Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.14-19
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2020
This paper proposes a precise drone-positioning technique using a differential global positioning system (DGPS). The proposed system consists of a reference station for error correction data production, and a mobile station (a drone), which is the target for real-time positioning. The precise coordinates of the reference station were acquired by post-processing of received satellite data together with the reference station location data provided by government infrastructure. For the system's implementation, low-cost commercial GPS receivers were used. Furthermore, a Zigbee transmitter/receiver pair was used to wirelessly send control signals and error correction data, making the whole system affordable for personal use. To validate the system, a drone-tracking experiment was conducted. The results show that the average real-time position error is less than 0.8 m.
Avionics equipment requires various environmental conditions and performance during development, and as a countermeasure against such development risk, the worst-case circuit analysis(WCCA) is applied to predict perform preliminary performance analysis. WCCA calculates the maximum and minimum values by combining the parameter values of the relevant circuit after deriving the parameter values in consideration of the aging of the temperature and operating period at the component level. In this paper, the necessary matters for WCCA application are described. Chapter 2 describes the differences and characteristics of the WCCA techniques EVA, RSS, and Monte Carlo.Chapter 3 introduces the analysis process through the example circuit to introduce the actual analysis procedure. Chapter 4 describes the method of selecting an analysis technique for each condition of the analysis target. As a result of applying the procedures and analysis methods introduced in this paper when open, it was confirmed that preliminary performance analysis and part optimization design verification are possible.
Kang, Shin-Woo;Lee, Young Seo;Park, Sang-Woong;Ahn, Tae-Sik
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.26
no.5
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pp.325-330
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2022
The sensors of aircraft are necessity for mission performance and fusion process of data from them is applied for increase of mission efficiency and decrease of aircraft pilot workload. Data fusion is applied and developed to provide pilot a series of more processed data format about a specific target from sensors in aircraft. Military aircraft currently in operation are linked with a tactical data link such as Link-16 to display improved tactical situation to pilots to increase mission efficiency. By fusing the sensor data with improved accuracy obtained as the sensors' performance mounted on the aircraft become higher and the tactical situation information received through the tactical data link, it provides the pilot with a highly reliable tactical situation and mission environment, and expects efficient mission performance and high survivability. In this paper, a fusion architecture to produce fused data with realtime information from the sensors and data through a tactical data link is shown.
Currently, the Republic of Korea is facing the problem of a decrease in military service resources due to the demographic cliff, and is pursuing military restructuring and changes in the military force structure in order to respond to this. In this situation, the Army is pushing forward the deployment of a drone-bot combat system that will lead the future battlefield. The battlefield of the future will be changed into an integrated battlefield concept that combines command and control, surveillance and reconnaissance, and precision strike. According to these changes, unmanned combat system, including dronebots, will be widely applied to combat situations that are high risk and difficult for humans to perform in actual combat. In this paper, as one of the countermeasures to these changes, autonomous behavior software with a BDI architecture-based decision-making system was developed. The autonomous behavior software applied a framework structure to improve applicability to multiple models. Its function was verified in a PC-based environment by assuming that the target UAV is a battalion-level surveillance and reconnaissance UAV.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.249-251
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2022
In this paper, we present machine learning to control drone flight using EEG signals. We defined takeoff, forward, backward, left movement and right movement as control targets and measured EEG signals from the frontal lobe for controlling using Fp1. Fp2 Fp2 two-channel dry electrode (NeuroNicle FX2) measuring at 250Hz sampling rate. And the collected data were filtered at 6~20Hz cutoff frequency. We measured the motion image of the action associated with each control target open for 5.19 seconds. Using Matlab's classification learner for the measured EEG signal, the triple layer neural network, logistic regression kernel, nonlinear polynomial Support Vector Machine(SVM) learning was performed, logistic regression kernel was confirmed as the highest accuracy for takeoff and forward, backward, left movement and right movement of the drone in learning by class True Positive Rate(TPR).
Geon-Hong Kim;Ayoung Hwang;Hyoyeong Kim;Yeonmyeong Kim
Journal of Aerospace System Engineering
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v.18
no.2
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pp.40-46
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2024
This study suggests a method to enhance drone flight path planning and safety evaluation in urban areas using Computational Fluid Dynamics (CFD). As the use of drones in urban environments has been growing rapidly, there is a lack of established methods for path planning and safety evaluation, which leads to a risky approach relying on experimental methods. Therefore, this research takes into account the intricate 3D fluid dynamics between drones and buildings by employing CFD to quantitatively plan flight paths and evaluate their safety. To accomplish this, the study focuses on Gimcheon Innovation City as the target area and collects relevant terrain and building data, and selects prospective flight routes. CFD analysis is then carried out to gather essential data for flight simulations and safety assessment. The safety assessments are conducted based on environmental fluid dynamics when the drone operates along the proposed flight paths
Networking services based on the flying drones may cause many handover events because the coverage radius is narrower than that of the existing infrastructure, such as cellular networks. Therefore, it copes with frequent handover by pre-caching data to target network provider before handover using a content store. As a result of the simulation, it can be confirmed that the delay is lowered. This is because the data that was requested before the handover is delivered to the target drones, and the car that has completed the handover receives the data through the target drones. On the other hand, if the proposed method is not used, it can be confirmed that the delay is increased. This is because it can not cope with the path change due to the handover and re-sends the packet requesting the data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.12-25
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2020
The purpose of this study was to obtain information about the type of drones suitable for the management of entrants and entrants of islands in the marine national park. The research sites were 25 islands in the Hallyeohaesang National Park. The target islands were divided into three zones, and were investigated with different types of drones. The survey period was from October to November, 2019. As a result of the operation of drone airframe, drone with fixed wings was found to be favorable for the management of marine parks in medium and long distances compared to other types, but stopping flights for broadcasting was found to be unsuitable. Drone with rotational wings was found to be suitable for image acquisition and broadcasting through close flight. However, it was deemed suitable for short and medium distance flights because of the fast battery consumption. In the case of helicopter rotorcraft drone, image acquisition and broadcasting were possible, but noise and vibration caused by propellers were disadvantageous. The number of entrants to the islands totaled 410 and the main act was fishing. The proportion of entrants to the islands in Area A was higher than that of other areas, and thus it was deemed more necessary to manage the area. Broadcasting was found to have had a positive effect on the management of fishers.
HAM, Geon-Woo;LEE, Jeong-Min;BAE, Kyoung Ho;PARK, Hong-Gi
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.107-119
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2019
As the development of ICT and integration technology, many changes and innovations in agriculture field are implemented. The agricultural sector has shifted from a traditional industry to a new industrial form called the 6th industry combined with various advanced technologies such as ICT and IT. Various approaches have been attempted to analyze and predict crops based on spatial information. In particular, a variety of research has been carried out recently for crop cultivation and smart farms using drones. The goal of this study was to establish an agricultural drought monitoring system using drones to produce scientific and objective indicators of drought. A soil moisture sensor was installed in the drought area and checked the actual soil moisture. The soil moisture data was used by the reference value to compare and analyze the temperature and NDVI established by drones. The soil temperature by the drone thermal image sensor and the NDVI by the drone hyperspectral was analyzed the correlation between crop condition and soil moisture in study area. To verify this, the actual soil moisture was calculated using the soil moisture measurement sensor installed in the target area and compared with the drone performance. This study using drone drought monitoring system may enhance to promote the crop data and to save time and economy.
Yonghan Jung ;Eontaek Lim ;Jaewook Suk;Seul Koo;Seongsam Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_2
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pp.849-858
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2023
Investigating disaster sites such as earthquakes and landslides involves significant risks due to potential secondary disasters like facility collapse. In situations where direct access is challenging, there is a need to develop methods for safely acquiring high-precision 3D disaster information using light detection and ranging (LiDAR) equipped drone survey systems. In this study, the feasibility of using drone LiDAR in disaster scenarios was examined, focusing on the collapse accident at Jeongja Bridge in Bundang-gu, Seongnam City, in April 2023. High-density point clouds for the accident bridge were collected, and the bridge's 3D terrain information was reconstructed and compared to the measurement performance of 10 ground control points. The results showed horizontal and vertical root mean square error values of 0.032 m and 0.055 m, respectively. Additionally, when compared to a point cloud generated using ground LiDAR for the same target area, a vertical difference of approximately 0.08 m was observed, but overall shapes showed minimal discrepancies. Moreover, in terms of overall data acquisition and processing time, drone LiDAR was found to be more efficient than ground LiDAR. Therefore, the use of drone LiDAR in disaster sites with significant risks allows for safe and rapid onsite investigations.
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