• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.173-180
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• 2022

드론의 운항 방식 및 교통환경은 기존의 항공교통이나 지상교통과는 상이하다. 드론의 안전 운항을 위한 교통 관리 체계 정립의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 드론이 비행 중에 조우할 수 있는 위험 상황에 대하여 시뮬레이션에 의거하여 분석하고 대책을 수립하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 드론이 도심 환경에서 운항할 때 건물 사이로 발생하는 외풍에 영향을 받을 수 있으며, 이러한 외풍의 영향성을 예측하고 위험도를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외풍 환경에서 비행 임무의 안전도를 평가하는 방법을 제시하였다. 외풍 조건을 입력할 수 있는 정밀 6자유도 비행 시뮬레이션을 구현하여 비행 임무 수행 중 외풍으로 인한 경로의 이탈, 자세각의 변화 등 그 영향성을 예측하였다. 비행 임무 실패 확률에 대해 정량화하는 방법을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.91-98
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• 2022

150m 이하의 저고도 영역에서 LTE (long-term evolution), 5G 등 상용 통신망을 이용한 드론 등 무인기 안전 운항을 위한 무인비행장치 교통관리 (UTM: unmanned aircraft system traffic management) 서비스가 여러 국가에서 연구 중에 있다. 본 논문에서는 국내 지형환경과 실제 이동통신 기지국 배치 상황에서 지상 사용자를 위한 LTE 셀룰러 네트워크를 이용하여 UTM 서비스를 위한 3차원 커버리지 확보가 가능한지 여부를 모의실험을 통해 분석하였다. 고도가 높아질수록 가시선 (LOS: line of sight) 간섭 기지국 수가 증가하여 신호대 간섭 잡음 전력비 (SINR: signal to interference plus noise ratio)가 나빠지나, 150m 이내 고도에서 일부 영역을 제외하고는 커버리지 확보가 가능함을 확인하였다. 음영지역에 대해서는 해당 영역 커버리지 보완을 위한 적은 수의 추가 기지국 배치로 음영지역 감소가 가능함을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.49-54
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• 2022

실감형 콘텐츠는 사용자의 오감을 극대화하여 실제와 유사한 경험을 제공하는 콘텐츠로 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등이 이에 속한다. 실감형 콘텐츠에서 사용자에게 실재감을 제공하기 위해서는 실제와 같은 시각적 이미지와 청각, 촉감 등을 제공해야 한다. 그러나 실감형 콘텐츠를 개발하기 위한 급격한 환경 변화로 인해 인력 양성 교육 전문가는 교육 과정 설계에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 실감형 콘텐츠 인재 양성 전문가에게 도움을 주기 위해 드론을 활용하여 실세계 측정 데이터를 취득·가공하고, 도출된 데이터를 VR/AR/MR에 적용하는 일련의 교육 과정을 제안한다. 설계 과정은 기업과 학생, 지역 사회에 대한 수요조사와 분석을 통해 교과과정을 구성한다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 인력 양성을 시도하려는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.401-408
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• 2021

2021년 보행안전법 개정안이 발의되면서 보행자 안전의 근간이 되는 보행자길에 대한 전수조사의 법제화 및 의무화 가능성이 높아졌다. 이에 본 연구에서는 보급형 드론과 상용프로그램을 사용하여 사진측량 기법으로 가로공간의 포인트 클라우드 데이터를 생성하고 분석하는 적정비용의 조사방법론을 제시하고자 하였다. 또한 전국 지자체에서 자체적으로 보행안전법상 보행자길에 대한 전수조사를 자체적으로 실시할 수 있는지 여부에 대한 가능성을 살펴보았다. 이를 위해 실험 대상지 내 다양한 가로시설물 실측을 수행하여 드론촬영으로 획득된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 측정된 결과물의 정확도를 비교분석하였다. 분석결과 측정 오차범위가 공공측량 작업지침을 만족하는 것으로 나타났다. 고가의 장비나 소프트웨어를 제외하는 취지에서 무료오픈소스 프로그램으로 촬영결과를 분석하였으며, 실제 보도 관련 설계지침의 기준치들을 고려할 때 활용이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면, 향후 개별 지자체에서 보행환경개선을 위해 필요한 보행자길 전수조사를 용이하게 시행할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권6호
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• pp.473-480
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• 2021

소형 무인비행체 드론의 비행제어기(Flight Controller) 소프트웨어로 널리 사용되고 있는 오픈소스(Open Source)에 대한 정적분석(Static Analysis)을 통해 소프트웨어 품질의 문제점을 분석하고 개선 방안을 제시한다. 소프트웨어 품질 기준으로는 국제적으로 널리 적용되고 있는 MISRA 코딩 규칙을 선정하였으며, 정적분석 도구는 국제 도구인증(Tool Certification)을 받아 항공분야 뿐만 아니라 안전성(Safety)이 요구되는 자동차, 철도, 원자력, 의료 등 모든 산업에서 활용되고 있는 LDRA Tool을 사용하였다. 오픈소스 모듈의 구조, 사용 데이터 분석, 코딩 규칙 준수, 품질 지표(복잡도 및 시험성) 등 소프트웨어의 품질 전반에서 안전성을 위협하는 문제점들을 발견하였으며, 이에 대한 개선 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1670-1675
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• 2021

건설산업 영역의 스마트 건설 기술 도입이 빠르게 진행되고 있다. BIM(Building Information Modeling), 드론, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술 등 스마트 건설 기술을 활용하여 시공 현장의 재해율을 낮추고 시공 기간을 단축시키는 효과를 가져온다. 건설 시공 현장 관리를 위한 디지털 트윈 플랫폼을 도입하기 위해서는 실제 시공 현장을 가상의 공간과 동일하게 구축하여 실시간으로 현장 관리를 가능하게 한다. 디지털 트윈 가상공간 구축방법은 시공 전주기 데이터를 수집 및 가공을 하고 3D 모델 파일을 이용하여 시각화 한다. 본 논문에서는 디지털 트윈 공간을 구성하는 3D 모델링을 3차원 공간 데이터를 기반으로 자동생성하여 효율적인 디지털 트윈 공간을 구축하는 모델링 자동화 기법을 소개한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권4호
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• pp.227-240
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• 2021

Purpose - The purpose of this study is to compare and analyze the ordinances of local government in Korea to provide improvement plans for the ordinances of Drone industry. To this end, all Drone ordinances in Korea were reviewed. Design/Methodology/Approach - In this study, literature research methods were mainly used for the analysis. Furthermore, it was based on domestic laws and ordinances of local government, and preceding research data regarding government policies. Findings - Based on the analysis of domestic drone industry ordinances, the enactment of drone industry ordinances by local governments was rapidly increasing. In addition, it was urgent to enact ordinances for the use and support of drones in each region. The implication that it is necessary to subdivide the contents according to the characteristics of each region was drawn. In most of the ordinances, provisions on the basic plan and implementation plan of the drone industry could not be found. It was found that it was necessary to foster an efficient drone industry through the establishment and operation of short-term and long-term plans. Implications were drawn that it is necessary to revitalize the drone industry and expand the drone use industry. Research Implications or Originality - This paper suggest the establish an ordinance for utilizing and supporting Drone industry. Additionally, establishment of suitable ordinance for regional characteristics is needed. In future research, detailed data on Yeongwol's Drone industry based on survey should be derived. Moreover, the development plan and implication for drone industry should be derived through analysis of the survey data.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.

• 공학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.22-35
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• 2023

As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.