쉽게 조종이 가능한 소형 무인기가 빠르게 보급되고, 무인기 산업이 빠른 속도로 성장함에 따라 공중 보안(airspace security)에 취약한 보안/전략 시설의 보안성 확보에 무인기가 새로운 위협이 되고 있다. 이러한 위협이 다양해지면서, 위협에 대응하는 무인기 대응체계 개발에 대한 연구/개발도 빠르게 연구되고 있다. 본 논문에서는 소형 무인기 보급에 따른 여러 가지 위협 및 사고 사례를 기술하고, 무인기 개발 및 운용방식에 따라 맞춤형으로 개발되고 있는 무인기 대응체계 개발 동향을 무인기 대응체계의 개념, 탐지/식별방안 및 제압/대응방안으로 나누어 기술한 후, 드론을 포함한 소형 무인기 대중화에 따른 부작용을 최소화할 수 있는 기술적, 제도적 대안을 제안하고자 한다.
경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
무인항공기는 전투뿐만 아니라, 정찰, 관측 탐사 등 여러 분야에서 이용할 수 있고, 전천후 영상 수집이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 기술과 함께 기존의 감시정찰 체계가 수행할 수 없던 임무영역까지로 그 능력이 확장될 것으로 보인다. 오늘날, 고효율 집적기술의 발전과 시스템 경량화 기술의 발전에 힘입어 무인항공기에도 경량의 SAR Sensor를 탑재하려는 연구와 수요가 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 SAR 시스템을 구성하는 핵심 모듈인 광대역 첩신호발생기를 DDS 디지털 소자 기반으로 개발하여 무인항공기용 신호 발생기와 송수신장비의 개발과정 및 결과를 기술하였다.
A bipolar plate is a major component of a fuel cell stack, which occupies 50~60% of the total weight and over 50% of the total cost of a typical fuel cell stack. In this study, a composite bipolar plate is designed and fabricated to develop a compact and light-weight direct methanol fuel cell (DMFC) stack for a small-scale Unmanned Aerial Vehicle (UAV) application. The composite bipolar plates for DMFCs are prepared by a compression molding method using resole type phenol resin as a binder and natural graphite and carbon black as a conductor filler and tested in terms of electrical conductivity, mechanical strength and hydrogen permeability. The flexural strength of 63 MPa and the in-plane electrical conductivities of 191 S $cm^{-1}$ are achieved under the optimum bipolar plate composition of phenol : 18%; natural graphite : 82%; carbon black : 3%, indicating that the composite bipolar plates exhibit sufficient mechanical strength, electrical conductivity and hydrogen permeability to be applied in a DMFC stack. A DMFC with the composite bipolar plate is tested and shows a similar cell performance with a conventional DMFC with graphite-based bipolar plate.
A lightweight 200W direct methanol fuel cell (DMFC) stack is designed and fabricated to power a small scale Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The DMFC stack consists of 33-cells in which membrane-electrode assemblies (MEAs) having an active area of 88 $cm^2$ are sandwiched with lightweight composite bipolar plates. The total stack weight is around 3.485 kg and stack performance is tested under various methanol feed concentrations. The DMFC stack delivers a maximum power of 248 W at 13.2 V and $71.3^{\circ}C$ under methanol feed concentration of 1.2 M. In addition, the voltage of individual cell in the 33-cell stack is measured at various current levels to ensure the stability of DMFC stack operations. The cell voltage distribution data exhibit the maximum cell voltage deviation of 28 mV at 15 A and hence the uniformity of cell voltages is acceptable. These results clearly demonstrate that DMFC technology becomes a potential candidate for small-scale UAV applications.
소형 드론은 활용분야가 다양해지고 있으며 특히 군에서는 전장에서 정찰 및 특수목적 용도로 활용 가능한 드론 체계가 요구되고 있다. 본 연구에서는 군용 무인기의 표준 인터페이스인 STANAG 4586을 멀티콥터 형태의 소형 드론에 적용하여 군용 체계 적합성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 소형 멀티콥터 비행체, 통합비행제어컴퓨터, 지상통제장치, 데이터링크를 설계/제작하고, STANAG 4586 인터페이스를 적용한 비행제어 소프트웨어와 지상통제장비 소프트웨어를 개발하여 HILS 시험과 비행시험을 수행하였다.
The riparian area plays a crucial role in maintaining the balance between the aquatic and terrestrial ecosystems. The Korean government has recognized the importance of protecting riparian areas and has taken steps to purchase land and create ecobelt to reduce non-point source pollutants(NSPs) that can negatively impact water quality. However, selecting the catchment area and calculating the pollution load can be challenging due to the small area of the purchased land and the limitations of low-resolution DEMs. To address these challenges, this study proposes the use of unmanned aerial vehicles(UAVs) to create a high-resolution DEM and calculate the pollution load through land cover analysis. This approach can provide a more accurate representation of the land use status and help to identify areas that are contributing to NSPs. The quantitative comparison of the difference in water quality improvement ecosystem services according to the scenarios of additional catchment areas shows that even land purchased for the same amount of money may have different ecosystem service values, and this was quantitatively calculated. This can be used to prioritize future land acquisition. Overall, this study's approach could provide valuable insights into the effectiveness of ecobelt in reducing NSPs and inform future efforts to protect riparian areas in Korea and beyond.
본 논문에서는 소형 무인항공기에 영상 획득용 카메라를 장착하여 지상의 이동물체를 자동으로 추적하고 지상으로 영상정보를 지속적으로 전송하는 기술 및 관련 이론에 대한 연구를 다루고 있다. 본 연구에 사용된 회전익 무인항공기에는 소형 고성능의 영상획득 장치와 지상표적에 대한 식별 지향 자동추적 알고리즘이 탑재되었고 더욱 안정된 영상추적을 위해 영상 안정화 기법을 추가적으로 적용하였다. 최종적으로 모든 연구내용에 대해 비행시험을 수행하여 그 성능을 검증하였다.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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