미국을 비롯한 전 세계 국가는 드론을 이용한 물류 서비스의 상용화를 위해 활발한 연구를 진행하고 있다. 국내에서도 물류 배송 기업을 비롯하여 이동통신사에서도 드론 물류 배송 서비스의 연구, 개발을 진행 중이다. 그러나 우리나라와 미국은 last-mile 물류 배송 환경이 다르다. 우리나라는 인구의 77% 이상이 아파트 등의 공동주택에 살고 있으며 인구 밀도가 전 세계 4위에 달하는 나라이다. 이에 따라 드론 물류 배송에 있어 우리나라 환경에 맞는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 도시 지역에서의 근거리 무선통신과 기압계를 활용한 드론 물류 배송의 정밀 위치 판단의 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법을 통해 2.5m 이내의 창문도 탐지할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 도심에서의 드론 물류 배송 기술의 향상에 도움이 되길 기대한다.
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.
항공전자 장비는 개발 시 다양한 환경 조건 및 성능이 요구되어지며, 이에 따른 개발 리스크에 대한 대책으로 최악조건의 회로 해석(WCCA)을 적용하여 성능사전분석을 수행한다. WCCA 은 부품소자레벨에서 온도 및 운용 기간의 노화를 고려하여 파라미터의 값을 도출한 후, 해당 회로의 모든 부품들의 파라미터 값을 조합하여 해당 파라미터의 최대 값과 최소 값을 산출한다. 본 논문에서는 WCCA 분석 적용을 위하여 필요한 사항에 대하여 기술하였다. 2장에서는 WCCA 기법인 EVA 및 RSS, Monte Carlo 등의 차이와 특성을 기술 하였다. 3장에서는 실제 분석하는 절차를 소개하기 위하여 예제 회로를 통한 분석 과정을 기술하였다. 4 장에서는 분석 대상 조건별 분석 기법의 선택 관련 내용을 기술하였다. 본 논문에 소개된 절차 및 분석방법을 개발 시 적용한 결과 사전에 성능 분석 및 부품 최적화 설계 검증이 가능함을 확인하였다.
항공기에 탑재된 센서들은 임무 수행에 필수 요소이며 센서들을 통해 얻어진 데이터의 융합은 임무 효율을 높이고 조종사의 부담을 줄이기 위해 적용되고 있다. 센서들로부터 얻어진 데이터를 특정 대상에 대해 일관되고 보다 정리된 형태로 조종사에게 제공하기 위해 데이터 융합이 적용되어 발전하고 있다. 현재 운용되고 있는 군용 항공기는 Link-16 과 같은 전술데이터링크에 연동하여 향상된 전술 상황을 조종사에게 전시하여 임무 효율을 높이고 있다. 항공기에 탑재된 센서가 고성능화 되면서 얻어진 정확도가 향상된 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 수신한 전술상황정보를 융합하여 조종사에게 고신뢰성의 전술상황 및 임무 환경을 제공하고 효율적인 임무 수행과 높은 생존성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 항공기 실시간 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 얻어지는 데이터를 종합된 정보 형태로 제공하기 위한 융합 구조를 보인다.
현재 대한민국은 인구절벽 현상에 의한 병역자원의 감소 문제에 직면해 있으며 이에 대응하기 위해 군 구조 개편 및 전력 구조 변화를 추구하고 있다. 육군은 이런 상황 변화에 대한 대응으로 미래 전장을 주도할 드론봇 전투체계의 전력화를 추진하고 있다. 미래의 전장은 지휘통제, 감시정찰, 정밀타격이 결합된 통합 전장 개념으로 전환될 것이며 이러한 변화에 따라 드론봇을 포함한 무인 전투체계가 실전 배치되어, 위험도가 높고 인간이 수행하기 어려운 전투상황에 더욱 광범위하게 적용될 것이다. 본 논문에서는 이러한 변화에 대한 대응 방안의 하나로 BDI 아키텍처 기반의 의사 결정 시스템을 가진 자율행동 소프트웨어를 개발하였다. 자율행동 소프트웨어는 다 기종에 대한 적용성 확보를 위해 프레임워크 구조를 적용하였고 대상 무인기를 대대급 감시정찰 무인기로 가정하여 PC기반 환경에서 기능을 검증하였다.
드론 운항을 위한 주파수로 현재 2.4 GHz와 5 GHz 대역을 사용하고 있다. 드론의 비가시 장거리 운항을 위하여 2019년 12월 과학기술정보통신부는 433 MHz 대역을 신규 할당하였다. 하지만 433 MHz 대역은 기존에 할당된 아마추어 무선통신을 위한 주파수 대역과 동일하기 때문에 간섭 발생을 피할 수 없다. 따라서 433 MHz 대역을 기반으로 하는 드론 운항 시스템 개발에 필수 조건으로 이 주파수 대역에 대한 간섭 회피 기술이 개발되고 적용되어야 한다. 본 논문에서는 433 MHz 대역 신호의 간섭 회피 및 저감 기술 개발에 필요한 433 MHz 대역 신호의 측정과 분석 결과를 보고하고자 한다. 433 MHz 대역 신호의 측정과 분석은 3곳에서 5분 간격으로 측정된 스펙트럼을 통해 이루어졌다. 본 연구에서 수행된 측정과 분석은 공간적 특성, 시간적 특성 및 트래픽 특성 등을 고려하였기 때문에 433 MHz 대역의 간섭 회피 기술 개발에 필요한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.
드론은 인공지능 기술의 발달로 단순한 원격 조종 도구를 넘어서 자율적으로 임무를 수행하는 지능형 드론으로 진화하고 있다. 해외 군사 분쟁에서의 드론 활용 사례와, 국내에서 전망한 미래 작전환경 분석에 따라 드론의 중요성이 점차 주목받고 있다. AMAD는 지능형 드론의 신속한 개발을 위해 제안되었다. AMAD를 기반으로 지능형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 디버깅, 성능 평가, 모니터링 등의 기능을 사용자에게 지원하는 통합개발환경(IDE)이 필수적이다. 본 논문에서는 지능형 소프트웨어 개발에 필요한 개발환경의 개념들을 정립하여, 이를 IDE 및 IDE와 연동하는 AMAD의 에이전트인 SVI, MPD의 설계에 반영한 결과를 설명한다.
This paper proposes a method for detecting flight anomalies of drones through the difference between the command of flight controller (FC) and the navigation solution. If the drones make a flight normally, control errors generated by the difference between the desired control command of FC and the navigation solution should converge to zero. However, there is a risk of sudden change or divergence of control errors when the FC control feedback loop preset for the normal flight encounters interferences such as strong winds or navigation sensor abnormalities. In this paper, we propose the method with a deep neural network model that predicts the control error in the normal flight so that the abnormal flight state can be detected. The performance of proposed method was evaluated using the real-world flight data. The results showed that the method effectively detects anomalies in various situation.
Khuong G. T. Diep;Viet-Tuan Le;Tae-Seok Kim;Anh H. Vo;Yong-Guk Kim
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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pp.624-627
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2023
Unmanned aerial vehicles are gaining in popularity with the development of science and technology, and are being used for a wide range of purposes, including surveillance, rescue, delivery of goods, and data collection. In particular, the ability to avoid obstacles during navigation without human oversight is one of the essential capabilities that a drone must possess. Many works currently have solved this problem by implementing deep reinforcement learning (DRL) model. The essential core of a DRL model is reward function. Therefore, this paper proposes a new reward function with appropriate action space and employs dueling double deep Q-Networks to train a drone to navigate in indoor environment without collision.
드론은 4차 산업 혁명에서 정보기술과 융합하여 산업을 이끌어 갈 중요한 요소이다. 세계적으로 드론에 대한 관심이 급격히 커지면서 많은 국가에서 드론을 미래 전략산업의 하나로 주목하고 있으며 드론 관련 기술에 대한 연구개발과 활용을 위해 많은 노력을 하고 있다. 드론은 통신/항법/교통 관리기술, 제어 및 탐지/회피 기술, 센서 기술 및 SW 및 응용기술과의 접목을 통해 다양하게 기술이 발전하고 있으며 완구에서부터, 산업, 농업 등 다양한 분야에서 드론의 공급 및 수요가 증가하고 있다. 그러나, 드론기술이 정착되기 위해서는 해결되어야 할 여러 가지 문제점들이 있다. 본 논문에서는 드론의 활용분야 및 국내외 사례와 드론의 핵심기술을 통하여 드론기술적용에 대한 문제점들을 살펴보고자 한다. 드론 시장의 성장을 위해서는 법과 제도의 정비, 무선통신에서의 보안 취약점, 프라이버시 및 안전성 문제를 제안하였으며, 특별히 한국의 환경에서 드론 서비스를 위한 기술적, 관리적 문제점에 대하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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