최근 기업에서는 드론을 이용하여 다양한 상업적인 서비스를 시도하고 있다. 특히, 드론을 이용한 택배서비스가 그 좋은 예라고 할 수 있다. 그러나, 이러한 드론 택배시스템은 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 서로 충돌로 인한 소포가 떨어지는 등 다양한 사안을 고려해야만 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 드론간 통신을 활용하고자 하며 예상되는 드론의 통신망 토폴로지를 Opnet 시뮬레이터로 구현하고, 해당 통신망의 성능을 시뮬레이션하고 분석하였다. 추가적으로 자유 운동적(random mobility)인 이동경로의 토폴로지도 구현하여 제안한 드론망의 성능과 비교분석하였다.
In this paper, we propose a security framework for a cluster drones network using the MAVLink (Micro Air Vehicle Link) application protocol based on FANET (Flying Ad-hoc Network), which is composed of ad-hoc networks with multiple drones for IoT services such as remote sensing or disaster monitoring. Here, the drones belonging to the cluster construct a FANET network acting as WTRP (Wireless Token Ring Protocol) MAC protocol. Under this network environment, we propose an efficient algorithm applying the Lightweight Encryption Algorithm (LEA) to the CTR (Counter) operation mode of WPA2 (WiFi Protected Access 2) to encrypt the transmitted data through the MAVLink application. And we study how to apply LEA based on CBC (Cipher Block Chaining) operation mode used in WPA2 for message security tag generation. In addition, a modified Diffie-Hellman key exchange method is approached to generate a new key used for encryption and security tag generation. The proposed method and similar methods are compared and analyzed in terms of efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5078-5094
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2019
In recent years, the development of drone technologies has promoted the widespread commercial application of drones. However, the ability of drone to carry explosives and other destructive materials may bring serious threats to public safety. In order to reduce these threats from illegal drones, acoustic feature extraction and classification technologies are introduced for drone sound identification. In this paper, we introduce the acoustic feature vector extraction method of harmonic line association (HLA), and subband power feature extraction based on wavelet packet transform (WPT). We propose a feature vector extraction method based on combined HLA and WPT to extract more sophisticated characteristics of sound. Moreover, to identify drone sounds, support vector machine (SVM) classification with the optimized parameter by genetic algorithm (GA) is employed based on the extracted feature vector. Four drones' sounds and other kinds of sounds existing in outdoor environment are used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that with the proposed method, identification probability can achieve up to 100 % in trials, and robustness against noise is also significantly improved.
소형 다중로터 드론의 동작 실험을 위하여 개발한 장치를 소개한다. 개발한 장치는, 볼 부슁 메카니즘, 이동형 지지대, 그리고 회전판을 적용하여 6자유도 운동이 가능하다. 병렬 처리가 가능한 FPGA기반의 제어기를 사용하여, 가속도와 자이로 센서로 부터 자세를 측정하고 모터 속도를 제어하였다. 다양한 동작을 수행하면서 실험 장치와 제어기의 동작성을 확인하였다. 결론적으로, 개발한 6자유도 실험 장치는 소형 드론 제어를 위한 제어기의 성능 검증을 위해 적합하다.
Background: Conventional bird observation methods are line survey or point count method by bare eyes or through binoculars or telescopes. But in this study, the possibility of monitoring waterbirds using drones beyond the conventional research methods was explored. It also describes the direction of producing and accumulating images of waterbird habitats as a method to efficiently determine changes in waterbird habitats. Results: From the study, it was concluded that waterbird monitoring using drones was a new monitoring technique which could be applied to the field and 26 kinds of waterbirds were observed. In the case of a drone with a single lens, it was difficult to identify objects because the size of the subject was too small at a certain altitude. In this case, zoom lens can be an alternative. It has also been verified that image analysis software can be used to accumulate images of waterbird habitats. Conclusions: If various kinds of advanced drones and cameras are used, it would be possible to monitor larger areas including the areas that are difficult for human access and to observe more waterbirds and wider habitats.
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.
The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.
본 연구는 기존 교통정보 수집체계의 한계를 보완하기 위한 수단으로써 드론을 사용하였을 경우 교통량, 속도, 밀도 등의 정보를 단시간에 경제적으로 수집 가능하다는 점에 착안하였으며, 이를 위해 드론을 실제 교통현장 촬영영상 분석을 통해 추출된 핵심 교통정보의 타당성 검증과 더불어 다양한 정보수집시나리오 분석을 통해 최적의 교통정보 추출 방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구 수행결과, 드론은 단시간에 경제적인 교통정보수집이 가능한 유용한 정보수집 보완수단임은 물론, 매우 간단하고 직관적인 방법으로 연속류 구간의 서비스수준 판정을 가능하게 해 주는 강점이 있는 것으로 확인되었다.
Recently, drones have been used in various field to overcome time and space limitations. However, single drone still has a lot of restriction on transportation wight and travel time. Therefore many studies have been conducted to increase the utilization by swarm of drones. Many things should be additionally considered in order to operate swarming drones securely. Especially the group key management is a challenging research topic in tactical domain due to existence of adversary that has anti-drone skill. In this paper, we proposed an efficient group key management scheme for tactical swarming drone networks where an adversary equipped with anti-drone skills exists. The group key can be updated with a small number of message exchange compared to other convenience schemes. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed scheme manages the group key efficiently and securely.
본 연구는 지진 및 화재 등과 같은 천재지변이 발생되었을 때, 드론을 통하여 신속한 인명 구조를 판단하는데 목적이 있다. 재난현장에서의 모니터링을 위해 라이더, 온도, 유해가스 센서 및 무선카메라가 장착된 드론이 애플리케이션 서버에 등록되고, 구조 인원이 활동하기 이전에 현장의 상황을 파악하기 위하여 실시간으로 모니터링 기능을 수행 한다. 모니터링을 통해 인명구조를 위한 사람이 발견되었을 경우, 애플리케이션 서버는 효율적인 구조를 위해서 실시간 영상 정보를 제공 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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