• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1375-1379
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• 2004

Unmanned Helicopter has several abilities such as vertical Take off, hovering, low speed flight at low altitude. Such vehicles are becoming popular in actual applications such as search and rescue, aerial reconnaissance and surveillance. These vehicles also used under risky environments without threatening the life of a pilot. Since a small aerial vehicle is very sensitive to environmental conditions, it is generally known that the flight control is very difficult problems. In this paper, a flight control system was designed for an unmanned helicopter. This paper was concentrated on describing the mechanical design, electronic equipments and their interconnections for acquiring autonomous flight. The design methodologies and performance of the helicopter were illustrated and verified with a linearized equation of motion. The LQG based estimator and controller was designed and tested for this unmanned helicopter.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권2호
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• pp.36-44
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• 2021

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly needed as they can replace manned aircrafts in dangerous military missions. However, because of their low autonomy, current UAVs can execute missions only under continuous operator control. To overcome this limitation, higher autonomy levels of UAVs based on autonomous situational awareness is required. In this paper, we propose an autonomous situational awareness software consisting of situation awareness management, threat recognition, threat identification, and threat space analysis to detect dynamic situational change by external threats. We implemented the proposed software in real mission computer hardware and evaluated the performance of situational awareness toward dynamic radar threats in flight simulations.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2023

모자이크 환경에서는 다수의 무인기가 동적 상황에 따라 자율적으로 과업을 할당하고 이를 수행할 수 있어야 하므로, 임무 자율화 시스템이 무인기에 반드시 탑재되어야 한다. UxAS (Unmanned x-systems Autonomy Service)는 미 공군 연구소에서 개발한 무인 플랫폼에 탑재 가능한 임무 자율화 시스템으로, 다양한 모듈 형태의 서비스로 구성되어 기능 확장이 용이한 구조를 가지고 있다. 그러나, 현재 UxAS는 상황인식 기능의 부재로, 운용자로부터 자율화 수행 요청 명령을 수신한 경우에만 임무 자율화를 수행하는 단점이 있다. 본 논문에서는 UxAS의 임무 자율화 절차를 분석하고, 상황 인식 기능을 적용하여 동적 상황 변화에 따라 운용자의 명령 없이 임무 자율화 절차를 수행할 수 있도록 UxAS 개선 방안을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 개선된 임무 자율화 절차를 검증하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제40권4호
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• pp.196-202
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• 2020

본 연구는 동계사료작물의 무인기기반 생육모니터링을 위하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 다중분광영상으로 건물수량을 예측하기 위한 최적식생지수를 테스트하였다. 2019년 2월부터 4월까지 나주의 실경작지에서 무인기 다중분광카메라로 분광영상을 수집하여 4종류의 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI, Green Normalized Difference Vegetation Index; GNDVI, Normalized Green Red Difference Index; NGRDI and Normalized Difference Red Edge Index; NDREI)를 산출하고 지상에서 건물수량을 조사하여 식생지수와 건물수량의 상관관계를 조사하였다. 호밀, 총체보리, IRG에 대하여 건물수량과 NDVI의 상관관계(R2)는 0.91~0.92, GNDVI는 0.92~0.94, NGRDI는 0.71~0.85, NDREI는 0.84~0.91로 GNDVI가 가장 효과적이었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.25-38
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• 2022

최근 국내에서는 무인항공기 간 상호 운용성을 확보하기 위해 STANAG-4586 기반의 한국형 무인항공기(UAV) 연동 프로토콜(K-4586)을 개발하고 있다. K-4586 기반 무인 항공기 체계(UAS)의 핵심 요소는 Core UAV Control System(CUCS), Vehicle Specific Module(VSM) 및 Data Link Interface(DLI), C4I 시스템으로 이루어져 있다. K-4586 기반 UAS에서 VSM과 CUCS는 UAV 연동을 위한 DLI 메시지 송수신 기능을 개별적으로 포함한다. Generator/Analyzer(G/A) 도구는 핵심 요소인 VSM 및 CUCS에 대한 프로토콜 적합성 검증을 위해 개발되는 도구이며, DLI 메시지 송수신 기능이 포함된 G/A 도구가 별도로 개발되어야 한다. K-4586 기반 핵심 응용프로그램(VSM, CUCS, DLI) 및 G/A 도구는 개발 주체 별로 독립적으로 개발될 수 있다. 만약 개발 주체 별로 DLI 메시지 모듈이 상이한 경우, 프로토콜 적합성 검증 범위 및 결과가 달라지며, 시스템 통합 시 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 K-4586 기반 핵심 응용프로그램과 프로토콜 적합성 검증 도구 개발에 필수적인 DLI 메시지 송수신 기능을 API 기반 공통 DLI 메시지 모듈로 구현하였다. 제안한 공통 DLI 메시지 모듈 적용 시, UAS 시스템 개발 기간 단축 및 비용 절감을 기대할 수 있으며, 프로토콜 적합성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 API 기반 공통 DLI 메시지 모듈에 대한 설계 및 구현 방법을 제시하고, 시험을 통한 기능 검증 결과를 기술한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제11권4호
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• pp.326-337
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• 2010

This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.600-603
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• 2004

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is an aerial vehicle that can accomplish the mission without pilot. UAV was developed for a military purpose such as a reconnaissance in an early stage. Nowadays usage of UAV expands into a various field of civil industry such as a drawing a map, broadcasting, observation of environment. These UAV, need vision system to offer accurate information to person who manages on ground and to control the UAV itself. Especially LOS(Line-of-Sight) system wants to precisely control direction of system which wants to tracking object using vision sensor like an CCD camera, so it is very important in vision system. In this paper, we propose a method to recognize object from image which is acquired from camera mounted on gimbals and offer information of displacement between center of monitor and center of object.

• 터널과지하공간
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• 제25권6호
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• pp.527-533
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• 2015

본 연구에서는 고정익 무인항공기(드론, SenseFly eBee)를 이용하여 국내 대규모 석회석 노천광산에 대한 지형측량을 수행하였다. 비행고도 300 m, 비행속도 12 m/s 조건으로 약 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 현장에서 총 288장의 항공사진을 촬영할 수 있었다. 특이점 추출이 불가능한 37장의 항공사진을 제외한 251장의 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 7 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 4곳의 지상기준점에 대하여 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 고정익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 15 cm 내외로 분석되었다. 고정익 무인항공기는 회전익 무인항공기에 비해 상대적으로 비행시간이 길어 넓은 영역의 신속한 지형측량이 가능하므로 대규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제10권2호
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• pp.148-160
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• 2009

By the development of recent technology, a new variant of rotorcrafts having four rotors start drawing attention from aerial-robotics engineers more than before. Its potential spans from just being control device test bed to performing difficult task such as carrying surveillance device to unreachable places. In this regards, modeling a quad-rotor is significant in analyzing its dynamic behavior and in synthesizing control system for such a vehicle. This paper summarizes the modeling of a mini quad-rotor aerial vehicle. A first principle approach is considered for deriving the model based on Euler-Newton equations of motion. The result of the modeling is a simulation platform that is expected to acceptably predict the dynamic behavior of the quad-rotor in various flight conditions. Linear models associated with different flight condition can be extracted for the purpose of control synthesis.

• 로봇학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.432-440
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• 2017

In this paper, we propose a jellyfish distribution recognition and monitoring system using a UAV (unmanned aerial vehicle). The UAV was designed to satisfy the requirements for flight in ocean environment. The target jellyfish, Aurelia aurita, is recognized through convolutional neural network and its distribution is calculated. The modified deep neural network architecture has been developed to have reliable recognition accuracy and fast operation speed. Recognition speed is about 400 times faster than GoogLeNet by using a lightweight network architecture. We also introduce the method for selecting candidates to be used as inputs to the proposed network. The recognition accuracy of the jellyfish is improved by removing the probability value of the meaningless class among the probability vectors of the evaluated input image and re-evaluating it by normalization. The jellyfish distribution is calculated based on the unit jellyfish image recognized. The distribution level is defined by using the novelty concept of the distribution map buffer.