본 연구에서는 UTM(UAS Traffic Management) 체계 구축 시, 무인항공기 간의 비행 간격을 분리하기 위해 회랑(Corridor)을 설정하여야 하며, 통합시스템오차(TSE; Total System Error)를 고려하여 회랑 크기를 산출하였다. 복합형 수직이착륙 무인항공기를 이용하여 직선 구간과 선회 구간의 비행 데이터를 수집하였다. 비행 데이터는 SQSM(Scalar Quantity Summation Method) 방법을 통해 TSE를 도출하였으며, 항법시스템오차 (NSE; Navigation System Error) 와 비행기술오차 (FTE; Flight Technical Error)를 세부적으로 산출하여 직선 및 선회 구간에 대한 영향성을 분석하였다. 회랑 크기는 TSE 분석 결과와 PBN(Performance-based Navigation) manual을 참고하여 산출하였다.
쌀 수확량 감소에 크게 영향을 주는 것은 집중호우나 태풍에 의한 도복 피해이다. 도복 피해 면적 산정 방법은 직접 피해 지역을 방문하는 현장 조사를 기반으로 육안 검사 및 판단하여 객관적인 결과 획득이 어렵고 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 무인 항공기로 촬영된 RGB 영상을 Vision Transformer 기반 Segformer을 활용한 벼 도복 영역 추정 및 진단을 제안한다. 제안된 방법은 도복, 정상, 그리고 배경 영역을 추정하고 종자관리요강 내 벼 포장 검사를 통해 도복률을 진단한다. 진단된 결과를 통해 벼 도복 피해 분포를 관찰할 수 있게 하며, 정부 보급종 포장 검사에 활용할 수 있다. 본 연구의 벼 도복 영역 추정 성능은 평균 정확도 98.33%와 mIoU 96.79%의 성능을 나타내었다.
This study presents an experiment investigation on natural convection heat transfer of air-cooling Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) in a enclosure system for unmanned aerial vehicles (UAVs). Considered are replacing fuel cell stack with Aluminum block for heat generating inside a enclosure chamber. The volume ratio of fuel cell stack and chamber for simulation to the actual size of aerial vehicle is 1 to 15. The parameters considered for experimental study are the environmental temperature range from $25^{\circ}C$ to $-60^{\circ}C$ and the block heat input of 10 W, 20 W and 30 W. Effect of the thermal conductivity of the block and power level on heat transfer in the chamber are investigated. Experimental results illustrate the temperature rise at various locations inside the chamber as dependent upon heat input of fuel cell stack and environmental temperature. From the results, dimensionless correlation in natural convection was proposed with Nusselt number and Rayleigh number for designing air-cooling PEMFC powered high altitude long endurance (HALE) UAV.
The advent of a fourth industrial revolution, built on advances in digital technology, has coincided with studies using various unmanned aerial vehicles (UAVs) being performed worldwide. However, the accuracy of different sensors and their suitability for particular research studies are factors that need to be carefully evaluated. In this study, we evaluated UAV photogrammetry using smart technology. To assess the performance of digital photogrammetry, the accuracy of common procedures for generating orthomosaic images and digital surface models (DSMs) using terrestrial laser scanning (TLS) techniques was measured. Two different type of non-surveying camera(Smartphone camera, fisheye camera) were attached to UAV platform. For fisheye camera, lens distortion was corrected by considering characteristics of lens. Accuracy of orthoimage and DSM generated were comparatively analyzed using aerial and TLS data. Accuracy comparison analysis proceeded as follows. First, we used Ortho mosaic image to compare the check point with a certain area. In addition, vertical errors of camera DSM were compared and analyzed based on TLS. In this study, we propose and evaluate the feasibility of UAV photogrammetry which can acquire 3 - D spatial information at low cost in a construction site.
전장에서의 무인기 활용이 시작된 이후 무인기는 기만, 정찰, 공격 등 다양한 임무에 투입되어 인간을 대신하여 성공적인 임무를 수행하여 왔다. 과거, 기술의 제한으로 자율적 임무수행이나 유인기와의 협업을 통한 임무는 불가하였으나 데이터 통신, 인공지능 등의 기술 발전으로 인하여 자율임무 수행은 물론 유무인 협업을 통한 시너지 효과를 창출하는 수준까지 발전하였다. 본 연구에서는 공군의 항공우주작전 중 공대공 임무를 중심으로 유무인 협업이 가능한 임무를 식별하였으며, 많은 공대공 임무 중 가장 핵심이면서 기본 작전으로 판단된 전투기소탕에 관한 유무인 협업 전술 개발을 연구하였다. 전투기소탕 작전 중에서도 유무인 협업을 통한 비스텔스기 대응과 스텔스기 대응 전술로 구분하여 연구를 진행하였으며, 이후 간단한 공학시뮬레이션을 통하여 제시한 전술의 실효성(임무 성공과 유무인기 생존 가능성)을 증명하였다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 일반 유인 항공기나 위성에 비해 경제성이 크고, 대상물에 접근이 용이하여 군사적인 목적으로 많이 이용되어 왔다. 최근에는 IT 기술의 발전으로 다양한 센서를 탑재한 UAV가 출시되고 있으며 측량, 농업, 기상관측, 통신, 방송, 스포츠 등 광범위한 분야에서 이용이 증가하고 있으며, 공간정보를 제작하고 활용하는 분야에서 UAV를 활용하기 위한 다양한 연구와 시도가 증가하고 있다. 하지만 기존의 연구는 사진측량과 관련된 연구가 대부분이며, LiDAR(Light Detection And Ranging)에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공간정보 분야 활용을 위한 UAV LiDAR 센서의 특징을 분석하고자 하였다. LiDAR 센서의 취득속도, 반사횟수 등 상용화된 LiDAR 센서의 성능을 조사하고, 비슷한 정확도와 데이터 취득 가능 거리를 가지는 Surveyor Ultra와 VX15 모델을 선정하여 데이터 취득 및 분석을 수행하였다. 연구를 통해 각 센서별로 연구대상지의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하고, 비교를 통해 데이터의 밀도, 정밀도, 식생지역에서 지면 데이터의 취득 등 특징을 제시하였다. UAV LiDAR 센서는 0.03m~0.05m의 정확도를 나타내었으며, 효과적인 활용을 위해서는 데이터의 특징들을 고려한 장비의 선정이 필요할 것으로 판단된다. 향후, 추가적인 연구를 통해 도심지역, 산림지역 등 다양한 지역에 대한 데이터 취득 및 분석이 이루어 진다면 UAV LiDAR의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
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.
최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
최근의 전장 상황이 디지털 네트워크 중심의 전장체계를 기반으로 진화하면서, 개발해야 할 국방 전술무기체계가 첨단화, 복잡화, 다기능화 및 고도의 정밀화 등의 특성으로 가속화 되고 있다. 따라서 오늘날 국방 연구개발에서의 복잡도, 비용, 개발기간 및 위험 등을 효율적으로 관리하면서 성공적인 과제수행을 위해서는 시스템공학적인 설계 방법론의 적용이 필수불가결하게 되었다. 본 논문에서는 국방무기체계를 개발하기 위한 전체 수명주기 중 개념설계(conceptual design) 단계의 설계 활동에서 시스템공학 기법을 기반으로 하되 그래픽모델을 활용함으로써 여러 가지 장점을 추구하는 방안에 관해서 기술하고 있다. 특히 설계 대상시스템으로서 무인항공기 체계개발을 선택하였고, 모델링언어로서 표준 언어인 SysML을 적용함으로써 활용성을 증대시키고, 생성 된 모델들이 개념연구단계의 설계 활동에서 활용될 수 있는 방안에 관하여 논의하고 있다. 본 연구의 결과를 기반으로 향 후 추가 연구를 수행하면, 대형복합 국방무기시스템개발에서 전면적인 모델기반 시스템공학 방법론을 적용하기 위한 발전과정에 도움이 될 것으로 기대된다.
경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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