본 연구는 도심지 내에 위치한 학교와 아파트 등 지반구조물들의 재해 위험성을 검증하기 위해 비탈면붕괴에 대한 안정성 평가를 수행하고자 한다. 이에 광주광역시에 위치한 𐩒𐩒고등학교 뒤편의 비탈면이 2018년 8월에 집중호우로 인하여 붕괴되었다. 일반적으로 장마철이면 비탈면 주위로 배수가 원활하게 진행되겠지만, 붕괴 시 비탈면 표층에서 침투수의 다량 용출과 지표면을 따라 포화된 지층을 따라 얕은파괴가 진행되었다. 붕괴 원인을 분석하기 위해 직접 확인하지 못하는 비탈면 상부지역을 무인항공기를 이용하여 영상촬영을 하였다. 영상분석을 통해 경사도를 이용한 수치표고모형(DEM)을 수행하였고, 강우 흐름 방향, 벌목지역의 넓이와 폭, 길이를 계산할 수 있었다. 10일 동안 지속된 강우로 인한 붕괴사면의 시간별 불안정성에 대한 변화를 수치해석을 통하여 분석하였다.
무인항공기를 이용한 데이터 취득이 널리 활용되면서 무인항공기를 이용한 사진측량의 정확도를 높일 수 있는 방안의 하나로 항공삼각측량의 번들 조정에 연직사진과 경사사진을 같이 사용하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사진측량의 정확도를 높이는 데 적합한 방법을 찾기 위해 촬영 각도를 달리하여 촬영한 경사사진을 조정하는 경우와 촬영 각도가 다른 경사사진을 연직사진과 동시에 조정하는 경우의 정확도를 비교하였다. 연구결과 입력되는 경사사진의 경사가 커질수록 검사점의 오차가 줄어드는 것으로 나타났으며, 특히 연직사진과 경사사진을 같이 사용할 때, 경사사진의 경사가 클수록 높이 오차가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 현행 『항공사진측량 작업규정』에서는 연직사진의 GSD (Ground Spatial Distance)와 동일한 RMSE (Root Mean Square Error)를 요구하고 있다. 촬영각도 50°의 경사사진을 이용할 때 이 기준에 거의 근접한 결과를 얻을 수 있었고, 연직사진과 50°의 경사사진을 동시에 조정한 경우 작업규정을 만족시킬 수 있었다. 본 연구 결과를 활용하면 무인항공기에 탑재된 저가의 사진기를 이용하는 사진측량이 더욱 활발해 질 수 있을 것으로 기대된다.
최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
The world of technology is pleasantly evolving to a stage where small robotic aid may be used to ease the work of researchers, and to one day bring more accurate results than the current human abilities allow. In the research field of species monitoring in biology, unmanned aerial vehicles (UAVs) have begun to play an important role in how research is approached, analyzed, and then applied for further investigation, particularly by focusing on a single species. This paper uses data that has been collected from June to October 2015, to demonstrate how the innovative idea of using UAVs to monitor a particular species will bring a positive development in conservation research, and what it was able to achieve in this research field so far. More precisely, we examine the potential of UAVs to take center stage in future research, as well as their current accuracy. This paper describes the use of the commercially available Phantom 2 Vision+ for the detection, assessment, and monitoring of the butterfly species Libythea celtis, demonstrating how it can help the monitoring of butterflies and how it could be developed for even more adventurous and detailed research in the future.
An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for humans. UAVs are currently employed in many military missions and a number of civilian applications. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$_PGA (A-star with Post Smoothing_Parallel Genetic Algorithm) for Multiple UAVs's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and MTSP (Multiple Traveling Salesman Problem). After transforming MRPP into Shortest Path Problem (SPP),$A^*PS$_PGA applies a path planning for multiple UAVs.
Applications for the unmanned aerial vehicle (UAV) have expanded enormously in recent years. Of all its various technologies, the UAV's ability to take off and land in a moving environment is particularly required for military or oceanic usage. In this study, we develop a novel leveling platform that allows the UAV to stably take off and land even on uneven terrains or in moving environments. The leveling platform is composed of an upper pad and a lower mobile base. The upper pad, from which the UAV can take off or land, is designed in the form of a 2 degrees of freedom (DOF) gimbal mechanism that generates the leveling function. The lower mobile base has a four-wheel drive structure that can be operated remotely. We evaluate the developed leveling platform by performing extensive experiments on both the horizontal terrain and the 5-degree ramped terrain, and confirm that the leveling platform successfully maintains the horizontal pose on both terrains. This allows the UAV to stably take off and land in moving environments.
Civil engineers always face the challenge of uncertainty in planning, building, and maintaining infrastructure. These works rely heavily on a variety of surveying and monitoring techniques. Unmanned aerial vehicles (UAVs) are an effective approach to obtain information from an additional view, and potentially bring significant benefits to civil engineering. This paper gives an overview of the state of UAV developments and their possible applications in civil engineering. The paper begins with an introduction to UAV hardware, software, and control methodologies. It also reviews the latest developments in technologies related to UAVs, such as control theories, navigation methods, and image processing. Finally, the paper concludes with a summary of the potential applications of UAV to seismic risk assessment, transportation, disaster response, construction management, surveying and mapping, and flood monitoring and assessment.
Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
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.
A 900 W scale direct methanol fuel cell (DMFC) stack is designed and fabricated for unmanned aerial vehicle (UAV) applications. To meet the volume and weight requirements, metallic bipolar plates are applied to the DMFC stack for the first time wherein POS470FC was chosen as bipolar plate material. To ensure good robustness of the metallic bipolar plate based DMFC stack, finite element method based simulations are conducted using a commercial ANSYS Fluent software. The stress buildup and deformation characteristics on bipolar plates and end plates are analyzed in details. The present DMFC stack exhibits the performance of 1,130 W at 32 V and 35.3 A, clearly demonstrating that it could successfully operate for UAVs requiring around 1,000 W of power.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1941-1960
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2019
Unmanned aerial vehicles (UAVs), acting as mobile base stations (BSs), can be deployed in the typical fifth-generation mobile communications (5G) scenarios for the purpose of substantially enhancing the radio coverage. Meanwhile, UAV aided underlay device-to-device (D2D) communication mode can be activated for further improving the capacity of the 5G networks. However, this UAV aided D2D communication system is more vulnerable to eavesdropping attacks, resulting in security risks. In this paper, the D2D receivers work in full-duplex (FD) mode, which improves the security of the network by enabling these legitimate users to receive their useful information and transmit jamming signal to the eavesdropper simultaneously (with the same frequency band). The security communication under the UAV coverage is evaluated, showing that the system's (security) capacity can be substantially improved by taking advantage of the flexible radio coverage of UAVs. Furthermore, the closed-form expressions for the coverage probabilities are derived, showing that the cellular users (CUs)' secure coverage probability in downlink transmission is mainly impacted by the following three factors: its communication area, the relative position with UAV, and its eavesdroppers. In addition, it is observed that the D2D users or DUs' secure coverage probability is relevant to state of the UAV. The system's secure capacity can be substantially improved by adaptively changing the UAV's position as well as coverage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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