다양한 분야에 활용되는 드론은 2026년에는 사업용 드론 5만대를 예상하고 있다. 사업용 드론에 한해 영업배상책임보험 가입 의무 부과되고 있으나 드론의 사용 영역이 확대됨에 따라 기체임무에 따른 법적의무를 부과하는 드론 보험제도 개선이 필요하다. 특히, 드론의 기체 특성 다양화로 인해 위험도에 따른 보험체계가 필요하다. 이를 위해 국내 드론 운용 현황조사 및 국내외 드론 보험관련 문헌검토와 드론 관련 자료 수집 및 분석, 교통수단별 보험제도, 해외 드론 보험상품 자료 분석을 시행한다.타 교통수단의 보험체계를 기반으로 드론 사고특성을 적용한 기체특성별, 운용임무별 드론보험가입에 대한 드론 보험제도 개선안 도출하며 기체 특성별, 운용 임무별 보험기준 수립을 위해 이용자, 이용사업체, 보험회사 등 분야별 요구 보험 조사를 통해 시사점을 도출, 기체의 물리적 특성에 따른 위험도 산출을 통한 세부 보험기준을 수립하며 기체 운용 임무에 따른 손해배상 책임을 구체화 하였다.
최근 북한의 드론 개발 및 운용 능력이 급속히 향상되면서 한국의 안보에 심각한 위협이 되고 있다. 2014년, 2017년, 2022년에 발생한 북한 무인기 침투 사건들은 북한 드론의 기술 고도화와 도발 가능성을 실질적으로 보여주고 있다. 본 연구는 북한 드론의 군사적 위협 실태를 면밀히 분석하고 효과적인 대응 방안을 모색하는 것을 목적으로한다. 본 연구는 북한 드론 기술의 발전 수준과 군사적 활용 가능성, 최근 북한 드론 침투 사례의 특징과 양상, 한국의 현 대응 체계의 적절성 및 한계점, 향후 대응 방안 등을 분석하였다. 이를 위해 국내외 연구 문헌과 언론 보도 자료를 검토하고, 북한 드론 침투 사례를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과, 북한의 소형 드론은 소형 경량화, 저고도·저속 비행, 장시간 비행, 정찰 장비 탑재 등의 기술적 특성을 갖추고 있으며, 정찰, 감시, 기습 공격, 테러 등에 활용될 수 있는 위협 요소를 지니고 있음을 확인하였다. 또한, 한국의 현 대응 체계는 탐지·식별 능력 미흡, 요격 성공률저조, 통합 대응 체계 미비, 전문 인력·장비 부족 등의 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 연구는 드론 탐지·식별 기술개발, 다양한 드론 무력화 기술 활용, 법적·제도적 기반 정비, 유관 기관 간 협력 체계 구축, 국제 공조 강화 등의 기술적, 정책적, 국제 협력적 대응 방안을 제시하였다. 특히, 한국 사회 전반의 북한 드론 위협에 대한 인식을 제고하고범국가적 대응 의지를 결집하는 것이 중요하다고 강조하였다.
In order to secure the practicality of services using drones, improve on-site operability, and improve the convenience of aircraft maintenance, it is necessary to develop a drone station that can be safely stored while ensuring charging performance. Therefore, a total seven points of improvement were derived through laboratory experiments after the development of the first prototype, and an improved second prototype will be developed in the future based on the preceding processes.
최근 드론에 대한 관심이 증가하면서, 드론을 활용한 다양한 기술들이 선보이고 있다. 특히, 다수의 드론을 통한 군집 비행의 기술은 협업을 통한 복잡한 임무 수행이 가능하여 빠른 시간안에 임무를 완수할 수 있어 다양한 분야에서 각광을 받고 있다. 하지만 실외의 경우 GPS의 정밀도가 낮아 정밀 비행이 어렵기 때문에 고정밀 위치 인식이 필요한 임무에는 적합하지 않다. 뿐만 아니라, 실외에서 다수의 비행체를 좁은 공간에서 동시 정밀 제어하다보니, 정밀 위치 예측이 어려운 경우 충돌이 발생하는 심각한 문제를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 RTK-GPS(Real-Time Kinematic-GPS)를 포함한 다수 센서를 활용하여 위치 정밀도를 증가시키고, 센서 오류로 인한 문제를 최소화하기 위해 제안한 모드 스위칭 기법에 대해 설명한다. 그리고 이를 기반으로 개발한 실외 군집 비행 시스템에 대해서도 소개한다.
본 논문에서는 4차산업의 혁명의 핵심 기술 중 사물 인터넷 (Internet of Things)과 드론(Drone)을 접목시킨 드론 인터넷(Internet of Drones)에 대해서 연구하였다. IoD 기술은 실제 전장에서 실제 전장과 C4ISR 작전을 효율적이고 경제적으로 운영하는데 특히 중요하다. 본 연구는 드론의 제한된 배터리 용량과 군의 드론 전사 육성 및 도입, 운용에 따른 예산 책정 기준 부재에 따른 문제점을 해결하는데 목표가 있다. 이에 따라 드론 투입 작전 상황 발생 시 임무 지역 (Mission area)이 정해지고 그에 따른 임무 지점 (Hovering point)과 임무 완료 제한시간이 정해질 경우, 최소한 몇 대의 작전 드론을 투입하여야 가장 경제적이고 효율적인 작전 운용이 가능한지 작전 투입 드론의 대수를 최적화해주는 DFDO(Drone Force Deployment Optimization) 알고리즘을 제안한다.
민간 드론의 활용범위가 취미, 영화촬영, 시설감시 등과 같이 다양해짐에 따라서 응용 분야의 요구사항에 맞게 소프트웨어를 안정적으로 재구성할 수 있는 기술에 대한 요구가 높아지고 있다. 항공전자 시스템의 소프트웨어 통합을 안정적으로 제공하기 위해서 ARINC 653 표준이 제안되어 현재 유인 항공기를 중심으로 적용되고 있다. 따라서 ARINC 653을 민간 드론에도 활용하는 것을 고려할 수 있다. 하지만 지금까지 ARINC 653을 구현하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 다양한 플랫폼을 사용하고 응용 분야가 넓은 민간 드론에 적용되기 위해서는 추가로 고려되어야 하는 요구사항들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 사항들을 고려해서 이식성과 확장성이 높은 ARINC 653을 구현하고 그 성능을 분석한다. 이식성을 위해 OS 추상화 계층을 제공하여 운영체제에 대한 의존성을 낮추고 파티션 스케줄러 등의 기능을 확장할 수 있는 구조를 제공한다.
근래에는 드론을 이용하여 실생활에 적용하는 사례가 늘고 있다. 드론을 이용하여 방송국에서 항공촬영을 하거나, 드론 경기등 다양한 영역에 적용하고 있다. 특히 몇 년 전부터는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하고 있다. 경찰당국에서는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있으나, 적은 인력으로 넓은 지역을 단속하기에는 비효율적인 방식이다. 따라서, 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 체계적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 고속도로에 적합한 MANET 드론 통신망에서 다양한 라우팅 프로토콜을 적용하여 가장 효율적인 라우팅 프로토콜을 선택하고자 한다. 이를 위해 OPNET 시뮬레이터로 라우팅 프로토콜을 적용한 드론 패트롤망을 디자인하고 시뮬레이션을 하였다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 드론(Drone)의 활용이 다양한 분야에서 급속도로 진보하며 진행되고 있다. 이제 수사(搜査)의 영역에서도 드론이 광범위하게 활용될 것이다. 그동안의 형사사진이 2차원적 디지털 영상에 머물렀다면 드론을 활용할 경우 3차원 영상의 촬영뿐 아니라 그러한 영상물을 3D 프린터로 인쇄할 경우 사건현장의 재현이 가능하게 될 것이다. 일차적으로 수사기관이 드론을 이용하여 촬영하는 영상물은 디지털 영상증거로써 증거능력 확보를 위한 요건은 디지털 증거의 증거능력을 갖추기 위한 조건과 다르지 않다. 다만 드론이 과학수사의 새로운 영역으로 자리하게 될 때 드론으로 촬영한 영상물의 진정성을 확보하고 증거로써 활용할 수 있도록 시스템화 하는 것이 긴요한 바 본 논문에서는 드론으로 촬영한 디지털 영상물의 증거능력 확보방안을 제시하고자 한다.
General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
2016년 이후부터 경찰당국에서는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하기 시작했다. 경찰은 교통 혼잡이 야기되는 시간이나 시즌에 갓길을 사용하거나 음주운전, 난폭운전 등의 차량들을 감시한다. 지금까지는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 많은 경찰인력이 각각의 드론을 충전하고 데이터를 수동으로 수집 및 분석해야하는 번거로움이 있기 때문에 매우 비효율적인 방식이다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 넓은 지역의 고속도로 상에서 적은인력으로 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 효율적인 드론 패트롤 네트워크 시스템의 토폴로지를 OPNET 시뮬레이터로 디자인하고 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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