본 연구에서는 뇌파를 이용하여 드론을 제어하기 위한 기계학습을 논의한다. 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 제어대상으로 정의하였고 이를 제어하기 위한 뇌파의 신호를 전두엽을 대상으로 하는 Fp1·Fp2 2채널 건식 전극(NeuroNicle FX2) 뇌파 측정장비를 통하여 5.19초동안 각 제어대상과 연관된 행동의 운동 심상을 눈을 뜬 상태에서 측정(Sampling Rate 250Hz, Cutoff Frequency 6~20Hz) 하였다. 측정된 뇌파신호에 대해 매틀랩의 분류학습기를 이용해서 삼중 계층 신경망, 로지스틱 회귀커널, 비선형 3차 SVM 학습을 실시하였으며 학습결과 로지스틱 회귀 커널 학습에서 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 위한 가장 높은 정확도를 가지고 있음을 클래스 참양성률로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 보의 최적 설계를 활용하여 드론 플랫폼을 구축하였다. 단일 보를 끝 단 질량을 가진 외팔보로 가정하였다. 수치 최적화 이론에 기초하여, ANSYS가 얻은 유사한 결과와 비교함으로써 새로운 설계의 검증 및 최적화를 수행 하였다. 마지막으로, 이 설계는 제어 시뮬레이션에 반영되며 공진 상황을 고려한 최적의 구조 설계 요구 사항을 만족함을 보였다.
Drone은 원격조정장치에 의한 무인비행 시스템을 말한다. 즉 조종사가 비행체에 직접 탑승하지 않고 지상에서 원격조종(remote piloted)하거나 사전 프로그램 경로에 따라 자동(auto-piloted) 또는 반자동(semi auto-piloted)형식으로 자율 비행하는 시스템이다. 이러한 드론은 초창기에 군사적 목적으로 개발되어 이용되어 왔으나 현재에는 물류 및 재난 지역의 구호품 배송, 무선인터넷 연결 방송, 영상 촬영, 재해 관측, 범죄자 추적 등 다양한 영역에서 활용이 되고 있다. 민간시큐리티 분야에서의 드론의 사용은 많은 장점과 방범의 효율성을 기대할 수 있다. 특정지역의 감시나 정찰, 세밀 탐색, 고공촬영 등 범죄예방에 효과적으로 대처할 수 있고, 범죄자 추적에 대해서도 시시각각 정보를 제공함으로서 범죄자 체포에 용이하게 사용 될 수 있다. 특히 야간의 경우 적외선 카메라를 사용하여 침입자나 사람의 움직임을 찾아낼 수 있고, 재난 현장에서의 수색이나 구조 등의 활동에도 적극 이용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3862-3879
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2019
More and more problems for public security have occurred due to the limited solutions for drone detection especially for micro-drone in long range conditions. This paper aims at dealing with drones detection using a radar system. The radio frequency (RF) signals emitted by a controller can be acquired using the radar, which are usually too weak to extract. To detect the drone successfully, the static clutters and linear trend terms are suppressed based on the background estimation algorithm and linear trend suppression. The principal component analysis technique is used to classify the noises and effective RF signals. The automatic gain control technique is used to enhance the signal to noise ratios (SNR) of RF signals. Meanwhile, the empirical mode decomposition (EMD) based wavelet transform (WT) is developed to decrease the influences of the Gaussian white noises. Then, both the azimuth information between the drone and radar and the bandwidth of the RF signals are acquired based on the statistical analysis algorithm developed in this paper. Meanwhile, the proposed accumulation algorithm can also provide the bandwidth estimation, which can be used to make a decision accurately whether there are drones or not in the detection environments based on the probability theory. The detection performance is validated with several experiments conducted outdoors with strong interferences.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
소형 드론은 활용분야가 다양해지고 있으며 특히 군에서는 전장에서 정찰 및 특수목적 용도로 활용 가능한 드론 체계가 요구되고 있다. 본 연구에서는 군용 무인기의 표준 인터페이스인 STANAG 4586을 멀티콥터 형태의 소형 드론에 적용하여 군용 체계 적합성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 소형 멀티콥터 비행체, 통합비행제어컴퓨터, 지상통제장치, 데이터링크를 설계/제작하고, STANAG 4586 인터페이스를 적용한 비행제어 소프트웨어와 지상통제장비 소프트웨어를 개발하여 HILS 시험과 비행시험을 수행하였다.
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.
무인항공기에 적용되는 비행제어컴퓨터는 safety-critical 구성품으로, 내결함성을 확보함으로써 운용의 신뢰성을 높이기 위해 다중화 구조로 설계되고 있다. 이러한 다중화 구조가 적용된 비행제어컴퓨터는 각각의 독립적인 연산/제어 장치가 동일한 시점에 동일한 작업을 수행할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 위해 각 연산/제어 장치 간의 작업 동기화를 위한 동기화 알고리즘이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 무인기에 적용되는 이중화 비행제어컴퓨터간의 동기화를 위한 소프트웨어 설계 방법을 제안한다. 제안하는 동기화 방법은 고장률 감소를 위해 최소의 하드웨어 리소스만을 사용하여 동기화할 수 있도록 설계하였고, 동기화에 사용되는 하드웨어 타이머의 동작 방식을 고려하여 설계함으로써 타이머 동작에 따른 동기화 오차를 최소화 할 수 있도록 설계하였다.
본 연구는 드론프로그램 참여활동 청소년의 자기 통제력이 생활만족도에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 대상자는 수도권(서울, 경기)에서 드론프로그램 활동에 참여하는 청소년이며 설문지로 진행하였다. 유효한 설문자료를 코딩하여통계분석하였다. 가설검증에 대한 통계적 유의수준은 ⍺= .05수준으로 설정하였다. 이와 같은 연구과정을 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 통제력의 요인인 단순과제 선호와 신체활동 선호요인은 생활만족도의 정신건강에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기 통제력의 요인인 모험추구 요인은 생활만족도의 행복감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기 통제력의 요인인 모험추구와 자기중심 요인은 생활만족도의 자율성 및 자아감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 코로나 19 팬데믹 시기에도 드론프로그램에 참여하는 청소년은 높은 자기 통제력을 통하여 일정부분 생활에 만족한 것으로 판단할 수 있다.
드론은 조종사가 직접 항공기에 탑승하지 않고 지상에서 원격장치를 이용하여 무선으로 조종하는 항공기를 말한다. 현재 드론은 실종자 수색과 교통단속 등 경찰장비로 포함되어 활용되고 있다. 사람이 직접 눈으로 보고 수색하는 과정을 광학 성능이 뛰어난 카메라가 대신하며, 비행하며 촬영했던 영상을 이후 재검색할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 사법기관에서 규정과 원칙 없이 무분별하게 드론을 운용하여 범죄수사와 수색에 사용한다면 불특정 다수의 개인은 프라이버시와 개인정보 침해를 당할 것이다. 이에 본 논문에서는 현행 드론 운용에 대한 법적 문제와이의 해결 방안에 대하여 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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