최근 디지털 데이터 양의 기하급수적 증가는 데이터 처리 시스템의 중요성을 부각시켰다. 이 연구는 클라우드 컴퓨팅 (CC; cloud computing), 엣지 컴퓨팅 (EC; edge computing), 그리고 UAV (unmanned aerial vehicle) 기반 지능형 에지 컴퓨팅 (UEC; unmanned aerial vehicle-based intelligent edge computing) 간의 성능을 비교하였으며, 특히 회랑감시와 같은 실시간 대용량 데이터 처리 상황에 초점을 맞추었습니다. UAV 기반 지능형 에지 컴퓨팅은 이동성과 특수 환경에서의 대규모 데이터 처리 및 분석에 높은 효과성을 보인다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 각 상황에 맞게 최적화된 시스템 선택 방법론을 제안한다.
Spatial information is geometrical information combined with the properties of an object. In city areas where unmanned aerial vehicle (UAV) usage demand is high, it is necessary to determine the appropriate driving altitude considering the height of buildings for safe driving. In this study, we propose a data-provision method that generates the driving altitude of UAVs with a pseudo-3D building model. The pseudo-3D building model is developed using high-precision spatial information provided by the National Geographic Information Institute. The proposed method generates the driving altitude of the UAV in terms of tile information, including the UAV's starting and arrival points and a straight line between the two points, and provides the data to users. To evaluate the efficacy of the proposed method, UAV driving altitude information was generated using data of 763 551 pseudo-3D buildings in Seoul. Subsequently, the generated driving altitude data of the UAV was verified in AirSim. In addition, the execution time of the proposed method and the calculated driving altitude were analyzed.
본 연구의 목적은 중고도-장기체공 무인기의 성능을 역설계를 통해 분석하는 것이며, 역설계를 위한 모델로 RQ-1 Predator를 선정하였다. CATIA 프로그램을 사용하여 RQ-1 Predator의 외형에 대한 형상과 중량 분포를 생성하였다. RQ-1 Predator의 공력특성은 주로 와류격자법과 경험식을 조합하여 수행하였으며, 추진 성능은 Howe의 경험식을 통해 수행되었다. 상승률, 실용상승한도, 항속 거리, 그리고 체공 시간에 대한 역설계를 수행하였으며, 역설계 결과가 참고문헌과 잘 일치함을 확인하였다.
Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.
The recent earthquake of Pohang (M5.4) and the Gyeongju earthquake (M5.8) suggested the possibility of a strong earthquake in Korea and reminded us that the Korea is no longer an earthquake-safe zone. In the disaster recovery stage in a disaster like an earthquake, the investigation of the damage situation and the safety assessment of the building serve to provide important information for the initial action such as establishment of the recovery strategy and rescue of the survivor. However, the research that depends on manpower can not cope with the difficulty of processing a large number of doses in a short time, and the expertise of the manpower must be taken into consideration, which may result in delayed initial action. In this study, we propose an rapid safety evaluation technique of building using unmanned aerial vehicle which evaluates the performance and safety of buildings by integrating conventional safety inspection method with unmanned aerial vehicle technology and developed evaluation method of each evaluation factor. In order to verify this, the buildings damaged by the earthquake in Pohang were checked and compared using this system. The results are consistent with the results of the existing emergency earthquake risk assessment. As a result, the possibility of checking the emergency safety using the unmanned aerial vehicle for the damaged structures in case of a large-scale disaster such as an earthquake was confirmed.
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.
본 논문은 국내 전 지역에서 동시에 비행 중인 다수의 소형 무인기 위치정보를 신속하고 안정적으로 수집하기 위해서, LTE 기반의 소형 무인기 관제시스템을 구축을 위한 설계 방안을 제시하였다. 특히, 다수의 소형 무인기 운용기관이나 감독기관에서 비행 중인 전체 소형 무인기의 위치를 동시 모니터링 할 수 있도록, 주요 요구사항을 네트워크(N/W), 하드웨어(H/W), 소프트웨어(S/W), 데이터베이스(DB), 개발 아키텍처, 비즈니스 니즈로 나누어 도출하였다. 이러한 요구사항을 충족시키기 위해, 소형무인기 실시간 위치추적 시스템의 설계 요건 측면에서 N/W, H/W, S/W, DB설계, 아키텍처 설계 방안을 제시하였다. 시스템 설계 시 소형 무인기 다자간 관제하기 효과적으로 하기 위해 단위 시스템의 기능과 역할에 따라 Front-end Service 영역과 Back-end Service 영역으로 나누어 아키텍처를 설계하였다. 소형 무인기의 위치와 상태를 파악하고 제어하는 Front-end Service 영역은 Client PC 방식을 적용함으로써, TCP/IP 네트워크를 통해서 N개 까지 확장이 가능한 설계 부분에 대해 연구하였다.
Manned aircraft structural design is based on structural safety factor of 1.5, and this safety factor is equivalent to a probability of failure of between 10-2 and 10-3. The target failure probability of FARs is between 10-6 and 10-9 per flight according to aircraft type. NATO released STANAG 4703 to established the airworthiness requirements for small UAV which is less than 150kg. STANAG 4703 requires the Target Level of Safety according to MTOW. The requirements of failure probability for small UAV is between 10-4 and 10-5. In this paper, requirements of airworthiness certification for small UAV were investigated and the relationship of safety factors to the probability of structural failure is analyzed to reduce measure of safety factor and structural weight of unmanned aircraft.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.671-672
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2015
Due to harsh conditions of disaster areas, understanding of current feature of collapsed buildings, terrain, and other infrastructures is critical issue for disaster managers. However, because of difficulties in acquiring the geographical information of the disaster site such as large disaster site and limited capability of rescue workers, comprehensive site investigation of current location of survivors buried under the remains of the building is not an easy task for disaster managers. To overcome these circumstances of disaster site, this study makes use of an unmanned aerial vehicle, commonly known as a drone to effectively acquire current image data from the large disaster areas. The framework of 3D model reconstruction of disaster site using aerial imagery acquired by drones was also presented. The proposed methodology is expected to assist rescue workers and disaster managers in achieving a rapid and accurate identification of survivors under the collapsed building.
Unmanned Aerial Vehicle(UAV) needs autonomous flight capability to accomplish various mission objectives. For this objective, the autopilot is a key element in the UAV system design. The principal goal of autopilot is to guide the aircraft under varying external disturbances throughout the mission phases. The external disturbances include gravity effect, wind gust, and other unexpected obstacles. The gust affects the aircraft flight performance to a significant extent. UAV's low speed, light weight, and the absence of human judgment makes un predictable gust more dangerous. Autopilot design in general takes the gust effect into account to satisfy flight performance requirement. In this study..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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