• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.802-812
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• 2019

최근 무인 비행체의 활용이 증가하면서 소형 드론의 활용 역시 크게 증가하고 있다. 이러한 시장의 성장으로 드론의 악용 가능성이 높아짐에 따라 드론을 적절히 통제하기 위한 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 또한 고정 카메라를 사용한 감시 시스템은 범위가 제한적이기 때문에 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 등에 적용 가능한 동적 카메라 환경에서의 객체 추적 연구가 필요하며, 실시간 추적을 위해 최적화된 객체 추적 연구가 필요하다. 효과적인 추적을 위해 대상 객체의 특징을 배경 환경에 맞추어 정의하거나 객체의 특징 정보를 효과적으로 추출해야 한다. 본 논문에서는 소형 드론 추적을 위해 옵티컬 플로우를 사용한 객체 추적 방법과 추적 실패로부터 재추적을 수행하기 위한 옵티컬 플로우와 칼만 필터를 결합한 방법을 소개한다. 본 논문에서는 추적 결과 비교를 위해 최소 12pixels에서 최대 56337pixels의 표적 크기에 대한 실험 결과를 보인다. 제안 방법은 기존 추적 방법과 비교하여 평균 175%의 정밀도 향상과 평균 143%의 검출률 향상 결과를 보였으며, 최소 12pixels의 표적에 대해서도 추적하는 결과를 보였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권1호
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• pp.35-41
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• 2018

무인기는 관측, 통신중계, 정보 수집 등 여러 분야에서 다양한 목적으로 활용되고 있다. 최근 개발되는 무인기는 장시간 체공을 하면서 현재 수준보다 정밀하고 다량의 정보 수집이 가능하도록 고사양의 성능이 요구되고 있다. 현재, 국내에서는 인공위성의 일부 기능 대체를 목적으로 성층권에서 장기간 비행하기 위한 고고도 장기체공무인기가 개발되고 있다. 본 연구는 고고도 장기체공 무인기용으로 개발 중인 기체구조에 대한 구조 건전성 평가의 일환으로 동체 및 미익 체결부에 대한 안전여유 계산을 통하여 구조 건전성을 평가하였다. 그 결과로, 개발 중인 무인 비행체의 기체 구조 체결부에 대한 설계 타당성을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.133-140
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• 2018

4차 산업혁명의 핵심기술이 드론에도 적용됨에 따라 무인비행체 분야의 성장 잠재력이 매우 크며, 국내 외의 민간과 군사 분야의 활용이 급증하고 있는 추세이다. 드론의 활용 분야가 다양하고 그 기능을 군 작전지원 임무에 활용할 경우에 비용효과 측면에서 우수하고 군사적 활용 가치를 기대할 수 있다. 특히, 공군의 경우에 넓은 면적의 비행기지 내에서 항공기 검사, 군수품 보급, 기지경계, 조류 퇴치 등 다양한 항공작전 지원 임무를 드론으로 대체한다면 군사적 활용 효과가 높을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 군 작전지원 임무에 드론을 활용할 수 있는 분야를 발굴하고 그 기능을 수행할 수 있는 드론 추천 절차를 제시하며 데이터 관리 방안을 제시한다. 즉, 민간 분야에서 유사한 임무를 수행하고 있는 드론과 탑재 장비 중에서 군 작전 지원임무에 가장 적합한 제원과 기능을 추천하며, 데이터는 관계형 데이터베이스 방식으로 모델링한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.289-295
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• 2019

국제항로표지협회에서는 해양 분야에서 활용하는 백업항법시스템의 경우 항만 입출항시 10 m의 수평정확도를 보장하도록 요구하고 있다. 대표적인 해양분야의 백업항법시스템인 eLoran은 10 m 이내의 수평 정확도를 만족함이 증명되었지만, 수신환경에 따라 항법성능이 저하되기도 한다. 특히 수신 안테나 주변의 잡음 및 멀티패스 등으로 인한 요인으로 인해 특정 상황에서는 항법 자체가 불가능해지기도 한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 항만입출항 조건의 수평정확도 요구성능을 만족하기 위하여 UAV(unmanned aerial vehicles)를 활용한 선박의 백업항법시스템을 설계하였다. eLoran 신호 수신에 영향을 주는 주변 환경의 영향을 감소시키기 위하여 UAV에 카메라, IMU센서, eLoran 안테나 및 수신기를 장착하였으며, 선박의 안테나보다 높은 곳에서 카메라를 이용하여 랜드마크를 추적하고 일정 범위 내에서 eLoran 신호 수신과 위치 및 자세를 제어하도록 설계하였다. 선박에서는 UAV로부터 수신한 영상 및 자세 정보와 eLoran 신호를 이용한 선박기반 측위결과를 이용해 항만 입출항 시 수평정확도 요구성능을 만족할 수 있다.

• 한국추진공학회지
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• 제23권2호
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• pp.111-117
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• 2019

본 논문은 경량 및 고효율 레큐퍼레이터를 구성하는 0.1 mm 이하의 두께를 지닌 전열판의 용접부에 대한 실험적 연구이다. 특히 해당 용접부에 대한 수명을 알아내기 위해 고온환경에서 피로특성을 실험을 통하여 알아내기로 하였다. 실험은 레큐퍼레이터의 소재로 주로 선정되는 두가지 재질에 대해 (STS347, AL20-25+nb) 실시하였으며, 시편은 실제 제작에 사용되는 방법과 ASTM에서 권고하는 규격을 준용하여 제작하였다. 그리고 상온과 고온에서 해당 시료의 기계적 특성을 평가하고자, 기계적 물성치를 시험하는 MTS-810 과 고온환경을 부여하기 위한 고온로를 이용하였다. 시험은 각 시편에 대해 상온 및 고온 환경에서 인장시험을 실시하였으며, 나타난 인장강도의 50%, 40%, 30%, 20% 그리고 10% 에 해당하는 하중을 응력비 0.1로 설정하여 피로시험을 시행하였다. 마지막으로 실험을 통해 나타난 피로수명 특성을 레큐퍼레이터의 운전조건에서 발생하는 하중에 따르는 응력과 비교하여 무인기 시스템이 요구하는 운전시간에 대비하여 해당 용접부들의 수명을 평가하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.228-235
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• 2021

Polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFC) are currently being used in various transport applications such as drones, unmanned aerial vehicles, and automobiles. The power required is different according to the type of use, purpose, and the conditions adjusted using a cell stack. The fuel cell stack is compressed to reduce the size and prevent fuel leakage. The unit cells that make up the cell stack are subjected to compression by clamping force, which makes geometrical changes in the porous media and it impacts on cell performance. In this study, finite elements method (FEM) and computational fluid dynamics (CFD) analysis for the deformed unit cell considering the effects of clamping force is performed. First, structural analysis using the FEM technique over the deformed gas diffusion layer (GDL) considering compression is carried out, and the resulting porosity changed in the GDL is calculated. The PEMFC model is then verified by a three-dimensional, two-phase fuel cell simulation applying the physical properties and geometry obtained before and after compression. The detailed simulation results showed different concentration distributions of fuel between the original and deformed geometry, resulting in the difference in the distribution of current density is represented at compressed GDL region with low oxygen concentration.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권5호
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• pp.383-388
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• 2021

항공기에 사용되는 공기 흡입식 엔진은 고도가 높아질수록 성능의 한계를 가지며, 이는 실용상승한도(Service Ceiling)와 절대상승한도(Absolute Ceiling) 고도로 나타나게 된다. 고정익 항공기가 순항비행(Level Flight) 상태에서 고전제어기법(Classical Control)을 사용하여 고도 및 속도 유지를 하는 방법은 일반적으로 속도 증/감속을 위해 추력을 사용하고, 고도 증/감을 위해 피치 자세를 사용한다. 실용 상승 한도 고도 부근에서 이 방법을 사용하는 경우 고도 오차를 줄이기 위해 피치를 증가시키면 속도 감속으로 나타나게 된다. 따라서 피치 자세를 사용하여 속도를 먼저 유지하는 방법을 사용해야 한다. 특히 무인기의 경우 이 두 가지의 방법을 자동으로 적절한 시점에 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 고도 상승률이 둔화되는 실용상승한도 부근에서 속도와 고도유지 알고리즘의 전환 방법을 제안하고, 비행시험을 통해 개선된 효과를 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4682-4705
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• 2020

The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.

• 한국추진공학회지
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• 제24권6호
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• pp.28-44
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• 2020

본 연구에서는 무인 항공기용 소형 2행정 엔진의 성능 개선을 위해 다양한 전송 포트 형상의 가스교환 성능을 평가하였다. 성능 평가를 위해 네 가지 전송 포트 형상에 따른 3차원 전산 유체 해석을 진행하였으며, 가스 교환 성능의 정량적 평가를 위해 이상적 소기 모델인 완전 대체 소기 모델과 완전 혼합 소기 모델을 바탕으로 새로운 3단계 소기 모델을 개발하여 해석 결과에 적용하였다. 2행정 엔진의 전송 포트 형상 변경을 통해 흡기의 단락 현상을 효과적으로 줄였으며 가스 교환 과정 동안의 실린더 내 난류 에너지 또한 크게 개선되었다. 또한, 전송 포트 형상 별 3단계 소기 모델의 적용을 통해 가스 교환 성능을 정량적으로 평가할 수 있었으며, 포트 형상 별 소기 양상의 차이를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권2호
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• pp.67-72
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• 2022

Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.