본 논문에서는 드론의 표적탐지 임무 수행 시 상대운동 정보 제공을 위하여 지정된 표적을 탐지하고 인식하는 스마트 표적탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 적절한 정확도(i.e. mAP, IoU) 및 높은 실시간성을 동시에 확보할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 중점을 두었다. 제안된 시스템은 Google Inception V2 딥러닝 모델의 100k 학습 후 test 결과가 1.0에 가까운 정확성을 보였고 실시간성도 Nvidia GTX 2070 Max-Q를 기반으로 한 고성능 노트북 활용 시에 추론 속도가 약 60-80[Hz]를 기록하였다. 제안된 스마트 표적탐지 시스템은 드론과 같이 운용되어 컴퓨터 영상처리를 활용하여 표적을 자동으로 인식하고 표적을 따라가면서 감시정찰 임무를 성공적으로 수행하는데 도움이 될 것이다.
드론 산업의 발달로 인해 드론 네트워크의 보안이 중요해졌다. 특히, 드론 네트워크의 무선통신 감청과 이로 인한 불법 드론 공격, 서비스 거부 공격에 대한 방어가 필요하다. 본 논문에서는 드론 네트워크의 보안성 향상을 위해 능동 방어를 위한 네트워크 MTD (Moving Target Defense) 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 기존의 네트워크 MTD 기법을 드론 네트워크에 적용하게 되면, 드론 식별을 위한 해시값이 무선통신 중 노출될 위험이 있고, 일대다 군집형 드론 네트워크로의 적용이 제한된다. 본 논문에서는 해시값 노출에 따른 보안 위험을 감소하기 위해 해시표 사전 배치(PHT, Preposition Hash Table) 방식을 사용하고, 해시값을 별도의 카운터로 대체한다. 드론 네트워크 상에 해시값을 직접 전송하지 않기 때문에 해시값 생성시 사용된 키 값의 노출 위험이 감소되고, 결과적으로 동일한 키의 사용 시간을 연장하게 됨으로써 드론 네트워크의 보안성 향상에 기여할 수 있다. 또한, 비행 중 드론의 키 교환을 하지 않기 때문에 일대다 군집형 드론 네트워크로의 적용이 가능하다. 모의실험을 통해 드론 네트워크 공격시 키 사용량과 패킷 전송 성공률을 확인하여 제안방식이 드론 네트워크의 보안성 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
무인표적기의 성능 향상을 위해 추진시스템인 프로펠러를 재설계하였다. Vortex 이론을 이용한 설계 및 해석 프로그램을 사용하였으며, 설계 변수는 반경 방향에 따른 코드 길이, 블레이드의 반경 변화, 그리고 비틀림각 등이다. 저속과 고속일 때 모두 향상된 추력을 내도록 엔진 회전수 변경을 포함하여 프로펠러를 재설계 하였다.
Kim, Byung-Kwan;Park, Junhyeong;Park, Seong-Jin;Kim, Tae-Wan;Jung, Dae-Hwan;Kim, Do-Hoon;Kim, Taihyung;Park, Seong-Ook
ETRI Journal
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제40권2호
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pp.188-196
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2018
This paper presents a pulse radar system to detect drones based on a target fluctuation model, specifically the Swerling target model. Because drones are small atypical objects and are mainly composed of non-conducting materials, their radar cross-section value is low and fluctuating. Therefore, determining the target fluctuation model and applying a proper integration method are important. The proposed system is herein experimentally verified and the results are discussed. A prototype design of the pulse radar system is based on radar equations. It adopts three different pulse modes and a coherent pulse integration to ensure a high signal-to-noise ratio. Outdoor measurements are performed with a prototype radar system to detect Doppler frequencies from both the drone frame and blades. The results indicate that the drone frame and blades are detected within an instrumental maximum range. Additionally, the results show that the drone's frame and blades are close to the Swerling 3 and 4 target models, respectively. By the analysis of the Swerling target models, proper integration methods for detecting drones are verified and can thus contribute to increasing in detectability.
최근의 무인항공기는 정찰임무를 비롯하여 무인기에 미사일을 장착하여 지대공 공격 임무를 수행하기까지 군용으로 뿐만 아니라 기상 관측, 해상 관측 등의 목적으로 폭넓게 활용하고 있으며, 점차 필요성이 높아지고 있다. 이러한 무인기는 정밀한 자세제어를 위하여 자세정보를 제공하는 AHRS와 같은 센서를 장착하는데 비용이 500만원 정도에서 고급 센서는 수 천 만원에 이르고 있다. 최근 한국항공우주연구원에서는 이러한 고가의 센서 출력정보인 자세각 정보를 사용하지 않고 각속도 정보를 기반으로 저가형 자동비행시스템을 개발하여 소형표적기와 무인표적기 비행시험을 통하여 성능을 입증하였다. 본 논문에서는 무인항공기의 항법시스템 설계를 위하여 목표로 하는 신뢰성을 충족시키면 동시에 저가형인 GPS 센서를 선택하기 위하여 Hardware in the Loop Simulation(HILS)을 통하여 GPS 출력주파수에 따른 성능을 확인하였다. 마지막으로 무인표적기에 자동비행시스템과 항법시스템을 장착하여 비행시험을 수행하였으며, 설계된 항법시스템 성능을 비행시험 결과를 통하여 확인하였다.
드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.
본 논문은 군에서 운용중인 대공포 사격 훈련용으로 개발한 무인 표적기용 자동비행시스템 개발에 관한 논문이다. 조종사에 의해 수동으로 운용중인 표적기를 자동화함으로써 조종사 측면에서는 비행업무를 경감시키고, 군 측면에서는 사격훈련 예산절감이라는 장점을 가지게 된다. 현재까지 개발된 대부분의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 항공기 자세를 측정하기 위해 AHRS(Attitude & Heading Reference System)와 IMU(Inertial Measurement Unit)등의 고가의 센서를 장착하고 있지만 이를 장착하고 무인기를 사격훈련용으로 사용하기에는 비용절감이라는 목적에 적합하지 않다. 이에 본 논문은 저가의 센서를 장착하고 자동비행이 가능하도록 저가형 자동비행시스템을 개발하였으며, 비행시험을 통하여 자동비행시스템 성능을 입증하였다.
Magnetic anomaly signals from the ferromagnetic targets such as ships in the sea are measured by drone-based magnetic anomaly detection. A quantum magnetometer is suspended from the drone by 4 strings. Flight altitude and speed of drone are 100 m and 5 m/s, respectively. We obtain magnetic anomaly signals of few nT from the ships clearly. We analyze the signal characteristics by the ferromagnetic target through simulation using COMSOL multiphysics.
군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
본 논문은 빠르게 확대되고 있는 산업으로 각광 받고 있는 드론을 활용하여 특정 신호를 발생하는 목표물의 위치를 추정하고자 Apollonius Circle 기법을 활용하였다. 기존의 방향탐지 방법은 지상에서 차량을 통해 실시하거나 높은 위치에 안테나를 설치하여 목표물의 위치를 탐지했지만 기존의 방향탐지 방법은 LOS 신호 수신 환경을 구성하기 어렵고 또한 장비의 무게와 크기 때문에 이동 측정이 어렵다. 그러나 드론을 활용한 방향탐지는 높은 고도에서 비행하는 드론을 이용해 LOS 신호 수신 환경을 구성 및 이동 측정이 쉽다. 본 연구에서는 지상 방향탐지의 측정데이터를 이용하여 드론의 신호 수신환경을 3차원 800MHz Path-Loss Model를 활용하여 신호를 재구성하여 드론 수신 Power로 재구성하였으며 목표물의 위치를 추정하고자Apollonius Circle 기법을 활용하여 목표물의 위치를 추정하는 시뮬레이션을 구성하였다. 시뮬레이션은 지상 방향탐지와 드론 방향탐지를 구성하여 목표물의 위치추정 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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