Drones are more formally known as unmanned aerial vehicles without a human pilot aboard. Its flight is controlled either autonomously by onboard computers or by the remote control of a pilot on the ground. This research aims to analyze market trends and technological developments of drones, use cases and constraints of drones in the cultural industries take advantage of the possibility of future drones. Drones are looking for broadcasting, movie, theater, games, toys drones and racing games in a variety of cultural industry. The biggest problem of drone shall provide penalties for breaches of privacy and security issues in the debate. Drones performances are required such as battery capacity and compactness because of the technical limitations. The drones are expected to be used in various fields such as journalism drone, performance tools, augmented reality games, kidult culture. The drones can create a new cultural industry market such as the combination of robotics and drone journalism, drone crowded theater, utilizing drones character games, racing games etc. In conclusion, drones help reduce manpower, time and costs dramatically and will contribute to creating added value in the cultural industries.
본 논문에서는 스마트 무인항공기의 데이터 링크의 신뢰성 향상을 위하여 그것을 구성하는 RF 송수신 시스템의 성능 분석 및 통신링크 분석을 수행하였다. 시스템 분석은 데이터 링크의 개발 사양서 및 사용되는 부품의 data sheet를 참조하여 시스템 시뮬레이션 툴인 Agilent EEsof ADS(Advanced Design System)을 이용하여 수행하였고, 통신링크 분석은 스마트 무인항공기 운용 환경에 맞는 다양한 전파 모델들을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 시뮬레이션 결과와 개발 사양서에서 나타난 문제점들을 제시하였고, 통신링크 분석을 통해 나타난 문제점 및 시스템 설계를 위한 고려사항에 대하여 제시하였다.
This paper proposes the Kalman filter (KF) with optical flow method to estimate the position and the velocity of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the absence of global positioning system (GPS). A downward-looking camera, a gyroscope and an ultrasonic sensor are fused to compensate the measurement from optical-flow method. To overcome the problem of dealing with noise in onboard sensors, the KF is incorporated to efficiently predict the velocity and estimate the position. Basic mechanisms of optical flow and the KF are introduced and experiments are conducted to show how the techniques involved improve the estimations.
고고도 장기체공 무인기의 추진 시스템에 다단 터보차저 가솔린 왕복기관 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 성능 시뮬레이션을 진행하였다. Ricardo사의 1-D 엔진 시뮬레이션 WAVE를 사용하여 다단 터보차저를 포함한 엔진 시스템을 모델링하였다. 엔진 모델은 양산 2.4L 가솔린 4기통 엔진의 제원을 반영하였다. 터보차저 모델에는 상용 터보차저의 성능 맵을 적용하였다. 고도 60,000ft에서 엔진의 적정 흡기 압력을 확보하기 위해 3단 터보차저 및 인터쿨러를 구성하였다. 웨이스트 게이트는 하나로 구성하였다. 이를 통해 지상부터 고고도까지의 엔진 시스템 정상 상태 운전성을 평가하였다.
본 논문에서는 25kg 급 이하의 소형 무인기에서 활용 가능한 LTE/WiFi 기반의 영상 전송 시스템 개발 결과를 소개한다. 개발된 영상 전송 시스템은 탑재통신장치와 지상통신장치로 구성되었으며 소형무인기가 촬영한 HD급 해상도 이상의 영상(720p/30fps, 1080p/30fps)을 전송하기 위해 LTE와 WiFi 데이터통신 방식을 활용하였다. 탑재통신장치는 H.264 영상처리보드를 내장하여 실시간 스트리밍 영상 전송이 효율적으로 가능하도록 설계되었다. 지상시험평가를 통해 근거리부터 비가시선 영역에까지 실시간 영상전송이 가능함을 확인하였다.
Drone related research has been increasing recently due to the development and distribution of commercial unmanned aerial vehicles. However, most of the previous studies focused on the accuracy and utility of drone surveying. For drones, the resolution of the result is determined according to the flight altitude, but since 70% of Korea is mountainous, it is necessary to analyze the quality of the drone image according to the flight plan. In this study, the quality of drone photogrammetry results according to flight plans was analyzed. The flight plan was established by fixed altitude and considering the height of the terrain. Images were acquired for both cases and data was processed to generate ortho images. As a result of evaluating the accuracy of the generated ortho image, the accuracy was found to be -0.07 ~ 0.09m. The accuracy of Case I and Case II did not show a significant difference, but for RMSE, Case I showed a good value. These results indicate that the drone flight plan affects the quality of the results. Also, when flying at a fixed altitude, II showed a lower value than the originally set overlap according to the altitude of the object. In future surveys using drones, flight planning taking into account the height of the object will contribute to the improvement of the quality of the results.
Sensors are applied to small aviation platforms for various purposes. Radio frequency (RF) antennas, which are representative sensors, are available in many forms but require the application of slot array RF antennas to ensure high performance and designation. Slot RF array antennas are applied to dip brazing techniques, but the yield and production time are determined by the proficiency of production personnel in a labor-intensive form. Unmanned aerial vehicles or drones, which are representative small aviation platforms, are continuously exposed to various random vibrations because propellers and multiple power sources are used in them. In this study, the fatigue life of slot array RF antennas applied with additive manufacturing was evaluated through the cumulative damage method (Miner's rule) in a vibration environment with a small aviation platform. For the evaluation, an S N curve obtained from a fatigue strength test was used.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.171-176
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2023
What we have in common worldwide today is economic difficulties due to high inflation and uncertainty in the financial industry. The root cause of this is the war between Russia and Ukraine. The war between Russia and Ukraine is not simply a war between two countries. The United States and the European Union are providing military aid such as missiles to Ukraine, and Russia is attacking Ukraine by introducing UAVs (unmanned aerial vehicles) from Iran. A prominent weapon in this Russia-Ukraine war is the UAVs used in Russia. It is predicted that the form of war using UAVs will gradually expand in the future based on stealth. In addition, UAVs will continue to be used due to the fact that they can cause serious damage to the other country without harming their own lives, and because they have good cost-effectiveness. In this study, UAVs based on autonomous driving were studied. The target countries of the study include the United States, the European Union, China, and Iran, and the UAVs used in these countries have characteristics that can represent the world. In this study, the main specifications of major UAVs in use in major countries were investigated. In addition, the future technology and development direction were described through specifications and characteristics of UAVs currently in operation in major countries.
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.
Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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