• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.198-201
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• 2021

무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.70-79
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• 2024

This paper describes the results of the development of the the unmanned aerial vehicle system integration laboratory(UAV SIL) for the integrated verification. This UAV SIL is designed to test the robustness of the UAV system including the operational logics and the flight control system behaviors under many abnormal and emergency conditions such as data-link losses, airborne subsystem failures, engine shut down conditions, and ground control station faults. This paper presents how to build the UAV SIL and how to verify the in-development UAV system through the UAV SIL.

• 환경영향평가
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• 제27권5호
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• pp.475-488
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• 2018

현재 도심 소하천의 식생조사는 주로 현장조사에 의존하여 이루어진다. UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared) 영상은 매우 낮은 고도에서 취득할 수 있어 도심 소하천과 같이 폭이 매우 좁은 표적(10m 내외)에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 하지만 UAV NIR영상이 도심소하천의 식생 조사도구로서 검증되지 않아, UAV NIR 영상과 현장사진을 통합한 선행연구는 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 원격탐사의 영역이 아니었던 국부적인 대상인 도심소하천 식생조사에서 UAV NIR 영상과 현장사진의 비교평가를 실시하였다. 하천 식생조사 결과를 실무에서 활용하는데 필요한 요구 사항을 고려하여 광역공간정보, 미시적인 정보 및 정량적인 데이터 확보 등 다양한 측면에서 분석이 수행되었다. UAV NIR 영상은 전통적인 현장조사에서 취득할 수 없었던 거시적인 주변 환경(예: 인공적인 토지 이용에 따른 영향)에 따른 식생군집패턴의 변화를 추적할 수 있었다. 현장조사는 전세계적으로 도심 소하천 식생 모니터링 방법으로 정착되었지만, 거시적인 정보의 취득에서 상당한 한계를 노출하였으며 정량적인 정보를 확보하는 과정에서도 신뢰성에 한계를 노출하였다. 본 연구가 도심 소하천의 식생조사에서 거시적이고 정량화되고 객관적인 데이터가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 UAV NIR 원격탐사에서 확보할 수 있는 정보의 수준을 파악할 수 있는 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1013-1025
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• 2020

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권8호
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• pp.195-202
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• 2017

Unmanned Aerial Vehicle (UAV)는 군사적 목적으로 주로 이용되었지만 ICT의 발전과 저렴해진 제작비용으로 인해 다양한 민간 서비스에서도 점차 이용되고 있다. UAV는 앞으로 스스로 임무를 수행하는 자율비행을 할 것이라 기대되고 있는데, 복잡한 임무를 수행하기 위해서는 군집 비행이 필수적이다. UAV 군집 비행은 기존 UAV 시스템과 네트워크 및 인프라 구조가 달라 국내외에서 많은 연구가 이루어지고 있지만, 아직 안전한 UAV 군집 비행을 위한 보안위협 및 보안요구사항에 대한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 UAV 자율비행기술을 미 공군 연구소와 미국 육군 공병대를 기반으로 정의하고 UAV 군집비행기술 및 보안위협을 분류하였다. 그리고 각 UAV 군집비행기술의 보안위협에 따른 보안요구사항을 정의하여 비교 분석함으로써 향후 안전한 UAC 자율비행 기술 발전에 기여할 수 있도록 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.535-544
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• 2017

본 논문은 UAV의 RF방식에 따른 정보 송수신의 한계를 극복하기 위해 이동통신 기반의 비행 중인 수 많은 UAV의 위치를 동시에 확인하고 관제를 N:N으로 할 수 있도록, LTE모뎀을 경량 및 저전력 기술을 활용하여 운행중인 UAV에 대한 정보를 수신하고 통제 할 수 있는 방안을 연구하였다. 본 연구를 통해 언제 어디서든지 네트워크에 접속하여 고해상도의 영상을 전송하여 실시간 위치추적 관제 할 수 있는 방안을 제시 하고, 이를 위해 LTE기반의 UAV의 통신 모듈 시스템을 제시함으로써 실시간 고속의 데이터 통신 기술을(3G, 4G LTE, 블루투스) 활용하여 LTE 모뎀의 요구사항 및 기준 요건을 제시하여 비행 중인 UAV의 동시 모니터링을 위한 N:N 관제 체계 개념 및 구현 기술(관제 시스템 구조, 관제 데이터 흐름도, 비행계획 수립 및 전송, 실시간 위치추적) 검증에 대해서 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1353-1358
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• 2021

IoT(Internet of Things) 기술은 통신, 마이크로 프로세서 그리고 임베디드 소프트웨어 기술의 발전과 융합으로 인해 탄생 되었다. 그에 따른 응용 중 하나로 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인 항공기) 시스템에도 적용되고 있다. 운용상 유인용 항공기(manned aircraft)는 지상에 있는 관제 시스템을 통해 운항의 지시를 받아, 조종사가 직접 비행 기체를 제어하는 방식으로 운영되지만, UAV는 GCS(Ground Control System, 지상 제어시스템)를 통해 직접 비행 제어를 받는다. 따라서 UAV와 GCS 간의 통신을 위한 프로토콜로 개방형인 MAVLink (Macro Air Vehicle Link)가 주로 사용이 되고 있으나, 범용이고 공개적이다 보니 일부구간에서 제삼자에 의해 쉽게 노출되어 비행체의 상태 및 기타 제어 정보 등의 정보 보안에 취약하다. 본 제안은 UAV를 안전하게 운영하기 위한 GCS 내 통신메시지의 암호화 적용 방안을 제시한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.781-789
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• 2021

본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10^-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1506-1513
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• 2019

최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.