• 항공우주시스템공학회지
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• 제11권1호
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• pp.14-21
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• 2017

매우 큰 정안정성($C_{L{\alpha}}$)을 갖는 틸트덕트 운동모델에 대해 선형 파라미터를 갖는 Sigma-Pi 신경망(SPNN) 제어법칙을 적용하였다. 기존의 비례적분미분(PID) 제어기는 매우 큰 정안정성을 갖는 운동모델이 갖는 강한 기수숙임 문제를 해결하기 어려웠고 이로인해 제어성능을 높일 수 없었다. 이와 달리 외부루프와 내부루프에 모두 적용된 SPNN 제어기는 동역학역변환 및 모델오차를 줄일 수 있는 의사적응제어 명령을 이용해서 과도한 안정성을 개선할 수 있었다. 이를 검증하기 위해서 경로점 추종 시뮬레이션을 이용해서 PID제어 성능과 SPNN제어 성능을 비교하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.555-562
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• 2021

최근 공간정보 구축 분야에서 무인항공기는 신속한 데이터 취득과 활용이 가능하여 활용이 증대되고 있으며, 고정익, 회전익, 수직이착륙형 등 다양한 형태의 무인항공기가 출시되고 있다. 본 연구에서는 고정익, 회전익, 수직이착륙형 무인항공기를 이용하여 사진측량을 수행하였으며, 2가지 종류의 무인항공 LiDAR (Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 공간정보를 구축하였다. 또한, 무인항공 사진측량 및 LiDAR를 통해 구축된 공간정보의 활용성을 제시하기 위해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 무인항공 사진측량을 통해 구축된 정사영상은 수평방향 2cm 이내의 정확도를 나타내었다. 구축된 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)가 2cm 정도임을 볼 때 무인항공 사진측량 성과물의 수평방향 정확도는 GSD 이내로 판단된다. 무인항공 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 높이방향으로 평균 6cm 이내의 정확도를 나타내었으며 식생 지역에서 지면에 대한 데이터 취득이 가능하였다. LiDAR 데이터를 활용한 DEM (Digital Elevation Model)은 건설시공, 도시계획, 재난 예방, 지형분석 등 다양한 활용이 가능할 것이다.