Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.78-83
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2018
Rapidity and accuracy are important considerations when a drone is employed in a wide surveillance area to detect a target. They are more important when the scope of application is a search and rescue operation or the monitoring of natural disasters, which may require prompt warnings and response. During the actual operation of a drone, rapidity and accuracy are associated with the change in the altitude of the drone. The aim of this study is to analyze the characteristics of drones at varying altitudes and prove that altitude is a relevant factor in the performance of drones. Herein, the characteristics of the drone at varying altitudes were analyzed through several search simulations. The results suggest that a high-altitude drone is relatively advantageous compared to a low-altitude drone in a probability-based target search, and that the search altitude is also a very important and fundamental factor in target search by drones.
In recent years, interest in drones has grown, and many countries are developing them into a strategic industry of the future. Drones are not only used in industries such as logistics and agriculture but also in various public sectors such as life rescue, disaster investigation, traffic control, and firefighting. One of the most important tasks of a drone is to accurately identify targets in these applications. Target recognition may vary depending on the search environment of the drone. Therefore, this study tests and analyzes the drone's target recognition performance according to changes in the search environment such as the search altitude and the search angle. In addition, we propose a new algorithm that improves upon the disadvantages of the Haar cascade method, which is the existing algorithm that recognizes the target by analyzing a captured image.
넓은 탐색영역에서 활동하는 드론에서 신속한 처치를 요하는 응급환자의 탐색, 신속한 경보와 대응을 요하는 자연재해의 감시와 같은 응용 분야에서 목표물 파악의 시간(time), 즉 신속성의 문제는 매우 중요한 문제가 된다. 드론의 실제 운영에 있어서 목표물을 파악하는 시간은 탐색 영역을 효율적으로 탐색하기 위한 탐색 알고리즘 및 드론 간의 협업과 매우 연관성이 깊다. 따라서 본 연구에서는 드론을 이용한 목표물 탐색에 있어서 신속성의 문제를 해결하기 위하여, 고도를 달리하는 드론들의 협력에 의한 확률기반 목표물 탐색 방법을 제안한다. 특히 제안한 방법은 고(高)고도 드론이 우선 탐색을 실시하고, 탐색 결과를 저(低)고도 드론에 전달하여 보다 정밀한 탐색을 함으로써 탐색 시간을 줄이고 목표물 발견의 확률을 높이는 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석한다.
군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
최근 군사용에서 산업용으로 확대되고 있는 4차 산업 기술 중 하나인 드론은 경찰청의 수색 임무에서 적극적으로 활용되고 실종자를 발견함으로써 광범위한 지역에 관한 관심과 대규모의 수색 인력의 투입을 감소시키고 있다. 그러나 경찰의 드론 운용의 법률적 검토가 지속적으로 필요하고 관련 운영에 대한 시스템의 고도화와 수색기법과 연계된 촬영 이미지 분석의 중요성도 동시에 증가하고 있다. 본 연구에서는 정밀 수색 및 모니터링 개념에서 기록, 보존, 모니터링이 원활하기 위해서는 영상 데이터 기반의 수색이 아닌 사진 기반으로 공간정보를 구축하여 정밀 수색이 수행되면 효율성이 높고 골든타임 확보가 가능하다. 따라서 피사체의 크기에 따라 불필요한 공간정보 완성률을 조절하여 결과 데이터 용량을 감소시키는 공간정보 구축 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 지역에 대한 드론 수색 임무의 활용 범위를 고도화하고 경찰 수색의 드론 운용 매뉴얼 구축을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
최근 드론은 환경보호와 자연재해감시 등 환경문제 해결에 많이 활용되고 있다. 본 연구는 도심의 대기환경을 유지하기 위하여 대기오염을 탐색하는데 드론을 활용하고자 할 때 드론의 탐색고도 문제에 초점을 둔다. 특히, 드론을 활용하여 도시의 대기오염을 탐색할 때 대기오염원 별 그리고 통신모듈 별 적정한 탐색고도를 파악하기 위한 다양한 실험을 진행한다. 실험을 통해 가장 일반적인 대기오염원인 CO(일산화탄소), NO2(이산화질소), O3(오존), P10, P2.5(미세먼지)를 위한 최대측정가능고도를 파악하고, 각 대기오염원 별 유효한 탐색고도를 도출한다. 실험 결과 법적 측정가능고도 등 세 가지 유형의 드론 탐색고도가 제시되었다. 통신모듈 측정가능고도는 통신모듈에 따라 60m에서 120m로 나타났으며, 유효 측정가능고도는 10m에서 100m로 분석되었다.
Park, JunMan;Kang, KiBeom;Jwa, JeongWoo;Won, JoongHie
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.13-18
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2018
Drones are controlled by the remote pilot from the ground stations using the radio control or autonomously following the pre-programmed flight plans. In this paper, we develop a method and an optimal path search system for providing 3D augmented reality flight (ARF) images for safe and efficient flight control of drones. The developed system consisted of the drone, the ground station and user terminals, and the optimal path search server. We use the Dijkstra algorithm to find the optimal path considering the drone information, flight information, environmental information, and flight mission. We generate a 3D augmented reality flight (ARF) image overlaid with the path information as well as the drone information and the flight information on the flight image received from the drone. The ARF image for adjusting the drone is generated by overlaying route information, drone information, flight information, and the like on the image captured by the drone.
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.
본 논문은 익수 사고로 부터 요구조자를 신속히 구출하기 위한 모션감지 및 열화상 카메라를 탑재한 AI드론의 개발을 제안하고자 한다. 현재 익수사고가 발생하면, 많은 인력이 투입되어, 수색작전을 펼치는 등, 사람이 직접 요구조자를 찾아야만 한다. 이러한 과정에서 소요되는 시간이 너무 길고, 특히 야간수색은 사람이 직접하기에는 더욱더 힘든 부분이 많아 인명구조에 있어서 빠른 구조가 어려운 것이 현실적인 문제이다. 이러한 상황을 해결하고자 AI드론을 사용하려한다.
Drones are increasingly used in logistics delivery due to their low cost, high-speed and straight-line flight. Considering the small cargo capacity, limited endurance and other factors, this paper optimized the pickup and delivery vehicle routing problem with time windows in the mode of "truck+drone". A mixed integer programming model with the objective of minimizing transportation cost was proposed and an improved adaptive large neighborhood search algorithm is designed to solve the problem. In this algorithm, the performance of the algorithm is improved by designing various efficient destroy operators and repair operators based on the characteristics of the model and introducing a simulated annealing strategy to avoid falling into local optimum solutions. The effectiveness of the model and the algorithm is verified through the numerical experiments, and the impact of the "truck+drone" on the route cost is analyzed, the result of this study provides a decision basis for the route planning of "truck+drone" mode delivery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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