• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1209-1220
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• 2020

산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1269-1274
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• 2018

전 세계적으로 드론에 대한 관심이 급증하면서, 다양한 분야에서 드론 활용에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론의 호버링을 실현시킴으로써 드론의 기술기반을 확립한다. Arduino Uno를 주 제어장치로 사용하였으며, 3축 자세 및 방위각 센서로 부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악한다. 이 기울어짐을 PID 제어를 통해 보정함으로써 안정적으로 수평자세제어가 가능한 드론을 구현한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.145-150
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• 2021

최근 드론에 대한 관심이 많아지고 드론의 이용이 급증하면서 드론을 배우려는 사람들이 증가하고 있다. 하지만 드론은 조작이 어려우며 재대로 배우지 않는다면 사고가 발생하기 쉽고 드론이 파손되는 경우도 빈번하게 일어나고 있다. 본 연구에서는 드론을 안전바에 결속하여 안전사고와 드론의 파손을 방지하고 블록을 통해 센서 및 제어기기를 확장할 수 있는 다목적 드론을 구현하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.649-657
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• 2017

드론의 종류와 목적이 다양해지고 부가기능이 많아지면서 소프트웨어의 역할이 증가되고 있다. ARINC 653은 파티셔닝을 통해 항공전자 시스템의 소프트웨어 재사용 및 통합을 안정적으로 제공하고 SWaP(Size, Weight and Power) 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. ARINC 653은 대형 항공기 외에 소형 무인비행체인 드론에도 효과적으로 적용될 수 있다. 본 논문에서는 드론의 비행제어 프로그램에 ARINC 653을 적용하기 위하여 계층적 ARINC 653을 확장하여 파티션 내 통신을 구현하고 실제 드론 시스템에 적용한 사례를 보인다. 실험 결과, 파티션 내 통신의 오버헤드가 낮으며, ARINC 653의 파티셔닝 기능에 의해서 드론의 비행제어 프로그램에 할당된 자원이 보장됨을 확인할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.79-85
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• 2020

최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.

• Design & Manufacturing
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• 제11권3호
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• pp.41-45
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• 2017

Drones can be manipulated in a variety of ways. One of the most common controller is joystick method. But joystick controller uses both hands and takes a long time to learn. Particularly, in the case of 8-character flight, it is necessary to use both front and rear flight (pitch), left and right flight (Roll), and body rotation (Yaw). Joystick controller has limitations to intuitively control it. In particular, when the main body rotates, the viewpoint of the forward direction is changed between the drones and the user, thereby causing a mental rotation problem in which the user must control the rotating state of the drones. Therefore, we developed a motion matching controller that matches the motion of the drones and the controller. That is, the movement of the drone and the movement of the controller are the same. In this study, we used a gyro sensor and an acceleration sensor to map the controller's forward / backward, left / right and body rotation movements to drone's forward / backward, left / right, and rotational flight motion. The motor output is controlled by the throttle dial at the center of the controller. As the motions coincide with each other, it is expected that the first drone operator will be able to control more intuitively than the joystick manipulator with less learning.

• 한국해양공학회지
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• 제35권5호
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• pp.360-368
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• 2021

The need for energy harvesting in marine environments is gradually increasing owing to the energy limitation of marine robots. To address this problem, a catamaran-type sail drone (CSD), which can harvest marine energies such as wind and solar, was proposed in a previous study. However, it was designed and manufactured without considering the stability, optimal hull-form, and maintenance. To resolve these problems, a CSD with two keels, a performance estimator, V-shape hulls, and modularized components is proposed and its mechanism is developed in this study. To verify the performance of the CSD, the performance estimation using smoothed-particle hydrodynamics (SPH) and the heading control using fuzzy logic controller (FLC) are performed. Simulation results show the attitude stability of the CSD and the experimental results show the straight path of the CSD according to wind conditions. Therefore, the CSD has potential applications as an energy harvesting system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2107-2112
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• 2016

본 논문은 드론 같은 움직임이 불규칙한 환경에서 깨끗하고 안정된 입체영상을 촬영하기 위해서는 드론용 짐벌 시스템 제어 안정화기 설계가 필요하다. 짐벌 시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 센서 등으로 구성된다. 움직임이 불규칙한 촬영장비나, 비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동의 발생으로 인해 안정된 영상물을 촬영하기에 어려움이 많다. 이러한 다양한 주파수 성분의 진동을 제어하기 위해 일반적으로 rolling-pitching-yawing 운동에 대하여 일반적인 PID 제어기를 설계하여 안정적으로 제어하지만, 드론용 짐벌시스템 구조가 변경되거나 시스템 일부 요소가 변경되게 되면 기존에 설계된 PID 제어 파라미터를 재조정을 해야 되는 경우가 빈번하게 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제기된 제어 기법인 지적 PID제어를 통하여 움직임과 짐벌시스템의 진동제어를 수행하여 외부 환경의 변화에 강인한 제어기법을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.9-16
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• 2021

본 논문에서는 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템에 활용할 수 있는 건물탐사 드론을 제안한다. 기존 건물 관제 시스템은 고정된 센서 박스를 통해 관제 정보를 관리하므로 관리 체계의 사각지대가 발생하는 문제점과 순찰을 통한 인위적인 방법은 자원적 한계성을 가진다. 본 논문은 온습도 센서와 가스 누출 탐지 센서를 내장한 드론을 통하여 관제 사각지대를 중심으로 건물의 내부 경로를 탐색하고 영상과 더불어 실시간으로 정보를 전송하여 관제 시스템의 문제점을 극복하고자 한다. 또한, 옵티컬 플로어 센서를 이용한 안정적인 호버링 기능을 가지며 기존 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템에 적용할 수 있게 한다. 본 연구의 결과는 드론 활용을 통하여 향후 디지털 트윈 관제 시스템의 질적 향상에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.890-896
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• 2022

본 논문에서는 다양한 분야에 사용되는 드론의 제어에 편의성과 접근성을 높이기 위해 스마트 글러브를 통한 짐벌 카메라 제어를 구현하였다. 스마트 글러브는 사람의 제스처를 파악하여 블루투스를 통해 신호를 전달한다. 전달받은 신호는 GCS(Gound Control Station)을 통해 드론에 적합한 신호로 변환한다. 스마트 글러브의 신호는 짐벌락을 방지하기 위해 쿼터니언 방식으로 표현되지만, 짐벌 카메라의 경우 Roll, Pitch, Yaw의 방식을 사용하기에 변환이 필요하다. 데이터 변환 임무를 수행한 GCS는 Wi-Fi를 통해 드론의 제어보드로 입력 신호를 전송한다. 제어보드에서는 전송받은 신호를 PWM 방식으로 생성하여 출력된다. 출력된 신호는 SBUS 방식을 통해 짐벌 카메라에 입력되어 제어하게 된다. 스마트 글러브의 입력 신호는 짐벌 카메라에 출력까지 평균 0.093 s, 최대 0.099 s로 실시간 사용에 문제가 없음을 보였다.