• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.64-71
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• 2018

무인항공기의 활용분야가 국방, 산업, 엔터테인먼트 그리고 개인의 취미영역까지 여러 분야로 급속히 확대되고 있다. 다수의 무인항공기 운영으로 인해, 목적지 이외의 지역으로 비행경로 오류가 발생하고, 적대적 국가의 무인항공기 탈취로 인한 안보 위협과 불법 영상촬영에 따른 개인정보 노출로 인한 2차 피해까지 보안의 여러 문제점이 증가되고 있다. 본 논문은 이러한 보안 이슈에 대해, GPS 스푸핑, 촬영한 영상정보 다운로드 해킹, 전파 재밍을 통한 신호 감쇄로 오작동, 영상 촬영 자료로 인한 개인정보 노출 등 보안 취약점을 발견하였다. 이를 해결하기 위해, GPS 스푸핑 공격 방지, VPN(Virture Private Network)을 활용한 영상촬영 정보 구간의 암호화를 설정하여 비정형 데이터의 안정성을 확보하였다. 또한, 무인항공기 촬영 개인정보 노출에 따른 2차 피해를 최소화하고 안전성을 확보하기 위한 방안으로 개인정보 암호화와 마스킹 기법을 적용하여, 데이터의 무결성을 확보 하였다. 점차 증가되는 무인항공기의 응용분야에서 안전한 사용과 산업 활성화에도 기여 할 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권12호
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• pp.1250-1260
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• 2014

본 논문에서는 허브 네트워크 기반의 장거리 공중 전술 통신을 위한 새로운 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 최근 세계 각국에서는 네트워크 중심전 (NCW, Network Centric Warfare)으로 변화하는 현대전의 흐름에 맞추어 공용데이터링크 (CDL, Common Data Link)의 전송속도 및 네트워킹 기능을 향상시키기 위한 기술 개발에 주력하고 있으며, 우리 군도 자립적인 차세대 대용량 CDL 기술 개발에 박차를 가하고 있다. CDL의 대표적 운용 구조인 허브 네트워크에서는 제한된 주파수 대역 내에서 다수의 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)들과 대용량의 영상 전술 정보를 동시 다발적으로 교환하기 위해, hybrid FDMA(Frequency Division Multiple Access)/TDMA(Time Division Multiple Access) 구조를 고려할 수 있다. 그러나 UAV 별 상이한 왕복 시간 지연 (RTT, Round-Trip Time) 및 트래픽 크기로 인해 동일 주파수 대역을 점유하는 UAV 간 유휴 시간 자원이 발생하거나 불필요한 패킷 전송 지연이 발생할 수 있으며, 이는 장거리 운용 시 허브 네트워크의 자원 효율을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 UAV 별 발생하는 RTT와 트래픽 크기를 기반으로 하는 반복적 정렬 알고리즘을 통해 UAV의 시간/주파수 자원을 스케줄링하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안 기법이 낮은 복잡도로 데이터 처리율과 패킷 지연 측면의 성능 향상이 가능함을 입증하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권5호
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• pp.700-711
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• 2020

Because of the rapid increase of mobile traffic, flexible broadband supportive unmanned aerial vehicle (UAV)-based 6G mobile networks using free space optical (FSO) links have been recently proposed. Considering the advancements made in UAVs, big data processing, and artificial intelligence precision control technologies, the formation of an additional wireless network based on UAV aerial platforms to assist the existing fixed base stations of the mobile radio access network is considered a highly viable option in the near future. In this paper, a combined time bound optimization scheme is proposed that can adaptively satisfy the control and communication time constraints as well as the processing time constraints in FSO-based 6G UAV aerial networks. The proposed scheme controls the relation between the number of data flows, input data rate, number of worker nodes considering the time bounds, and the errors that occur during communication and data processing. The simulation results show that the proposed scheme is very effective in satisfying the time constraints for UAV control and radio access network services, even when errors in communication and data processing may occur.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.127-130
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• 2017

In this research, we present a path planning method for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles (UAVs) through reinforcement learning under simulated environment. We design the simulator for reinforcement learning of uav. Also we implement interface for compatibility of Deep Q-Network(DQN) and simulator. In this paper, we perform reinforcement learning through the simulator and DQN, and use Q-learning algorithm, which is a kind of reinforcement learning algorithms. Through experimentation, we verify performance of DQN-simulator. Finally, we evaluated the learning results and suggest path planning strategy using reinforcement learning.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.87-97
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• 2023

Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewing angles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. To improve the utility of UAV-appropriated datasetsfor use with deep learning applications, multiple datasets created from variousregions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integrating heterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid and semantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trained separately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes (e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the range of UAV dataset utilization will increase.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2281-2297
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• 2024

Employing multiple drones as a swarm to complete missions can sharply improve the working efficiency and expand the scope of investigation. Remote UAV swarms utilize satellites as relays to forward investigation information. The increasing amount of data demands higher transmission rate and complex field network coding (CFNC) is deemed as an effective solution for data return. CFNC applied to UAV swarms enhances transmission efficiency by occupying only two time slots, which is less than other network coding schemes. However, conventional CFNC applied to UAVs is combined with constant coding and modulation scheme and results in a waste of spectrum resource when the channel conditions are better. In order to avoid the waste of power resources of the relay satellite and further improve spectral efficiency, a CFNC transmission scheme with MPSK modulation is proposed in this paper. For the proposed scheme, the satellite relay no longer directly forwards information, but transmits information after processing according to the current channel state. The proposed transmission scheme not only maintains throughput advantage of CFNC, but also enhances spectral efficiency, which obtains higher throughput performance. The symbol error probability (SEP) and throughput results corroborated by Monte Carlo simulation show that the proposed transmission scheme improves spectral efficiency in multiples compared to the conventional CFNC schemes. In addition, the proposed transmission scheme enhances the throughput performance for different topology structures while keeping SEP below a certain value.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.615-626
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• 2023

Under limited transmission conditions, many factors affect the efficiency of video transmission. During the flight of an unmanned aerial vehicle (UAV), frequent network switching often occurs, and the channel transmission condition changes rapidly, resulting in low-video transmission efficiency. This paper presents an efficient video coding flow for UAVs working in the 5G nonstandalone network and proposes two bit controllers, including time and spatial bit controllers, in the flow. When the environment fluctuates significantly, the time bit controller adjusts the depth of the recursive codec to reduce the error propagation caused by excessive network inference. The spatial bit controller combines the spatial bit mask with the channel quality multiplier to adjust the bit allocation in space to allocate resources better and improve the efficiency of information carrying. In the spatial bit controller, a flexible mini graph is proposed to compute the channel quality multiplier. In this study, two bit controllers with end-to-end codec were combined, thereby constructing an efficient video coding flow. Many experiments have been performed in various environments. Concerning the multi-scale structural similarity index and peak signal-to-noise ratio, the performance of the coding flow is close to that of H.265 in the low bits per pixel area. With an increase in bits per pixel, the saturation bottleneck of the coding flow is at the same level as that of H.264.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.779-800
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• 2024

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) networks, also known as drone networks, have gained significant attention for their potential in various applications, including communication. UAV networks for communication involve using a fleet of drones to establish wireless connectivity and provide communication services in areas where traditional infrastructure is lacking or disrupted. UAV communication networks need to be highly secured to ensure the technology's security and the users' safety. The proposed survey provides a comprehensive overview of the current state-of-the-art UAV network security solutions. In this paper, we analyze the existing literature on UAV security and identify the various types of attacks and the underlying vulnerabilities they exploit. Detailed mitigation techniques and countermeasures for the protection of UAVs are described in this paper. The survey focuses on the implementation of novel technologies like Q-learning, blockchain, IRS, and mmWave. This paper discusses network simulation tools that range in complexity, features, and programming capabilities. Finally, future research directions and challenges are highlighted.

• 전자공학회논문지
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• 제54권7호
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• pp.3-11
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• 2017

무인기 시스템은 무인기 시장이 확대됨에 따라 다수 무인기의 동시 운용을 위한 충분한 주파수 대역 할당에 한계가 있다. 또한, 무인기의 이동성으로 인해 실시간으로 무인기 네트워크 통신환경이 급변한다. 따라서 무인기 시스템의 안정적인 운용 및 전송 data rate를 최대로 하기 위해서는 한정된 주파수 대역폭 안에서 주어진 네트워크 환경을 고려한 효율적인 자원할당이 필요하다. 본 논문에서는 TDMA(Time Division Multiple Access)를 기반으로 주어진 네트워크 환경에서 무인기 운용을 위한 최소 데이터 요구사항을 만족시키는 동시에 네트워크 처리율을 최대로 하는 자원할당 알고리즘을 제안한다. 성능분석을 통해 제안한 알고리즘은 주어진 네트워크 환경에서 최소 데이터 요구사항을 만족하면서 높은 네트워크 처리율을 만족시키는 자원할당이 가능함을 입증하였다.