• 정보와 통신
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• 제28권4호
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• pp.41-50
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• 2011

미래 전에서는 정보의 중요성이 더욱 부각되고 있으며 정보의 수집 및 전파, 정확한 지휘결심 및 전파, 기동타격체계의 통제 등으로 이어지는 지휘통제의 전 과정을 유기적으로 연결하여, 그 성능을 극대화시키는 것이 네트워크 중심전(NCW: Net-Centric Warfare)의 개념이다. NCW 실현을 위해 개발중인 여러 체계 중 주목 받고 있는 것이 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle) 이다. 무인기는 감시정찰, 고정밀 타격, 그리고 전투피해평가 기능 등을 수행하며, 전술적인 상황인식이 가능하게 한다. 무인기가 이러한 임무를 수행하기 위해서는 비행체의 상태정보, 비행체의 조종통제정보, 그리고 임무 탑재체가 획득한 정보의 간단없고 정확한 전달이 요구된다. 이러한 정보를 전송하기 위한 비행체와 지상체간의 제반 통신을 데이터 링크(Data Link)라 하며, NCW 구현에 있어서 가장 핵심이 되는 요소이다. 세계 각국은 영상정보 수집자산으로서 무인기와 데이터링크의 개발에 박차를 가하고 있는 실정이며, 우리 군도 전력화가 계획된 각 제대별 무인기의 통합운용을 위한 영상정보 공용데이터 링크 (MPI-CDL: Multi-Platform Image and Intelligence Commom Data Link)를 개발중에 있으며 지속적인 영상정보 수집자산의 소요증가에 따른 주파수 획득문제와 사업별 독자적인 데이터 링크의 개발을 지양하고 기존체계와의 상호운용 및 단절없는 통신을 보장을 위해 개발과 동시에 국가적 차원에서의 기술구조 표준화가 추진되어야 한다. 이러한 시점에서 본고에서는 먼저 선진국의 (CDL : Commom Data Link) 표준화 동향을 알아보고, 상호운용성과 연동을 위한 한국형 MPI-CDL 기술 표준화방향을 제시하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권7호
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• pp.531-538
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• 2017

비행속력 및 받음각과 옆미끄럼각을 측정할 수 있는 플러시 대기자료측정장치를 소형의 무인항공기를 대상으로 설계/제작하였다. 동체 노즈콘 표면에 4개 압력 측정점과 5개 압력 측정점의 2가지 타입으로 플러시 압력공들을 만들었다. 플러시 압력공의 교정 압력 데이터는 전기체를 전산유체해석 코드로 계산하여 구축하였다. 교정압력 데이터로부터 받음각, 옆미끄럼각, 전압계수, 정압계수는 4차 다항식으로 표현하고, 최소자승법으로 교정계수 행렬을 구하였다. 비행시험 결과 4개 플러시 압력공 및 5개 플러시 압력공을 이용하여 예측된 비행속력, 받음각과 옆미끄럼각은 비교를 위해 장착한 5-압력공 프로브로 예측된 것과 잘 일치하였으며, 특히 4개의 압력공으로 5개 압력공과 거의 동일한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권8호
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• pp.56-64
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• 2005

모형헬리콥터를 이용한 무인항공기 설계를 위해 비선형 형태의 수학적 모델이 선행되어야 한다. 모형헬리콥터는 실기 헬리콥터에 비해 회전수가 훨씬 높으며 따라서 동특성도 실물기에 비해 훨씬 빠르다는 차이점이 있다. 본 논문에서는 축소형 헬리콥터의 수학적 모델링에 필요한 정식화과정으로서 복잡성을 최소화하면서도 실제의 동특성에 잘 부합하도록 각 구성요소별로 계산한 후 전체로 합산하는 방법을 제시하였다. 제자리 비행과 전진비행에서 수치계산을 통해 트림 값들을 계산하고 제자리 비행조건에서 선형 시스템을 해석하여 모형헬리콥터의 비행모드를 분석하였다. 계산결과 일반적인 경향은 몇 가지 작은 부분 이외에는 대체로 다른 연구결과와 비슷하였다. 이 과정을 검증하기 위해서 비행시험을 수행하여 시스템식별에 의한 결과와 비교하는 연구가 후속 수행될 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.303-313
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• 2018

본 연구는 무인항공기, 레이저스캐너 등 최신의 기술을 활용하여 3차원 지형 분석 플랫폼 개발 등 토공현장을 디지털화하여 궁극적으로 토공 자동화를 이루는데 있다. 이를 위해서는 해당 요소기술 개발과 함께 국내 건설공사의 특성에 맞게 기술이 적용 활성화될 수 있도록 제도화가 요구되어진다. 본 연구의 무인항공기 및 레이저스캐너를 활용한 토공측량 자동화 기술은 시범사업을 통해 토공작업 계획, 현장관리 등의 기본 정보가 되는 지형의 좌표, 토질, 시추, 토공량, 성 절토 여부 등의 정보가 원활하게 취득될 수 있도록 하는 활용성 검토가 이루어졌다. 또한, 토공자동화에 대한 기술개발 및 활용에 있어 활발하게 적용되고 있는 일본에서의 토공자동화에 대한 기준, 매뉴얼 등 제도 개선 추진현황 및 내용을 파악하고 이를 벤치마킹하여 국내 관련 제도의 개선안을 마련하였다. 향후 금번 제시한 "공공측량 작업규정" 개선을 포함하여 건설사업 초기단계부터 시공완료 단계까지 해당 기술 적용에 요구되어지는 관련 제도 내용을 파악하여 구체적인 제도화를 추진할 계획에 있다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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• pp.848-853
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• 2004

Regarding to the project SUAV (Smart Unmanned Aerial Vehicle) in KARI (Korea Aerospace Research Institute), several engine configurations has been evaluated. However it's not an easy task to collect all the necessary data of each engine for the analysis. Usually, some kind of modeling technique is required in order to determine the unknown data. In the present paper a qualitative method for reverse engineering is proposed, in order to identify some design patterns and relationships between parameters. The method can be used to estimate several parameters that usually are not provided by the manufacturer. The method consists of modeling an existing engine and through a simulation, compare its transient behavior with its operating envelope. In the simulation several parameters such as thermodynamics, performance, safety and mechanics concerning to the definition of operation-envelope, have been discussed qualitatively. With the model, all engine parameters can be estimated with acceptable accuracy, making possible the study of dependencies among different parameters such as power-turbine total inertia, TIT, take-off time and part load, in order to check if the engine transient performance is within the design criteria. For more realistic approach and more detailed design requirements, it will be necessary to enhance the compressor map first, and more realistic estimated values must be taken into account for intake-loss, bleed-air and auxiliary power extraction. The relative importance of these “unknown” parameters must be evaluated using sensitivity analysis in the future evaluation. Moreover, fluid dynamics, thermal analysis and stress analysis necessary for the resulting life assessment of en engine, will not be addressed here but in a future paper. With the methodology presented in the paper was possible to infer the relationships between operation-envelope and engine parameters.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권9호
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• pp.833-841
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• 2016

본 연구에서 대상으로 삼은 순항 200 W급 전기동력무인기는 태양전지, 연료전지, 배터리를 동시에 주 전력원으로 사용한다. 각 전력원별 출력은 능동전력제어 방식에 의해 연료전지의 최대 출력을 제한한 상태에서 배터리의 적정용량을 유지하도록 각 전력원별 전력제어를 수행하게 된다. 능동전력제어 방식에 의한 각 전력원별 출력변동은 지상통합시험을 통해 확인하였다. 또한 연료전지의 최대출력제한이 전체 시스템의 출력변동에 미치는 영향을 실험적으로 확인하였으며, 연료전지의 최대출력값은 연료전지 시스템용 6직렬 소형 배터리의 과방전을 방지하기 위해서는 150W가 적절함을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권3호
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• pp.807-817
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• 2019

Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.73-84
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• 2019

In this research, it is a basic study to investigate the population of birds using UAVs. The research area is Ardeidae species(ASP) habitat and has long-term monitoring. The purpose of the study is to compare the ASP populations which analyzed ground observational survey and UAVs imagery. We used DJI's Mavic pro and Phantom4 for this research. Before investigating the population of ASP, we measured the escape distance by the UAVs, and the escape distances of the two UAVs models were statistically significant. Such a result would be different in UAV size and rotor(rotary wing) noise. The population of ASP who analyzed the ground observation and UAVs imagery count differed greatly. In detail, the population(mean) on the ground observation was 174.9, and the UAVs was 247.1 ~ 249.9. As a result of analyzing the UAVs imagery, These results indicate that the lower the UAVs camera altitude, the higher the ASP population, and the lower the UAVs camera altitude, the higher the resolution of the images and the better the reading of the individual of ASP. And we confirmed analyzed images taken at various altitudes, the individuals of ASP was not statistically significant. This is because the resolution of the phantom was superior to that of mavic pro. Our research is fundamental compared to similar studies. However, long-term monitoring for ASP of South Korea's by ground observation is a barrier of the reliability of the monitoring result. We suggested how to use UAVs which can improve long-term monitoring for ASP habitat.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권7호
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• pp.515-521
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• 2022

본 논문에서는 지형 참조 비행에 사용될 DSM 파일을 임의 접근 가능하도록 압축하는 Quad BTC기법을 제안한다. 지형 참조 비행에 사용되는 지형 정보는 무인 항공기에 탑재하기에 데이터 용량이 크기 때문에 압축을 통해 그 크기를 줄여야 한다. 기존 BTC 기반의 압축 방법들은 특정 좌표에 임의 접근해 복호화가 가능하기 때문에 지형 참조 비행에 적합하다. 하지만 이러한 기존 방식들은 블록의 크기가 커질수록 값의 편차가 커지기 때문에 오차가 커지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록을 적응적으로 4개의 서브 블록으로 분할하여 압축하는 Quad BTC 기법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내에서 서브 블록의 크기를 조절할 수 있기 때문에 오차를 줄일 수 있다. 실제 지형 데이터를 이용한 모의실험을 통해 제안된 Quad BTC가 기존 BTC와 AM BTC보다 압축비 대비 오차가 작은 것을 확인한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.88-88
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• 2022

Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.