무인 항공 시스템 (UAS)은 무인 항공기 운용에 필요한 장비, 네트워크 및 운용 인원을 포함하는 시스템을 통칭한다. 이러한 무인 항공 시스템은 과거 군사적인 목적으로 주로 이용되었으나, 최근 기술 발전에 힘입어 점차 민간용 시장으로 확대되고 있으며, 국가 공역내 통합되어 시장 규모가 급격히 성장할 것으로 예상된다. 따라서, 공역내 안정적인 통합을 위해 표준화된 무인기 제어 및 비임무용 (CNPC; control and non-payload communication) 통신시스템의 구축 필요성이 증대되고 있으며, 미국, 유럽을 비롯한 선진국에서는 높은 신뢰성을 제공 가능한 제어용 통신 기술 개발을 진행하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공 시스템의 CNPC 데이터링크의 기술개발 동향을 기술하고, IEEE 802.15.4 ZigBee 시스템을 개량한 CNPC 시스템의 성능 분석 결과를 제시한다.
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.
In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) offers numerous benefits to the military. The benefits it can provide are to perform an operation without loss of life and economic life cycle cost. This clearly showed us the benefits of using UAVs in the operation, especially in politically hostile and sensitive areas. While the American military first used UAVs, it is Israel that has used them best in real situations. In this paper, it is summarized the types and the OPCONs (Operational Concept) of UAVs and the values. Looking at the technology trends, and it is showed the benefits of UAV in the economic side feasibility, to emphasis on the future values of the UAVs as a newly emerging weapon systems.
다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비행경로를 결정하느냐에 따라 그 임무에 대한 성과는 크게 달라질 수 있다. 다만 이러한 표적 탐색 임무에서 자율 비행 무인항공기의 운용 방법이 어떠할 때 가장 효과적이며 효율적인지에 대한 연구는 미흡한상태이다. 본 연구에서는 플로킹 이론을 기반을 둔 다양한 자율비행 알고리즘을 활용하여, 다수의 무인 항공기가 서로 충돌을 회피하면서 표적을 탐지하는 임무를 기반으로 비행 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하여, 표적 탐지 임무에서의 다수의 무인항공기를 제어할 수 있는 보다 효율적/효과적인 방안을 제시하였다.
IoT(Internet of Things) 기술은 통신, 마이크로 프로세서 그리고 임베디드 소프트웨어 기술의 발전과 융합으로 인해 탄생 되었다. 그에 따른 응용 중 하나로 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인 항공기) 시스템에도 적용되고 있다. 운용상 유인용 항공기(manned aircraft)는 지상에 있는 관제 시스템을 통해 운항의 지시를 받아, 조종사가 직접 비행 기체를 제어하는 방식으로 운영되지만, UAV는 GCS(Ground Control System, 지상 제어시스템)를 통해 직접 비행 제어를 받는다. 따라서 UAV와 GCS 간의 통신을 위한 프로토콜로 개방형인 MAVLink (Macro Air Vehicle Link)가 주로 사용이 되고 있으나, 범용이고 공개적이다 보니 일부구간에서 제삼자에 의해 쉽게 노출되어 비행체의 상태 및 기타 제어 정보 등의 정보 보안에 취약하다. 본 제안은 UAV를 안전하게 운영하기 위한 GCS 내 통신메시지의 암호화 적용 방안을 제시한다.
유무인 겸용 비행체인 OPV는 무인기 개발방법 중의 하나로 기존 유인기 운용을 통해 검증된 유인 비행체와 엔진 및 각 계통을 유지하며, 무인기 운용을 위해 필요한 부가 시스템을 장착하고, 필요에 따라 기존시스템을 수정하여 개발비용과 시간을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 임무 및 비행조건에 따라 유인기와 무인기로 겸용하여 운용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 퇴역하는 유인기를 재활용하는 측면에서도 국가의 중요재원을 효율적으로 활용할 수 있는 시스템이다. 본 논문에서는 국내 최초로 개발한 고정익 OPV 비행체의 자동비행조종시스템을 중심으로 초기 중요 개발개념과 기술적 고려사항 들을 정리하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권2호
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pp.91-99
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2013
An autonomous unmanned underwater vehicle is a type of marine self-propelled robot that executes some specific mission and returns to base on completion of the task. In order to successfully execute the requested operations, the vehicle must be guided by an effective navigation algorithm that enables it to avoid obstacles and follow the best path. Architectures and principles for intelligent dynamic systems are being developed, not only in the underwater arena but also in related areas where the work does not fully justify the name. The problem of increasing the capacity of systems management is highly relevant based on the development of new methods for dynamic analysis, pattern recognition, artificial intelligence, and adaptation. Among the large variety of navigation methods that presently exist, the dynamic window approach is worth noting. It was originally presented by Fox et al. and has been implemented in indoor office robots. In this paper, the dynamic window approach is applied to the marine world by developing and extending it to manipulate vehicles in 3D marine environments. This algorithm is provided to enable efficient avoidance of obstacles and attainment of targets. Experiments conducted using the algorithm in MATLAB indicate that it is an effective obstacle avoidance approach for marine vehicles.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.751-760
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2014
무인잠수정은 한정된 탑재공간으로 인해 에너지 밀도가 높은 에너지원이 적용되어야 하며, 특히 장시간 운행을 목표로 하는 무인잠수정의 경우 요구되는 총 전력에 대한 에너지원의 탑재 가능 여부를 가장 우선적으로 검토하여야 한다. 이에 본 논문에서는 무인잠수정의 필요에너지에 따른 에너지원의 탑재가능성에 대해 분석하였고, 특히 에너지밀도가 높은 연료전지 시스템에 대한 연료 및 산화제의 필요량을 산출하여 내부 탑재가능성에 대한 배치성을 분석하였다. 또한 수중환경에서의 운용에 따른 밀폐형 연료전지 시스템에 대한 구성 방안을 도출하여 1kW급 고분자 전해질 연료전지 시스템을 이용하여 실험을 통해 적용 가능성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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