• 제목/요약/키워드: Intelligent drone

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히스토그램 학습 기반 태양광발전소 고장 판독 시스템 (Histogram Learning-based Solar Power Plant Failure Reading System)

  • 염성관;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.572-573
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    • 2021
  • 지능형 경로 이동 기능을 갖춘 드론을 이용하여, IoT형 열화상 기반 태양광 고장 검출 장비의 개발 및 드론과의 연동을 최적화하여 취득된 이미지 데이터의 실시간 분석을 통해 태양광 발전소의 고장 판독을 용이하게 함으로써, 태양광발전소의 발전율 향상과 효율적인 유지관리 모델을 만들 수 있는 기반 기술의 제시와 이미지 차감 분석기법을 이용하여 태양광 패널의 고장을 판독할 수 있는 시스템을 설계한다.

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초소형 드론 탑재용 GPS 대역 마이크로스트립 안테나의 소형화 (Miniaturization of GPS Microstrip Antenna for Small Drone)

  • 김완기;우종명
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.62-72
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    • 2022
  • 본 논문에서는 초소형 드론에 탑재가 가능하도록 소형화한 GPS 대역(L1 대역 중심 주파수 : 1.575 GHz) 안테나를 제안하였다. 소형화는 λ/4 마이크로스트립 안테나를 기저로 섭동법을 적용시키고, 패치 가장자리의 전류 길이를 길게 하는 개념으로 실현시켰다. 제안된 안테나는 10 mm × 9 mm × 10 mm(0.05 λ × 0.05 λ × 0.05 λ) 크기의 스티로폼(εr=1.06, 두께=10 mm) 표면에 장착 가능한 인쇄형으로 제작하였다. 임피던스 매칭을 위해 급전 선로의 두께 및 길이, 단락 스터브 간의 간격을 조절하였으며, 그 결과, 제작된 안테나는 중심주파수 1.575 GHz에서 S11은 -38.6 dB를 얻었으며, 방사 패턴 측정 결과, 0° 방향에서 xz-plane의 Eθ 성분 이득 1.87 dBi, yz-plane의 Eθ 성분 이득 -1.7 dBi의 특성을 얻었다. 결과적으로, λ/2 마이크로스트립 패치 안테나와 비교하여 98.8 %의 체적 축소율을 확보함으로써, 초소형 드론에 탑재가 가능한 GPS 안테나로써 활용이 가능함을 제시하였다.

드론영상을 이용한 물체탐지알고리즘 기반 도로균열탐지 (Road Crack Detection based on Object Detection Algorithm using Unmanned Aerial Vehicle Image)

  • 김정민;현세권;채정환;도명식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.155-163
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    • 2019
  • 본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.

쿼드콥터를 위한 단순구조 퍼지논리제어시스템 설계 (Design of Simple-structured Fuzzy Logic Systems for Quad-Copter)

  • 유현호;최병재
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.600-606
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    • 2015
  • 드론의 응용 분야가 확대되면서 쿼드콥터 시스템에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 쿼드콥터 시스템은 4개의 프로펠러를 가지고 수직상승, 상하, 좌우로 자유로이 이동할 수 있는 비행체로, 비선형 시스템의 대표적인 사례이다. 본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템인 쿼드콥터의 제어를 위하여 기존의 2-입력 퍼지논리제어기를 설계하고 그 성능을 확인한다. 여기서 2-입력 퍼지논리제어기를 위한 제어 규칙표의 분석을 통하여 이들 제어 규칙표가 스큐대칭의 특징을 나타내고 있음을 확인한다. 또한 이들 제어규칙표에서 제어기의 출력은 제로 밴드에서 멀어질수록 강해진다는 특징도 확인한다. 이러한 특징으로부터 단일 입력을 가지는 단순구조 퍼지논리제어기를 설계하는 과정을 제시한다. 이들 두 경우의 제어 시스템이 나타내는 성능을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

컨테이너 터미널의 디지털 트윈 기술 적용에 관한 연구 (A Study on the Application of Digital Twin Technology for Container Terminals)

  • 최훈도;유장호
    • 한국항해항만학회지
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    • 제44권6호
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    • pp.557-563
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    • 2020
  • 디지털 트윈 기술은 다양한 산업에서 적용되고 있으며, 물류 산업에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상되지만 컨테이너 터미널에서의 기술 도입은 제한적으로 발전하고 있다. 기존 선행연구를 검토한 결과 컨테이너 터미널을 대상으로 디지털 트윈 기술의 적용에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널에 디지털 트윈 기술 우선 적용 분야를 도출하기 위하여 AHP 분석과 IPA 분석을 실시하였다. IPA 분석을 통해 컨테이너 터미널의 디지털 트윈 기술 적용 분야 세부 요소의 도입 시급성을 분석한 결과 ATC, 지능형 CCTV, 컨테이너 야드가 최우선으로 컨테이너 터미널에 도입이 되어야 할 것으로 판단된다. 다음으로 VR/AR 장비, AYT, 스마트 컨테이너, 컨테이너 자동 순환 시설, 냉동·냉장 컨테이너 야드, 항만용 Wearable 디바이스, 스마트 부표의 순이며, AQC, Berth, AGV, ASC, Apron, 자동 계류기기는 점진적으로 도입이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로 OSS 장비, 인터모달 연계시설, 지능형 드론, 위험물 장치장은 상대적으로 도입 순위에서 후순위에 위치한 것으로 나타났다.

드론을 활용한 주변 안전을 위한 센서 네트워크 구성 방안 (A Mrthod on the Design of Sensor Network for the Surrounding Safety Using Drones)

  • 홍성화
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.667-669
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    • 2021
  • 최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.

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비디오에서 동체의 행위인지를 위한 효율적 학습 단위에 관한 연구 (A Study on Efficient Learning Units for Behavior-Recognition of People in Video)

  • 권익환;부베나 하제르;이도훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.196-204
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    • 2017
  • Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.

A Survey on UAV Network for Secure Communication and Attack Detection: A focus on Q-learning, Blockchain, IRS and mmWave Technologies

  • Madhuvanthi T;Revathi A
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제18권3호
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    • pp.779-800
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    • 2024
  • Unmanned Aerial Vehicle (UAV) networks, also known as drone networks, have gained significant attention for their potential in various applications, including communication. UAV networks for communication involve using a fleet of drones to establish wireless connectivity and provide communication services in areas where traditional infrastructure is lacking or disrupted. UAV communication networks need to be highly secured to ensure the technology's security and the users' safety. The proposed survey provides a comprehensive overview of the current state-of-the-art UAV network security solutions. In this paper, we analyze the existing literature on UAV security and identify the various types of attacks and the underlying vulnerabilities they exploit. Detailed mitigation techniques and countermeasures for the protection of UAVs are described in this paper. The survey focuses on the implementation of novel technologies like Q-learning, blockchain, IRS, and mmWave. This paper discusses network simulation tools that range in complexity, features, and programming capabilities. Finally, future research directions and challenges are highlighted.

UAV를 활용한 실시간 교통량 분석을 위한 딥러닝 기법의 적용 (Application of Deep Learning Method for Real-Time Traffic Analysis using UAV)

  • 박홍련;변성훈;이한성
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.353-361
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    • 2020
  • 급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.

다양한 eVTOL 유형별 호버 효율, 회전판 하중 및 필요 배터리 비에너지 분석 (Analyses of Hover Lift Efficiency, Disc Loading and Required Battery Specific Energy for Various eVTOL Types)

  • 김동희;장한용;황호연
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.203-210
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    • 2021
  • 전 세계의 많은 대도시는 도시화에 따른 지상 및 지하 교통망이 포화되고 있다. 또한 지구온난화 방지를 위한 탄소배출 규제가 더욱 엄격해지고 있으며 이러한 문제의 해결책으로 복잡한 도심에서도 운행 가능한 eVTOL이 차세대 친환경 교통수단으로 각광받고 있다. 본 연구에서는 eVTOL을 멀티콥터형, 양력+순항형, 추력편향형으로 분류하여 각 유형별 eVTOL들의 호버 효율과 회전판 하중을 계산하였으며 공력해석 프로그램인 OpenVSP, Fluent와 JavaProp을 이용하여 각국의 감항당국 및 우버 사에서 발표한 보고서를 바탕으로 가까운 미래에 실현될 eVTOL의 원활한 운행에 필요한 배터리 비에너지를 계산하고 분석하였다.