최근 무인기 탑재를 위한 소형 SAR 시스템 관련연구가 활발하게 진행되고 있으나, 드론과 같은 소형 비행 플랫폼에 대한 적용 사례는 매우 드물다. 드론의 경우, 고정익 무인항공기에 비해 기상, 조종환경 등에 취약하므로 고품질의 SAR 영상을 획득하기 위해서는 매우 정밀한 요동 분석 및 오차 보상 알고리즘이 요구된다. 특히 소형 드론에서는 SAR 탑재체 무게 및 전력의 제약으로 자세 제어 및 센서 장착이 어려워 영상 품질 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득하는 가능성을 제시한다. 이를 위해 실제 레이다가 탑재된 드론을 사용하여 SAR 영상을 획득하고, 그 품질을 분석하였다. 드론 SAR 기하 구조 분석을 통해 드론의 요동에 의해 발생될 수 있는 위상오차를 분석하고, 불규칙한 드론 이동에 의한 왜곡을 보상함으로써 드론 SAR의 운용 가능성을 검증하였다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.
수산업의 중요성이 커지고 양식 산업이 급성장한 가운데 수산 양식 분야 ICT 융합을 통한 스마트 양식장에 대한 연구가 진행되고 있다. 양식장 현장에서 생육 환경 모니터링이 가능하도록 수중 드론의 구동부, 영상 수집 장치, 자세 안정화를 위한 통합 컨트롤러, 실시간 수중 영상을 통한 드론 조정 및 제어가 가능한 원격 관제 장치를 제안하고 설계, 개발 및 시험을 진행하였다. 수중 드론 활용을 통해 양식 산업에서 문제 되는 인력 수급 및 고비용 작업을 대체 할 수 있으며, 양식 폐사 확률을 줄여 안정적인 양식장 관리가 가능하다.
Unmanned Aerial Vehicles (i.e., drone) are gaining a lot of interest from a wide range of application domains such as infrastructure monitoring and parcel delivery service. In those service scenarios, multiple UAVs are involved and should be reliably operated by so-called UAV management system. For that, we propose oneM2M standard based UAV management and control system which is specifically targeted at traffic management of low-altitude UAVs. In this paper, we include oneM2M platform architecture and its implementation for UAV management system in conjunction with UAV interworking procedure.
현재 사물인터넷 플랫폼이 활발히 개발됨에 따라, 이를 기반으로 사용자에게 많은 서비스가 제공되고 있다. 그러나 플랫폼들이 독자적으로 개발되고 있어 상호운용이 보장되지 못하고 있는 상황이다. 특히, 플랫폼마다 리소스를 표현하는 방식이 서로 불일치하여 리소스가 공유되더라도 이기종 플랫폼의 사용자는 리소스를 사용할 수 없는 문제가 있다. 더욱이 각각의 플랫폼들이 다양한 접근제어 모델을 사용함에 따라, 이기종 플랫폼의 사용자가 리소스 접근을 요청하더라도 인증/인가를 수행할 수 없는 상황이다. 결과적으로, 이러한 상호운용성 문제는 사물인터넷의 주요 목적인 초연결성을 달성하는 데 한계를 가져오고 있다. 이에, 본 논문에서는 이기종 사물인터넷 플랫폼 간의 상호운용이 가능한 속성기반 접근제어 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 프레임워크는 MDR(Metadata Registry)를 기반으로 속성기반 접근제어를 위한 속성 불일치 문제를 해결하고 허가형 블록체인을 이용하여 속성기반 접근제어를 사용하지 않는 플랫폼이라도 접근제어에 대한 상호운용을 달성할 수 있도록 한다.
최근 들어 고성능 비행 드론이 주목받고 있다. 특히, 다중 로터를 장착한 헬기 형태의 비행 드론은 항공촬영, 방송영상제작, 항공구조, 물류배송, 감시, 측량, 방역 방제, 군사용 등으로 그 활용범위를 확장해가고 있다. 그러나 이를 조종하는 제어기의 형태는 매우 단순하다. 따라서 본 연구에서는 모바일 기기에 탑재된 G-센서를 이용하여 사용자의 직관적인 동작으로 비행 드론을 조종할 수 있는 향상된 제어기를 구현한다. 구현된 제어기는 신경망 알고리즘을 사용하여 동작 인식 성능을 향상시켰다.
This study was conducted to evaluate the spraying performance according to the flight conditions of agricultural drones for the development of a variable control system. The analyzed flight conditions comprised six factors: spraying direction, flight speed, altitude, wind speed, wind direction, and rotor rotational speed. The ratio of the area sprayed on the water-sensitive paper was used as the coverage, and the distribution and amount of the coverage were evaluated. The coverage distribution based on the distance from the drone was used to evaluate a spray pattern, and the distribution was expressed as a Gaussian function approximation. In addition, the probability distribution based on coverage was expressed as the cumulative probability via Gamma function approximation to analyze the spraying efficiency in the target area. The results showed that the averaged coverage decreased significantly as the flight speed and wind speed increased, and the wind direction changed the spray pattern without a coverage decrease. This study contributes to the development of a control technique for the precision control system of agricultural drones.
최근 농업분야에서는 드론의 보급으로 인하여 노령화를 해결하기 위한 4차 산업 혁명의 중요 기술로 분류되고 있다. 특히, 초경량비행장치 멀티콥터의 국가 자격증을 취득하고자하는 연령대가 다양하고 취득 후 수익 활동을 위한 분야로는 드론을 활용한 영상 촬영 및 방제가 대표적이다. 그러나 드론을 활용한 방제기술은 조종자의 조종 기술의 의존도가 높아 조종 숙련에 따라 살포효과의 차이가 발생한다. 이를 보완한다면 농업의 방제분야의 활용도가 다양해 질 것으로 기대된다. 대표적인 보완 기술은 농업용 방제드론의 기체 특성을 고려한 정확한 방제면적이 산출이다. 본 논문에서는 농업용 방제드론의 살포 특성 분석을 위하여 유효살포시간, 유효살포간격을 정식화하고 방제드론 종류에 따른 정확한 방제면적 산출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 추후 본 알고리즘을 기반으로 드론방제사의 비행 방식에 따른 비산 문제를 개선하고 최적의 방제 매뉴얼을 구축하여 방제 현장에 활용하고자 한다.
Kim, Byung-Kwan;Park, Junhyeong;Park, Seong-Jin;Kim, Tae-Wan;Jung, Dae-Hwan;Kim, Do-Hoon;Kim, Taihyung;Park, Seong-Ook
ETRI Journal
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제40권2호
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pp.188-196
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2018
This paper presents a pulse radar system to detect drones based on a target fluctuation model, specifically the Swerling target model. Because drones are small atypical objects and are mainly composed of non-conducting materials, their radar cross-section value is low and fluctuating. Therefore, determining the target fluctuation model and applying a proper integration method are important. The proposed system is herein experimentally verified and the results are discussed. A prototype design of the pulse radar system is based on radar equations. It adopts three different pulse modes and a coherent pulse integration to ensure a high signal-to-noise ratio. Outdoor measurements are performed with a prototype radar system to detect Doppler frequencies from both the drone frame and blades. The results indicate that the drone frame and blades are detected within an instrumental maximum range. Additionally, the results show that the drone's frame and blades are close to the Swerling 3 and 4 target models, respectively. By the analysis of the Swerling target models, proper integration methods for detecting drones are verified and can thus contribute to increasing in detectability.
본 논문은 차등 위성항법 보정 시스템을 이용한 측위 오차 보정을 통해 소형 드론의 위치를 정밀하게 계측할 수 있는 시스템 구현에 대해 서술하고 있다. 본 시스템은 고정된 위치에 자리하는 기준국과 실시간으로 움직이는 이동국(드론)으로 이루어져 있다. 자체 기준국 위치 정보와 국가에서 제공하는 관측 정보를 함께 후처리하여 기준국의 정밀 좌표를 획득하는 과정에 대해 서술하고, 이동국을 정밀 추적하기 위한 차등 위성 항법 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 대해 설명한다. 기준국 및 이동국 구현에 있어 저가의 경량 위성 항법 수신기 및 오픈소스 소프트웨어 코드와 라이브러리를 활용하여 범용성과 경제성을 극대화 하였으며, 오차 보정 정보 송수신에는 비 면허 주파수 대역 무선통신인 지그비(Zigbee)를 사용하였다. 본 시스템을 이용하여 소형 드론 위치 추적 시험 결과, 평균 측위 오차가 0.8m 및 최대 측위 오차가 1.2m로, 단일 위성 항법 수신기를 사용했을 경우 대비 오차가 86% 개선됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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