본 논문에서는 상온접합이 있는 무인기 복합재 날개의 저온 구조시험에 대하여 소개하였다. 본 시험에 사용된 날개구조는 탄소섬유 강화 복합재료로 구성되며, 내부 구조물과 스킨은 상온접착제로 접합되었다. 또한 날개구조의 손상허용성을 검증하기 위하여 육안으로 확인이 거의 불가능한 충격손상을 스킨의 주요 부위에 인위적으로 적용하였다. 무인기 운용 고도의 온도환경을 모사하기 위한 저온 챔버를 특별히 제작하였으며, 날개구조는 챔버내에 고정시키고 챔버 외부에 설치한 유압 작동기를 이용하여 하중을 부가하였다. 구조시험은 변형률 개관 시험 및 1배 수명 피로하중 스펙트럼에 대한 손상허용시험으로 구성된다. 변형률 게이지와 광섬유 센서를 이용하여 본딩영역 및 주요 부위의 변형률을 측정하였으며, 압전 구동기/센서를 이용하여 손상의 변화를 모니터링 하였다. 시험결과로부터 날개구조는 1배 수명에 대한 운용환경을 모사한 환경 하에서 구조적 건전성을 보유하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템의 병렬분산보상제어기 적용에 대한 연구 내용을 다루고 있다. 틸트 형 무인기 등 발전된 시스템의 제어기 설계 시 요구되는 비선형 모델링을 위해 T-S 퍼지모델을 사용하였다. 병렬분산보상 제어기는 선형행렬부등식을 이용해 설계하였다. 병렬분산보상제어기 적용가능성 판단을 위한 실험은 시뮬레이션과 1축 자세제어장비를 이용해 수행하였다. Mathworks의 Simulink를 사용해 시뮬레이션을 진행하고 설계한 제어기의 전반적인 성능과 특성을 파악하였다. 이후 1축 자세제어장비와 기 개발된 제어기를 이용해 병렬분산보상기법을 적용한 제어기와 결과를 비교하고 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 토대로 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템에서 설계한 병렬분산보상제어기 적용가능성과 개선사항을 분석하였다.
미감항규정인 FAR과 이에 기반한 하중해석 절차를 설명하였다. 하중해석을 위해서는 규정과 하중조건을 준비하고, 공기력, 중량 및 구조 모델링을 수행해야 한다. 항공기 비행하중 해석시 공기력은 일반적으로 패널방법을 이용하여 산출하게 된다. 본 연구에서는 하중해석을 위해 In-house 프로그램인 ARGON을 사용하였다. ARGON은 KARI와 TsAGI가 공동 개발한 고정익 항공기 설계 프로그램으로서 비행하중, 지상하중, 플러터 및 응력해석을 지원한다. 본 논문에서는 ARGON을 이용하여 4인승 선미익 항공기 개발에 있어 필수적인 비행하중 해석을 수행하였고 그 결과를 제시하였다.
본 논문은 항공기의 신뢰도를 높이기 위한 목적으로, 항공기 조종면에 장착된 구동기에 고장이 발생하여 특정위치에 고정되어 움직이지 않을 때, 다중 미지입력 관측기(UIO, Unknown Input Observer)와 적응기법을 이용하여 고장이 발생한 구동기를 구분하고 해당 조종면의 고정된 위치를 추정하여, 조종력 할당 알고리듬 등의 조종면 고장에 대한 재형상 제어를 위한 입력을 제공하는 방법을 다룬다. 구동기의 개수와 동일한 관측기를 구성하되, 각 구동기의 고장이 반영된 선형모델을 사용함으로써 정상인 경우의 관측기에서 출력된 잔차와 고장이 발생한 경우의 관측기에서 출력된 잔차를 비교하여 고장을 분리하고, 적응기법을 이용하여 1초 내에 고장의 정도를 추정한다. 그러나 2개의 동일 형상의 러더가 존재할 경우, 고장분리가 불가함을 밝힌다.
In this study, the correlation analysis between total system error and environmental factor variables was performed to confirm the effect on the performance of the integrated navigation system by various environmental factors. To collect flight data of hybrid vertical take-off and landing UAVs, scenarios including various turning sections and straight sections such as left turn, right turn, turning rate, and path change angle were selected, and environmental data of wind direction, wind speed, temperature, air pressure, and humidity were collected in real time through weather station. As a result of the correlation analysis between the collected flight data and environmental data, it was concluded that the performance of the integrated navigation system by environmental factors within the collected data was not significant affected and was robust.
본 논문은 무선네트워크를 사용하는 비행제어시스템을 탑재한 고정익 무인항공기의 시험개발에 대해 소개한다. 무선네트워크를 기반으로 하는 항공기는 기존의 방식과 달리 센서와 구동기를 무선으로 연결하여 전선의 무게를 줄여 항공기를 경량화 할 수 있고, 이에 따라 기체 정비비용과 시간을 절약할 수 있다. 본 연구에서 사용된 무인항공기는 AHRS와 GPS, 엘리베이터와 에일러론을 구동하는 서보모터가 ZigBee 통신을 이용하여 FCC에 연결되었다. 또한 무선신호에 의한 지연이 비행안전성에 미치는 영향을 알아보고자 실내 및 비행시험을 수행하였으며, 유선비행제어시스템과의 결과 비교를 통해 이러한 영향은 매우 미미했음을 확인하였다.
본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.
4차 산업혁명 시대의 미래 전장은 초연결, 고속기동화된 무기체계로 다영역작전을 수행할 것이다. 이러한 미래전 양상의 변화에 대비하기 위해 우리군은 다양한 유·무인 무기체계를 개발하고 이들의 기동간 통신 지원이 가능한 다계층 전술네트워크 구성을 위하여 노력하고 있다. 그러나 현재의 전술네트워크는 단일 계층에서 단일빔 안테나를 활용한 1:1 고속링크 또는 무지향성 안테나를 활용한 1:N 저속링크를 운용하고 있어 기동간 통신 지원이 제한된다. 즉 미래전 대비를 위한 다계층 전술네트워크를 효율적으로 구성하기 위해서 다중빔 안테나의 운용이 필요하다. 특히 공중계층의 공중중계 무인기는 비행체 특징에 따라 다중빔 안테나의 운용 방법이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 다계층 전술네트워크의 효율적인 운용을 위하여 공중계층에 필요한 다중빔 안테나 운용 시나리오와 고려 요소, 회전익과 고정익 비행체의 특징을 살펴보고 이를 토대로 다중빔 안테나의 공중중계 무인기 설치 위치 및 운용 방안을 회전익과 고정익 비행체로 구분하여 제시한다.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
도시는 콘크리트, 아스팔트 등 인공적인 피복과 고층 건물의 증가로 인해 열섬현상이 발생되고 있다. 이와 관련하여 인공위성 열적외 영상을 활용한 도시의 열환경 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 복잡한 토지피복을 가진 도시의 열환경 특성을 분석하기에는 위성영상의 공간해상도는 한계를 가지고 있다. 무인항공기(UAV)는 높은 해상도의 영상을 취득할 수 있어 이러한 한계점을 보완하기에 적절하며, 최근 폭넓게 활용되고 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 열적외 영상의 정확성 검증과 Landsat 8 열적외 영상과의 해상도 비교를 통한 도시 내 열환경 분석에서 활용가능성에 대해 검토하였다. 정확성 검증 결과, 온도 값의 상관성은 0.95로 높은 양의 상관관계를 보였고, 두 집단의 통계적 차이가 없었다. 해상도 비교를 위한 두 영상의 지표온도의 차이 분석 결과, 시가화 지역이 $4.63^{\circ}C$로 가장 높은 차이를 보였으며, 셀 단위가 작은 무인항공기영상이 다양한 지표온도를 반영하였다. 온도 그래프 비교 결과, 도시의 지표온도를 낮출 수 있는 습지, 가로녹지 등의 세부적인 공간의 지표온도 분석이 가능하였고, 가로수 그림자의 지표온도저감 효과 분석 결과, 약 $4{\sim}6^{\circ}C$ 가량 낮추는 것으로 나타났다. 무인항공기는 세부적인 공간의 분석이 가능하였고, 단시간에 일정 면적의 지표온도를 취득하기 용이하였다. 따라서 무인항공기는 피복을 고려한 공원의 조성이나 관리, 소규모 녹지의 효과 분석 등 도시 내 열환경 분석 전반에 걸쳐 높은 활용성을 가질 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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