Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.10
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pp.862-870
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2016
AIS and V-PASS, which are used for safe navigation and automatic vessel arrival and departure, are mandatory standard equipment installed on all ships. If an aircraft is equipped with a ship identification system using AIS and V-PASS, and then ship identification information is received by a vessel such as a large fishery inspection boat or a patrol ship or a ground control system, we can quickly perform maritime surveillance and disaster response. This paper describes the development of a ship identification and display system using a ship identification device for aircraft. Flight test results and a future application plan are also included.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.901-920
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2015
Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used in geographically isolated applications like military border area monitoring, battle field surveillance, forest fire detection systems, etc. Uninterrupted power supply is not possible in isolated locations and hence sensor nodes live on their own battery power. Localization of sensor nodes in isolated locations is important to identify the location of event for further actions. Existing localization algorithms consume more energy at sensor nodes for computation and communication thereby reduce the lifetime of entire WSNs. Existing approaches also suffer with less localization coverage and localization accuracy. The objective of the proposed work is to increase the lifetime of WSNs while increasing the localization coverage and localization accuracy. A novel intelligent unmanned aerial vehicle anchor node (IUAN) is proposed to reduce the communication cost at sensor nodes during localization. Further, the localization computation cost is reduced at each sensor node by the proposed intelligent arc selection (IAS) algorithm. IUANs construct the location-distance messages (LDMs) for sensor nodes deployed in isolated locations and reach the Control Station (CS). Further, the CS aggregates the LDMs from different IUANs and computes the position of sensor nodes using IAS algorithm. The life time of WSN is analyzed in this paper to prove the efficiency of the proposed localization approach. The proposed localization approach considerably extends the lifetime of WSNs, localization coverage and localization accuracy in isolated environments.
In this paper, we propose a security framework for a cluster drones network using the MAVLink (Micro Air Vehicle Link) application protocol based on FANET (Flying Ad-hoc Network), which is composed of ad-hoc networks with multiple drones for IoT services such as remote sensing or disaster monitoring. Here, the drones belonging to the cluster construct a FANET network acting as WTRP (Wireless Token Ring Protocol) MAC protocol. Under this network environment, we propose an efficient algorithm applying the Lightweight Encryption Algorithm (LEA) to the CTR (Counter) operation mode of WPA2 (WiFi Protected Access 2) to encrypt the transmitted data through the MAVLink application. And we study how to apply LEA based on CBC (Cipher Block Chaining) operation mode used in WPA2 for message security tag generation. In addition, a modified Diffie-Hellman key exchange method is approached to generate a new key used for encryption and security tag generation. The proposed method and similar methods are compared and analyzed in terms of efficiency.
The software running on avionic systems is required to be highly reliable and productive. Due to these demands, the standard such as ARINC 653 has been suggested, which includes the abstraction of resource partitioning and defines interfaces between avionic operating system and applications. Though there are many manned aerial vehicles employing ARINC 653 based operating systems, Linux-based ARINC 653 for unmanned aerial vehicles has not been studied yet. In this paper, we propose the design of Linux-based ARINC 653 process model and present preliminary implementation. The experiment results present that the implementation is enough to support control software of unmanned helicopter.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.4
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pp.55-64
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2021
In this study, the operation method and accuracy of Terrestrial Laser Scanner(TLS) are reviewed and discussed by experimental measurements, and guidelines of TLS surveying operation are proposed. Ground control points and TLS station points were measured by TS and/or GPS, in TLS observation experiments, and wood targets were used which designed by this study team. RMSE accuracy of TLS scan shows that TLS surveying operation can be used in the topographic mapping of 1/250 scale and level of 1/100 BIM, the drone data also used in TLS data completeness. Additionally, as the results of the field experiment, the guidelines for TLS surveying operartions were proposed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.6_3
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pp.1325-1332
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2023
Recently, much research is being conducted based on point cloud data for the growth of innovations such as construction automation in the transportation field and virtual national space. This data is often measured through remote control in terrain that is difficult for humans to access using devices such as UAVs and UGVs. Drones, one of the UAVs, are mainly used to acquire point cloud data, but photogrammetry using a vision camera, which takes a lot of time to create a point cloud map, is difficult to apply in construction sites where the terrain changes periodically and surveying is difficult. In this paper, we developed a point cloud mapping system by adopting non-repetitive scanning LiDAR and attempted to confirm improvements through field application. For accuracy analysis, a point cloud map was created through a 2 minute 40 second flight and about 30 seconds of software post-processing on a terrain measuring 144.5 × 138.8 m. As a result of comparing the actual measured distance for structures with an average of 4 m, an average error of 4.3 cm was recorded, confirming that the performance was within the error range applicable to the field.
This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.32
no.3
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pp.189-195
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2024
K-drone delivery system is a commercial delivery system that ensures compliance with aviation safety. It is equipped with flight routes for automated deliveries and features a drone identification device along with a real-time monitoring system for drone positions. This study proposes the application of an ICAO SMS-based safety management system as an appropriate safety management framework that non-aviation personnel drone operators can adopt. It suggests that applying an ICAO SMS-based safety management system to the K-drone delivery system, similar to Europe and the USA, is valid. To introduce ICAO SMS into the K-drone delivery system, procedures must be established for building a drone safety management system, from business registration to drone operation and training. The main components of the drone safety management system are presented, including 8 items: safety policy and authority and responsibility, risk management, safety assurance, safety promotion, drone control system, drone delivery operation manual, drone maintenance manual, and accident response, incorporating the four fundamental elements of ICAO SMS and European Light UAV operator Certificate standards. Additionally, as a core aspect of the drone safety management system, a seven-step risk assessment procedure is proposed, which includes basic risk identification, hazard identification, risk scenario development, calculation of severity and likelihood, SMS matrix risk assessment, mitigation measures, and implementation determination.
In the agricultural environment, pesticide control requires a high risk of work and a high labor force for farmers. The effectiveness of pesticide control using unmanned aerial vehicles varies according to climate, land type, and characteristics of unmanned aerial vehicles. Therefore, an effective method for pesticide control by unmanned aerial vehicles considering the spraying conditions and environmental conditions is required. In this paper, we propose an efficient pesticide control system based on agricultural unmanned aerial vehicles considering the application conditions and environmental information for each crop. The effectiveness of the proposed model was demonstrated by measuring the drop uniformity of pesticides according to the change in altitude and speed after attaching the sensory paper and measuring the penetration rate of the drug inside the canopy according to the change in crop growth conditions. Experiment result, the closer the height of the UAV is to the ground, the more evenly the crops are sprayed, but for safety reasons, 2m more is suitable, and on average a speed of 2m/s is most suitable for control. The proposed control system is expected to help develop intelligent services based on the use of various unmanned aerial vehicles in agricultural environments.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.427-434
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2019
In the present study, we assessed the parallel computing performance of Agisoft Metashape for orthomosaic generation, which can implement aerial triangulation, generate a three-dimensional point cloud, and make an orthomosaic based on SfM (Structure from Motion) technology. Due to the nature of SfM, most of the time is spent on Align photos, which runs as a relative orientation, and Build dense cloud, which generates a three-dimensional point cloud. Metashape can parallelize the two processes by using multi-cores of CPU (Central Processing Unit) and GPU (Graphics Processing Unit). An orthomosaic was created from large UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images by six conditions combined by three parallel methods (CPU only, GPU only, and CPU + GPU) and two operating systems (Windows and Linux). To assess the consistency of the results of the conditions, RMSE (Root Mean Square Error) of aerial triangulation was measured using ground control points which were automatically detected on the images without human intervention. The results of orthomosaic generation from 521 UAV images of 42.2 million pixels showed that the combination of CPU and GPU showed the best performance using the present system, and Linux showed better performance than Windows in all conditions. However, the RMSE values of aerial triangulation revealed a slight difference within an error range among the combinations. Therefore, Metashape seems to leave things to be desired so that the consistency is obtained regardless of parallel methods and operating systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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