국내외 연구들은 무인항공기 사고의 주원인으로 인적요인을 지목하고 있고, 이러한 인적요인을 효과적으로 분석하는 기법으로 HFACS를 소개하고 있다. 현재까지는 HFACS를 이용해 무인항공기 사고의 인적요인을 분석했던 국내외 사례는 주로 군용 무인항공기가 대상이었는데, 항공사고를 유발하는 인적요인 정보를 분석하여 객관적 원인 규명과 유사 사고 예방 도구로 사용할 수 있는 HFACS가 국내 민간 무인항공기 분야에서도 활용이 필요한 시점이다. 특히, 국내 민간 무인항공기의 성능과 운용 여건을 고려한 HFACS 적용중점을 식별한다면 사고 발생 시 원인 규명과 재발 방지에 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 본 연구는 HFACS version 7.0을 근간으로 우리나라 항공철도사고조사위원회가 수행했던 사고조사 결과보고서 자료를 분석하여 국내 민간 무인항공기 사고조사에 활용할 수 있는 HFACS 적용중점을 식별하였다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are a popular research topic because of a great ripple effect in the future. However, current UAV technologies cannot be applied to manual aerial vehicles without any modification. As an alternative to current UAV technology, humanoid robots are adopted as pilots. If a humanoid robot controls an aerial vehicle autonomously, not only could manual aerial vehicles be utilized as UAVs, but the humanoid robot would also be put into an environment created for humans and conduct some missions suitable for humans. Humanoid robots are also able to handle tools and equipment designed for humans. In order to prove that a humanoid robot can pilot an airplane, an experiment is performed and the results of this experiment are shown in this paper.
The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
A study on propllers for unmaned aerial vehicles is conducted using the open softwares. Since the shape of the propeller is closely related to the thurst characteristics of the propulsion system, adopting an appropriate propeller will significantly reflect stable aerodynamic performances. In this study, propellers for unmanned aerial vehicles were modeled by using OpenVSP and Propel for comparison, the thrust characteristics according to the number of blades and the diameter of the propeller were analyzed. In addition, the tendency of thrust characteristics according to various propeller pitch angles was confirmed. Based on the analysis results of this study, the applicability of the propeller shape to the design of the unmanned aerial vehicle was confirmed. It is shownthat the analysis results of this study can be utilized when modeling the propeller shape in research such as a conceptual design of unmanned aerial vehicle. In this case, it should be noted that OpenVSP does not involve the viscous effect of air.
미래 전장 환경의 변화와 항공무기체계의 기술적 발전에 따라 유인기와 무인기의 상호 보완적인 유무인기 복합 운용을 통한 임무 수행이 요구된다. 기존의 유무인기 전투체계는 항공작전임무에 따라 운용되었으며 유무인기의 성능에 따라 수행 가능한 임무가 제한된다. 본 논문에서는 유무인기 협업 기반의 임무 도출을 위해 미 국방성의 무인기 시스템 로드맵과 공군의 항공작전을 분석한 후 기존의 유무인기의 임무를 분석한다. 다음으로 임무를 수행하기 위해 필요한 유무인기의 기본 기능을 식별하고 유무인기 협업 기반의 임무를 적 방공제압 임무로 선정한 후 이 임무를 수행하기 위한 절차를 단계별로 분석한다. 본 논문은 유무인기 복합 운용 개념의 구체화를 위해 임무 단계별 절차를 물리적인 공간 및 시간 순서의 맥락으로 분석하여 제안한다.
Unmanned aerial vehicles (UAV) and ground vehicles (UGV) require advanced video analytics for various tasks, such as moving object detection and segmentation; this has led to increasing demands for these methods. We propose a zero-shot video object segmentation method specifically designed for UAV and UGV applications that focuses on the discovery of moving objects in challenging scenarios. This method employs a background memory model that enables training from sparse annotations along the time axis, utilizing temporal modeling of the background to detect moving objects effectively. The proposed method addresses the limitations of the existing state-of-the-art methods for detecting salient objects within images, regardless of their movements. In particular, our method achieved mean J and F values of 82.7 and 81.2 on the DAVIS'16, respectively. We also conducted extensive ablation studies that highlighted the contributions of various input compositions and combinations of datasets used for training. In future developments, we will integrate the proposed method with additional systems, such as tracking and obstacle avoidance functionalities.
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.
멀티로터형 무인항공기는 군사용 목적뿐 아니라 항공 촬영 및 무인 택배 수단 등 민간 산업까지 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 무인항공기의 보다 폭넓은 활용을 위해서는 추진체인 프로펠러의 공력 효율 개선과 소음의 저감을 위한 연구가 선행되어야 하며, 이는 주어진 환경에서 공력 성능 및 소음을 예측할 수 있는 기술이 바탕이 되어야만 가능하다. 본 연구에서는 소형 무인항공기 프로펠러를 대상으로 공력 및 소음 예측 기법을 개발하고, 실제 측정을 통한 결과와의 비교를 통해 검증하였다. 분당 회전수의 변화에 따른 추력 및 토크와 주어진 위치에서의 주파수 스펙트럼 예측에서 모두 예측 기법의 신뢰성을 확보하였으며, 이를 통해 프로펠러의 형상 설계에 기반이 될 수 있는 기틀을 마련하였다.
무인 비행체의 활용범위가 확대됨에 따라 관련 기술의 발전과 기술 수요도 증가하는 추세이다. 무인 비행체의 운영빈도가 늘어나고 운영의 편리성이 강조됨에 따라 관련 자율비행 기술도 중요성이 주목받고 있다. 무인 비행체의 자율 비행에 있어 목적지에 도달하는 경로계획을 세우는 일은 유도제어에서 중요하며 무인화의 효과를 극대화하기 위해서는 경로계획 역시 자동으로 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무인 비행체의 자율운영 효과를 높이기 위해서 급속탐색랜덤트리기법으로 생성된 경로를 무인기의 특성에 맞게 최적화하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 최적 거리, 최단 시간, 임무점 통과 등의 지표를 달성하기 위해 경로계획을 무인 비행체의 임무 목표와 동적 특성을 고려하여 최적화하였다. 제안한 기법은 장애물 상황에 대한 성능검증을 통해 무인 비행체 경로계획 생성에 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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