• 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.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.327-336
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• 2019

콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R²=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R²=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R²=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R²=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권9호
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• pp.708-713
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• 2013

한국항공우주연구원(KARI)은 고고도 전기추진 장기체공 무인기(EAV-3)를 개발하고 있는 중 이다. 우선 고고도 상승 기술 시연을 위한 축소형 비행체 EAV-2H를 개발하였고 EAV-2H로 초도 비행시험을 수행한 결과 측풍에 대한 방향 안정성 및 조종성의 향상이 요구되므로 Advanced Aircraft Analysis(AAA)를 이용한 수직 꼬리날개와 방향타의 재설계를 진행하였다. 방향 조종성을 개선하기위해 방향타의 크기를 기존의 평균 방향타 시위대 수직 꼬리날개 시위 $C_r/C_v(%)=30$을 $C_r/C_v(%)=60$로 늘려 EAV-2H가 가지는 측풍에 대한 방향 조종성(${\beta}(deg)=25^{\circ}$, $v_1(m/sec)=3.54$)을 개선하였다. 또한, 측풍에 의해 발생하는 측력(side force)의 영향을 최소화하기위해 EAV-2H의 수직미익 크기를 기존 대비 15% 줄여(최소한의 방향 안정성 확보, $Cn_{\beta}=0.0588rad^{-1}$), $C_{y_{\beta}}$는 15% $C_{y_r}$는 22% 감소시킴으로써 측풍이 EAV-2H에 미치는 영향을 최소화 하였다. 설계된 EAV-2H의 꼬리날개의 성능은 비행 시험을 통해 검증하였고 그 결과를 적용하여 고고도 장기체공 전기추진 무인기(EAV-3)의 꼬리날개를 설계하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.809-819
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• 2020

본 논문에서는 전익기형 무인기의 비행 안정성 확보를 위한 날개 평면형상 및 비틀림 각을 포함하는 형상최적화 연구를 수행하였다. 전익기는 독립된 동체와 꼬리날개가 없어 공력특성과 스텔스 성능에 장점이 있는 반면, 정적 여유 및 비행 안정성 확보가 어렵다. 본 연구에서는 가로 안정성 개선을 위하여 비틀림 각과 후퇴각을 최적화 하였으며, 세로 안정성은 정적 여유와 날개 평면형상을 최적화 하여 향상시키고자 하였다. 비틀림 각의 영향은 윙렛이 장착된 형상과 비틀림 각이 있는 형상의 안정성을 비교하여 확인하였다. 최적화 문제구성에는 안정성 개선에 초점을 두어 제약조건을 수립하고 목적함수와 설계 변수를 설정하였으며, 설정된 설계 변수에 대하여 Sobol 방법을 이용해 민감도 해석을 수행하였다. 공력해석 및 안정성 해석에는 AVL이 사용되었으며, 최적화 방법으로는 SQP를 사용하였다. 최적화 결과 형상에 대한 CFD 해석 및 동안정성 시뮬레이션을 통해 비틀림 각이 윙렛을 대신하여 전익기의 스텔스 성능 향상뿐만 아니라 비행안정성 개선에도 적용될 수 있음을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1731-1738
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• 2021

본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.231-236
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• 2021

복숭아혹진딧물과 톱다리개미허리노린재는 농작물 수량을 감소시키는 문제 해충들이지만 이를 방제하기 위해 시간과 노동의 투하가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구는 농업용 멀티콥터를 이용하여 감자에 발생하는 복숭아혹진딧물과 콩에 발생하는 톱다리개미허리노린재에 대한 약제의 효과를 검정하였다. 약제의 액적 및 피복도를 분석하기 위해서 약제 처리전 포장의 안과 밖에 감수지를 부착하고 감자밭에는 설폭사플로르 액상수화제(16배)를, 콩밭에는 에토펜프록스, 메톡시페노자이드 유현탁제(8배)를 각각 살포하였으며 해당 약제들은 무인항공용 방제약제로 등록된 농약이다. 두 약제 모두 드론살포 7일 후 감자의 복숭아혹진딧물에 76.4%의 보정 살충률을, 콩의 톱다리개미허리노린재의 2령과 5령 유충에 대해 각각 97.5%, 94.4%의 보정 살충률을 보여주어 감자 복숭아혹진딧물에 대하여는 방제효율이 다소 기준에 부족하였으나 콩의 톱다리개미허리노린재에 대하여는 2령과 5령 모두 방제효과가 인정되는 것을 보여주었다. 살충제 낙하 액적 분포는 2지역 모두 0.5mm 이하로 나타났으며, 피복도 분석 결과 밭 내부는 평균 약 3.1, 외부에서 평균 약 1.6 정도로 나타나, 약제를 살포한 밭의 주변부에도 약제의 영향을 일부 받는 것으로 나타나 비산이나 작물체 잔류 발생에 대한 가능성도 함께 보여주었다. 이러한 결과는 향후 농업용 멀티콥터를 활용한 농작물 주요 해충의 무인방제의 확대·보급과 안전사용범위 설정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.