 합성지오이드 모델을 개발하고 있다. 본 연구에서는 공공측량의 GNSS높이측량을 검증하기 위하여 기존의 고시된 공공기준점을 선점하여 GNSS높이측량 결과와 비교 분석하였다. 실험은 연구보고서 등에서 정밀도가 낮은 지역으로 제시되거나 정밀도가 낮을 것으로 예상되는 연안, 접경, 산악지형의 공공기준점에 대하여 GNSS높이측량을 수행하고 정밀도를 분석하였다. GNSS높이측량 검증을 위해 공공기준점 GNSS높이측량 기지점으로 사용될 주변 통합기준점의 GNSS 타원체고를 점검하였다. 점검된 통합기준점을 기준으로 공공기준점의 GNSS 타원체고를 산출하고 KNGeoid18 모델을 이용하여 표고를 계산하여 직접수준측량 표고결과와 비교하였다. 분석 결과 연안, 접경, 산악 지역 공공기준점의 GNSS 높이측량 결과가 3·4급 공공수준측량 정확도에 만족하는 것으로 나타났다. 이를 통하여 사용자가 요구하는 높이 정확도에 따라 기존의 직접수준측량보다 GNSS 높이측량이 효율적으로 이용될 수 있으며, KNGeoid18도 자율주행자동차, 무인항공기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.