This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
우리나라에서 표적살인(Targeted Killing)은 많이 논의되지 않았지만 군사과학기술의 발전과 더불어 대(代)테러전쟁에서 핵심전략으로 떠올랐다. 표적살인 전략의 핵심요소인 무인항공기(UAV)는 조종사가 탑승하지 않은 채 원격조종으로 특정목표를 미사일로 공격할 수 있다. 이 전략은 국방예산의 절감하는 방안이면서 총력전에서 적의 수장을 제거하여 심리전에서 우위를 차지하기 위한 방안으로 주목을 받고 있다. 이에 우리나라도 한반도의 평화를 지키기 위한 전략으로서 도입을 고려할 필요가 있다. 그러나 무인항공기를 사용한 표적살인 전략은 전쟁행위인지 아니면 살인행위인지에 대한 크나큰 논란이 있다. 공격 대상인 테러리스트 등은 자신들이 공격대상이라는 사실을 알지도 못한 채 죽임을 당하기 때문에 미국 시민단체 등을 중심으로 생명의 윤리성에 대하여 문제의 제기를 하고 있다. 또한 미사일 공격으로 무고한 시민이 사망할 수 있다는 것과 자국군에 대한 오발을 행할 수도 있다는 점, 조종사가 심리적으로 겪을 수 있는 전투 스트레스 등이 주요 문제이다. 그래서 이러한 우려를 불식시키기 위해 투명성과 정당성의 확보가 필요하다. 나아가 무인항공기 표적살인 가이드라인을 제정하여 전략의 엄중한 실행과 남용을 막고 국민의 신뢰를 확보할 필요가 있다. 이러한 가이드라인에서는 미국과 같이 대통령이 단독으로 전략의 실행을 결정하는 것이 아니라 국회의 동의를 받아 실행하게 된다면 국민의 신뢰를 얻을 수 있을 것이라고 생각한다.
본 논문에서는 0.18um CMOS(1P6M) 공정을 이용하여 무인차량용 단거리 라이다 시스템을 위한 멀티채널 트랜스임피던스 증폭기(TIA) 어레이 회로를 구현하였다. 트랜스임피던스 증폭기 어레이 구조는 전압모드 $4{\times}4$ 채널 Inverter TIA 어레이와 전류모드 $4{\times}4$ 채널 Common-Gate(CG) TIA 어레이 두 가지를 설계했으며, 전체적으로 $4{\times}8$의 32-채널을 갖도록 설계하였다. 먼저, Inverter TIA는 피드백 저항을 가진 Inverter 입력구조와 CML 출력버퍼단으로 구성되어 있으며, 저잡음 및 저전력 특성뿐 아니라, virtual ground를 갖도록 설계함으로써 DC 전류조절이 가능하여 이득과 출력 임피던스 컨트롤이 가능하도록 하였다. 또한, CG-TIA는 on-chip bandgap reference로부터 bias 전압을 이용하고, 소스팔로워 출력버퍼를 사용하여 고주파수 이득을 높였으며, 기본적인 구조 상 CG-TIA는 채널당 칩 면적이 Inverter TIA에 비해 1.26배 작게 설계되었다. 포스트 레이아웃 시뮬레이션 결과, 제안한 Inverter TIA 어레이는 각 채널당 57.5-dB${\Omega}$ 트랜스임피던스 이득, 340-MHz 대역폭, 3.7-pA/sqrt(Hz) 평균 잡음전류 스펙트럼 밀도, 및 2.84-mW (16채널 45.4-mW) 전력소모를 가졌다. CG-TIA 어레이는 채널당 54.5-dB${\Omega}$ 트랜스임피던스 이득, 360-MHz 대역폭, 9.17-pA/sqrt(Hz) 평균 잡음전류 스펙트럼 밀도, 4.24-mW (16채널 67.8-mW) 전력소모를 가졌다. 단, 펄스 시뮬레이션 결과, CG-TIA 어레이가 200-500-Mb/s 동작속도에서 훨씬 깨끗하게 구분 가능한 출력펄스를 보였다.
Since 2003, state transportation study core technology development is being promoted as part of the bimodal trams operating in accordance with the development of refractive vehicle as research infrastructure for building high-tech road transport system has been the research and development. Bimodal trams of refraction as the vehicle for him to introduce domestic first ever operation management system also developed in Korea according to case-based technology system, but most of the country, and, in this study, mainly those based on technology integration building management system and the bimodal trams of refraction of a vehicle operated was to highlight the features and benefits. Bimodal tram station itself is the way the exclusive properties and to operate the route with large transport capacity has the characteristics of the railway, but the only routes such as railroad lines is not of closed roads under certain circumstances, the flexibility to use has to be integrated operations management system of bimodal trams characteristics of the railroads and public transportation by combining the characteristics of a flexible, convenient and secure services to users with the aim of providing research and will denote the system developed. In this study, bimodal integration system required for the operation of the tram station around the wired and wireless network management center, applying the organic integration into one system so that you have to be centrally managed. In addition, the existing traffic management system operates as a unidirectional rather than monitoring all system-wide management via the interactive network through real-time requests and responses were configured to allow management and control. These findings of the existing traffic operation management system that you can jump step can be based on future unmanned vehicles and related systems through control of the operation management system will be offered as a basis.
Carbon storage is one of the regulating ecosystem services provided by urban street trees. It is important that evaluating the economic value of ecosystem services accurately. The carbon storage of street trees was calculated by measuring the morphological parameter on the field. As the method is labor-intensive and time-consuming for the macro-scale research, remote sensing has been more widely used. The airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) is used in obtaining the point clouds data of a densely planted area and extracting individual trees for the carbon storage estimation. However, the LiDAR has limitations such as high cost and complicated operations. In addition, trees change over time they need to be frequently. Therefore, Structure from Motion (SfM) photogrammetry with unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a more suitable method for obtaining point clouds data. In this paper, a UAV loaded with a digital camera was employed to take oblique aerial images for generating point cloud of street trees. We extracted the diameter of breast height (DBH) from generated point cloud data to calculate the carbon storage. We compared DBH calculated from UAV data and measured data from the field in the selected area. The calculated DBH was used to estimate the carbon storage of street trees in the study area using a regression model. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of applying UAV imagery and SfM technique to the carbon storage estimation of street trees. The technique can contribute to efficiently building inventories of the carbon storage of street trees in urban areas.
무인수상정에서 수중탐색임무를 수행하기 위해서는 자동으로 수중탐색장비 진수 및 회수를 할 수 있는 진회수시스템(LARS; launch and recovery system)이 필수적이다. 수중탐색 운용시나리오에 따른 LARS 요구사항 분석을 통하여 기본적인 구동 메커니즘 및 기구부 개념설계를 수행하였다. 또한 해상에서 무인수상정은 파도와 같은 환경적인 외란에 의해 동요하게 되므로, 이러한 해상상태에 의한 외란을 고려하여 안정적으로 수중탐색장비를 회수하기 위한 상세설계와 제작을 수행하였고, 설계된 LARS에 대하여 수조시험을 통해 진회수 성능을 검증하였다.
본 연구는 LTE 통신망을 사용하여, 실시간 드론 원격주행 시스템을 제안한다. 원격지에 위치한 드론을 180km 떨어진 거리에 위치한 조종자가 50msec 시간지연으로 실시간 고도와 위치, 자세를 제어하면서 조정한다. 조정자의 조정 신호에 따라 움직이는 드론의 영상과 모션 정보는 실시간으로 조정자에게 전송되어, 영상은 조종자의 HMD에서 재생되며, 모션 정보는 조종자가 탑승한 시뮬레이터를 구동하게 된다. 일반으로 드론조정은 RF 신호를 사용하여 통상 2km 이내에서 직접 조정이 가능하며, 이 이상의 거리에서는 미션 플래너를 사용하여 GPS 운행을 한다. 따라서 장거리 비행 중 발생하는 긴급 상황에 대처하는 방안은 자동 비행 종료 후, 원위치로 복귀하는 기능이 주를 이룬다. 본 연구에서는 LTE 통신을 사용하여, 비행 중인 드론의 모션과 영상을 평균 50m sec 이내로 조종자에게 전송하여, 조종자에게 실제 원격지의 드론 위에서 조정하는 것과 유사한 실감환경을 제시한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 대전의 드론 조종자가 강원도 인제에 위치한 드론을 조종하는 실험 결과를 제시한다.
고도화되는 전장 환경에서 적진의 정보는 군사 작전을 수행하는 데 있어 중요한 요소이다. 적진의 정보를 획득하기 위한 감시정찰을 목적으로 아군의 인력 손실이 없고 저 비용으로 임무에 투입이 가능한 무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle, 이하 무인기) 운용이 늘어나고 있다. 무인기 임무 수행 환경은 대공위협이 존재하므로 무인기가 격추되지 않고 생존성을 보장할 수 있는 임무공간이 필요하다. 임무공간을 정의하기 위해서는 형상공간(Configuration Space) 개념을 활용하며, 적진의 대공방호영역 및 무인기가 탐지할 수 있는 범위를 고려한다. 무인기는 적진의 정보를 획득하기 위해 임무에 주어진 모든 영역을 방문해야 하며, 이를 위해 커버리지 경로 계획(Coverage Path Planning)을 수행한다. 무인기에 대한 위협 및 획득할 정보의 중요도를 바탕으로 무인기가 우선적으로 방문해야 할 영역을 정의하며, 격자지도를 생성하고 각 격자에 위협 정보를 매핑하여 경로 계획에 활용한다. 본 연구에서는 격자지도에 표시된 위협정보를 바탕으로 커버리지 조건 및 경로 계획 절차를 제시하며, 탐지 효율 향상을 위해 임무공간을 확장한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 무인기 경로계획 방법에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 관련된 결과를 제시한다.
인천국제공항과 김포국제공항을 포함하는 서울 접근 관제 구역은 하루 1,000여 대의 항공기가 운용되어 혼잡할 뿐만 아니라 북쪽으로 공역이 제한되어있기 때문에, 항공기 간의 적절한 분리 유지를 통한 안전관리가 까다롭고 관제사의 업무 부하가 높은 편이다. 본 연구에서는 최근 3년간의 ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 항적 데이터를 기반으로, 관제사의 벡터링이 추가되지 않은 원래 비행계획 상의 항로와 절차를 예측하고, 이를 이용하여 서울 접근 관제 구역 내 항공기 운용의 구조적인 안전도를 분석하였다. 안전 지표로서는 대형 무인항공기의 탐지 및 회피 시스템에 적용하기 위해 개발된 DWC (detect and avoid well clear) 지표가 사용되었으며, 이를 통하여 가장 위험도가 높은 지역들을 판별하였다. 활주로 방향에 무관하게 인천국제공항의 서쪽 지역을 사용하는 이/착륙 절차 주변이 가장 위험도가 높게 나타났다. 이외에 도착 절차들의 합류 지점과 출/도착 절차들의 교차 지점이 상대적으로 위험도가 높게 나타났다.
FOD (foreign object debris)는 활주로 내의 항공기 운항과정에서 이에 위협을 가할 수 있는 모든 물질들을 총칭하는 단어이다. 과거 활주로 내에서 인적자원을 이용한 FOD 탐지 및 수거 방식은 효율성 및 경제성 면에서 매우 비효율적이기 때문에 국내에서 사용하기에 적합한 무인 FOD 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO카메라 및 레이더를 이용한 고정형 FOD 자동 탐지 시스템과 이동형 FOD 자동 탐지 시스템을 연구 및 개발하고 고정형과 이동형 방식을 운용하여 조도 및 기상환경에 상관없이 비행장의 활주로 내 자동 FOD 탐지가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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