Kuna Venkateswarararao;Pratik Kumar;Akash Solanki;Pravati Swain
ETRI Journal
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제44권6호
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pp.945-954
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2022
The 5G mobile network is promising to handle the dynamic traffic demands of user equipment (UE). Unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with wireless transceivers can act as flying base stations in heterogeneous networks to ensure the quality of service of UE. However, it is challenging to efficiently allocate limited bandwidth to UE due to dynamic traffic demands and low network coverage. In this study, a blockchain-enabled bandwidth allocation framework is proposed for secure bandwidth trading. Furthermore, the proposed framework is based on the Cournot oligopoly game theoretical model to provide the optimal solution; that is, bandwidth is allocated to different UE based on the available bandwidth at UAV-assisted-based stations (UBSs) with optimal profit. The Cournot oligopoly game is performed between UBSs and cellular base stations (CBSs). Utility functions for both UBSs and CBSs are introduced on the basis of the available bandwidth, total demand of CSBs, and cost of providing cellular services. The proposed framework prevents security attacks and maximizes the utility functions of UBSs and CBSs.
This paper examines the unique transportation challenges posed by Nepal's diverse and rugged terrain, which significantly hampers socio-economic development due to its negative impact on infrastructure, trade, and accessibility. Despite ongoing efforts to enhance road and traditional air transport systems, Nepal's geographic and environmental conditions continue to obstruct efficient connectivity, particularly in rural and remote areas. This study proposes Advanced Air Mobility (AAM) as a transformative solution, leveraging recent technological advancements in unmanned aerial vehicles (UAVs) and electric vertical takeoff and landing (eVTOL) aircraft. By conducting a comprehensive analysis of Nepal's current transportation infrastructure and the feasibility of AAM implementation, the paper highlights the potential benefits of AAM, including improved accessibility, economic growth, and environmental sustainability. Furthermore, it addresses the anticipated challenges and regulatory considerations necessary for integrating AAM into Nepal's transportation network. Through a multidisciplinary approach, this research aims to contribute to the discourse on overcoming transportation barriers in mountainous regions, offering policy recommendations and identifying areas for future study to facilitate the adoption of AAM in Nepal and similar contexts worldwide.
In the stratosphere, the air is stable and a photovoltaic (PV) system can produce more solar energy compared to in the atmosphere. If unmanned aerial vehicles (UAVs) fly in the stratosphere, the flight stability and efficiency of the mission are improved. On the other hand, the weakened lift force of the UAV due to the rarefied atmosphere can require more power for lift according to the weight and/or wing area of the UAV. To solve this problem, it is necessary to minimize the weight of the aircraft and improve the performance of the power system. A regenerative fuel cell (RFC) consisting of a fuel cell (FC) and water electrolysis (WE) combined PV power system has been investigated as a good alterative because of its higher specific energy. The WE system produces hydrogen and oxygen, providing extra energy beyond the energy generated by the PV system in the daytime, and then saves the gases in tanks. The FC system supplies the required power to the UAV at night, so the additional fuel supply to the UAV is not needed anymore. The specific energy of RFC systems is higher than that of Li-ion battery systems, so they have less weight than batteries that supply the same energy to the UAV. In this paper, for a stratospheric long-endurance hybrid UAV based on an RFC system, three major design factors (UAV weight, wing area and performance of WE) affecting the ability of long-term flight were determined and a simulation-based feasibility study was performed. The effects of the three design factors were analyzed as the flight time increased, and acceptable values of the factors for long endurance were found. As a result, the long-endurance of the target UAV was possible when the values were under 350 kg, above 150 m2 and under 80 kWh/kg H2.
본 연구에서는 도심지역의 무인항공기 충돌 방지를 위한 관제 도구를 개발하였다. 개발된 도구에서 사용자는 실제 도심지역 3D 지도상에 기지국과 무인항공기를 배치한 뒤, 안전 거리를 가시화할 수 있다. 이 때, 무인항공기의 위치는 long-term evolution(LTE) 신호를 기반으로 계산된다고 가정하였다. 또한, 무인항공기의 안전 거리는 거리 측정 오차의 바이어스가 발생한 신호를 포함하도록 정의되었다. 이러한 안전거리 계산 방식은 다중 경로에 의해 바이어스 신호가 빈번히 발생하는 실제 도심환경의 특성을 반영한다. 개발된 도구 상에서 실측값을 바탕으로 파라미터를 설정하고 고장 신호 개수에 따른 안전거리의 변화를 시뮬레이션하였다. 그 결과 고장 신호의 개수가 증가함에 따라 안전거리가 증가하는 정상적인 결과가 출력됨을 확인하였다.
Traditional agriculture mostly focused on activity in the field, but current agriculture faces problems such as reduction of agricultural inputs, labor shortage and so on. Accordingly, traditional agricultural experiments generally considered the simple treatment effects, but current agricultural experiments need to consider the several and complicate treatment effects. To analyze such several and complicate treatment effects, data collection has the first priority. Remote sensing is a quite effective tool to collect information in agriculture, and recent easier availability of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) enhances the effectiveness. LAI (Leaf Area Index) is one of the most important information for evaluating the condition of crop growth. In this study, we utilized UAV with multispectral camera to evaluate plant-based LAI of sweetcorn in a small-scale field experiment and discussed the feasibility of a new experimental design to analyze the several and complicate treatment effects. The plant-based SR measured by UAV showed the highest correlation coefficient with LAI measured by a canopy analyzer in 2018 and 2019. Application of linear mix model showed that plant-based SR data had higher detection power due to its huge number of data although SR was inferior to evaluate LAI than the canopy analyzer. The distribution of plant-based data also statistically revealed the border effect in treatment plots in the traditional experimental design. These results suggest that remote sensing with UAVs has the advantage even in a small-scale experimental plot and has a possibility to provide a new experimental design if combined with various analytical applications such as plant size, shape, and color.
Small streams, despite their rich ecosystems, face challenges in vegetation assessment due to the limitations of traditional, time-consuming methods. This study presents a groundbreaking approach, combining unmanned aerial vehicles(UAVs), convolutional neural networks(CNNs), and the vegetation differential vegetation index (VDVI), to revolutionize both assessment and management of stream vegetation. Focusing on Idong Stream in South Korea (2.7 km long, 2.34 km2 basin area)with eight diverse revetment methods, we leveraged high-resolution RGB images captured by UAVs across five dates (July-December). These images trained a ResNeXt101 CNN model, achieving an impressive 89% accuracy in classifying vegetation cover(soil,water, and vegetation). This enabled detailed spatial and temporal analysis of vegetation distribution. Further, VDVI calculations on classified vegetation areas allowed assessment of vegetation vitality. Our key findings showcase the power of this approach:(a) TheCNN model generated highly accurate cover maps, facilitating precise monitoring of vegetation changes overtime and space. (b) August displayed the highest average VDVI(0.24), indicating peak vegetation growth crucial for stabilizing streambanks and resisting flow. (c) Different revetment methods impacted vegetation vitality. Fieldstone sections exhibited initial high vitality followed by decline due to leaf browning. Block-type sections and the control group showed a gradual decline after peak growth. Interestingly, the "H environment block" exhibited minimal change, suggesting potential benefits for specific ecological functions.(d) Despite initial differences, all sections converged in vegetation distribution trends after 15 years due to the influence of surrounding vegetation. This study demonstrates the immense potential of UAV-based remote sensing and CNNs for revolutionizing small-stream vegetation assessment and management. By providing high-resolution, temporally detailed data, this approach offers distinct advantages over traditional methods, ultimately benefiting both the environment and surrounding communities through informed decision-making for improved stream health and ecological conservation.
최근에 무인항공기의 사업화가 활발하게 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보를 위한 기술 개발에 많은 관심이 집중되고 있다. 일반적으로 무인항공기는 운용 중 급기동, 외란, 조종사 실수 등으로 인하여 조종 불능의 상태로 진입할 가능성을 지닌다. 조종 불능 상태로의 진입을 예방하기 위해서는 무인항공기의 비행 상태를 예측하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 무인항공기의 비행 상태 예측 성능의 향상을 위하여 개선된 CNN-LSTM 혼합모델을 제안한다. 모의실험은 제안하는 모델을 이용한 예측 기법이 기존 예측 기법에 비하여 비행 상태 예측 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 운용됨을 보인다.
최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.
공원 이용행태는 주로 이용자 설문이나 행태 관찰을 통해 조사되어 왔다. 하지만 기존 방식들은 시간과 비용이 많이 소모되고, 응답자나 조사자의 주관에 취약하다는 한계를 갖는다. 이로 인해 개별 도시에서 활용할 수 있는 체계적이고 일관된 공원 이용 실태 조사기법이 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 부산광역시 도시공원을 대상으로 공원 이용 조사를 위한 무인비행장치의 활용성을 파악해 보고자 한다. 특히 기존에 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 여가활동 관찰 기법(SOPARC)과 비교하여 본 기법의 유용성을 살펴본다. 연구결과, 무인비행장치를 이용한 관찰결과는 SOPARC의 결과와 매우 높은 상관성을 보였으며, 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 두 기법 모두 높은 수준의 검사-재검사 신뢰도를 나타냈다. 무인비행장치를 활용한 방법은 기존 관찰기법들에 비해 넓은 지역을 관찰할 수 있고, 정밀한 이용자 수 조사 및 공간 시설 이용패턴 파악에 적합한 장점을 가진 반면, 자세한 이용자 정보를 파악하기 어렵고, 날씨 등 조사 여건의 제약이 많다는 한계를 보였다. 따라서 두 기법을 상호보완적으로 활용하는 것이 바람직할 것이다. 마지막으로 무인비행장치를 활용한 공원 이용 조사 시 유의할 사항들을 제안하였다.
Under the leadership of the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS), the first domestic autonomous flight-type weather modification experimental drone for fog and lower-level cloud seeding was developed in 2021. This drone is designed based on a multi-copter configuration with a maximum takeoff weight of approximately 25 kg, enabling the installation of up to four burning flares for seeding materials and facilitating weather observations (temperature, pressure, humidity, and wind) as well as aerosol (PM10, PM2.5, and PM1.0) particle measurements. This research aims to introduce the construction of the drone and its recent applications over the past two years, providing insights into the experimental procedures, effectiveness verification, and improvement directions of the weather modification drone-based rain enhancement. In particular, partial confirmation of the experimental effects was obtained through the fog dissipation experiment on December 10, 2021, and the lower-level cloud seeding case study on October 5, 2022. To enhance the scope and rainfall amount of weather modification experiments using drones, various technological approaches, including adjustments to experimental altitude, seeding lines, seeding amount, and verification methods are necessary. Through this research, we aim to propose the development direction for weather modification drone technology, which will serve as foundational technology for practical application of domestic rain enhancement technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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