최근 드론은 배송, 농업, 공업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용되어 사용 영역을 넓히고 있다. 실제 드론을 제어하기 위해선 많은 경험이 필요하지만 이를 위해선 드론 분실, 파손 등 여러 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 가상 드론 시스템은 이러한 위험성을 피하여 드론을 학습 할 수 있는 배경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 드론 학습을 위한 가상 드론 시스템 구축을 위한 요구기술들에 대해 논한다. 먼저, 다양한 형태를 가질 수 있는 드론을 가상의 환경에서 조립할 수 있는 저작도구가 필요하다. 가상의 저작도구는 실제 드론의 물리적 특성을 반영할 수 있어야 한다. 이에 실제 비행에 큰 영향을 비치는 로터의 위치나 배선의 간섭 등을 고려할 수 있는 가상 드론 저작 도구를 제안한다. 다음으로는 만들어진 가상의 드론을 실제 비행환경과 흡사한 물리적 조건하에서 구동 해 볼 수 있는 가상 드론 시뮬레이터가 필요하다. 이 시뮬레이터는 실제와 근접한 렌더링 품질을 보장할 수 있어야 하며 기체 역학에 근거한 물리적 환경 하에 구동이 되어야 한다. 여기에 가상 드론의 동역학적 특징이 움직임에 반영 될 수 있도록 SILS(Software in the loop simulation) 기반의 검증 기법을 추가하여 사실성을 높인다. 마지막으로 실제 드론 컨트롤러 기반으로 가상의 드론을 구동할 수 있는 환경이 필요하다. 범용으로 사용되는 드론 컨트롤러의 신호를 시뮬레이터에서 받아 사용할 수 있는 가상 드론 컨트롤러 기술을 제안한다. 완성된 가상드론 저작도구, 시뮬레이터, 및 컨트롤러 연동 기술을 포함한 가상 드론 시스템은 100명의 사용자 대상 만족도 조사 결과 10점 기준 7.64의 만족도를 나타내었다.
본 논문에서는 효과적인 레이싱 드론 조종 훈련을 위한 VR 콘텐츠의 기획 및 제작에 대해 다루고자 한다. 실제 환경에서의 직접적인 레이싱 드론 조종 훈련은 공간적, 경제적 한계점이 분명한데, 이러한 한계점에 대한 해결책으로 VR 기반 드론 잠입액션 게임 의 제작을 통해 제시하고, 효과적인 드론 조종 능력 증진을 강구하고자 한다. 특히 FPV 고글과 HMD 기반 VR의 유사성을 활용하여 실제와 유사한 환경에서의 가상현실 콘텐츠를 기획하였으며, 레이싱 드론과 드론 레이싱에서 사용되는 구조물의 특징을 고려하여 가상 드론과 맵 및 장애물을 디자인하였다. 또한 점진적으로 증가하는 장애물의 난이도를 통해 사용자의 몰입도와 현존감을 높이고자 하였다.
드론 시장이 확산되고 있는데 비하여, 가장 기본적인 드론의 기초 운항법을 위한 트레이닝 콘텐츠 개발은 상대적으로 미비한 편이다. 이에, 본 연구에서는 실제 드론 트레이닝에 사용되고 있는 다양한 드론 운항법에 대한 문헌들과 관련 콘텐츠 등을 분석하여, 조작능력 향상을 위한, 게임 환경에서의 트레이닝 콘텐츠를 기획하였다. 그리고 실제 드론 조작에 사용되는 컨트롤러를 XBOX 게임 콘트롤러에 키 맵핑하여, 게임을 통해 실제 드론 트레이닝이 가능하도록 콘텐츠를 구현하였다. 추후 연구에서는 본 연구를 기반으로 개발된 기초 운항법 트레이닝 콘텐츠를 기초로 둔 특수목적용 드론 콘텐츠 제작을 진행하고자 한다.
The global impact of the Covid-19 pandemic on education has resulted in the near-complete closure of schools, early childhood education and care (ECEC) facilities, universities, and colleges. To help the educational system with social distancing during this pandemic, in this paper the creation of a simple 3D virtual tour will be of a great contribution. This web cyber tour will be program with JavaScript programming language. The development of this web cyber tour is to help the students and staffs to have access to the university infrastructure at a faraway distance during this difficult moment of the pandemic. The drone and matterport are the two devices used in the realization of this website tour. As a result, Users will be able to view a 3D model of the university building (drone) as well as a real-time tour of its inside (matterport) before uploading the model for real-time display by the help of this website tour. Since the users can enjoy the 3D model of the university infrastructure with all angles at a far distance through the website, it will solve the problem of Covid-19 infection in the university. It will also provide students who cannot be present on-site, with detailed information about the campus.
Practice through virtual reality can increase the educational effect regardless of time and place, and it is an educational method that is being pursued even in the situation of COVID-19. On the other hand, for VR-based education, related technology development and content development must be made, and experiential methods (flipped learning, blended learning, hybrid learning) must be provided in the educational process. The development scenario was developed with the contents of drone qualification test (ultra-light unmanned multicopter) and drone practice and the possibility of non-face-to-face self-directed learning (flipped learning, blended learning, hybrid learning). It is expected that the quality of vocational education related to drones and the effect of high education will be improved through the contents, and it is thought that it will be possible to suggest a direction for the development of various vocational education contents in non-face-to-face education.
Nowadays, the complexity of object tracking models among hardware applications has become a more in-demand duty to complete in various indeterminable environment tracking situations with multifunctional algorithm skills. In this paper, we propose a virtual city environment using AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation - AirSim, CityEnvironment) and use the DQN (Deep Q-Learning) model of deep reinforcement learning model in the virtual environment. The proposed object tracking DQN network observes the environment using a deep reinforcement learning model that receives continuous images taken by a virtual environment simulation system as input to control the operation of a virtual drone. The deep reinforcement learning model is pre-trained using various existing continuous image sets. Since the existing various continuous image sets are image data of real environments and objects, it is implemented in 3D to track virtual environments and moving objects in them.
The current drone flight plan creation creates a flight path point of two-dimensional coordinates on the map and sets an arbitrary altitude value considering the altitude of the terrain and the possible flight altitude. If the created flight path is a simple terrain such as a mountain or field, or if the user is familiar with the terrain, setting the flight altitude will not be difficult. However, for drone flight in a city where buildings are dense, a safer and more precise flight path generation method is needed. In this study, using high-precision spatial information, we construct a drone safety flight map with a 3D grid map structure and propose a flight path search algorithm based on it. The safety of the flight path is checked through the virtual drone flight simulation extracted by searching for the flight path based on the 3D grid map created by setting weights on the properties of obstacles and terrain such as buildings.
정부는 드론을 미래 핵심 성장 동력으로 보고 국가 주도 드론 산업 육성 방안을 마련하고 물품 수송, 산림 보호 및 감시, 시설물 안전 진단 등 다양한 분야에서 시범사업을 하고 드론활용에 적극적이다. 특히, 경찰에서는 실종자 수색을 위해 드론 활용을 시도하고 있으나 기존드론은 배터리 시간의 제약으로 운용시간이 짧고 야산이나 수풀이 우거진 현장에서는 산위에서 항공촬영으로 수색할 수밖에 없어서 효과성이 미흡하다. 본 연구에서는 실종자 수색의 한계점을 극복할 수 있는 드론으로서 가상현실을 활용한 FPV(First Person View)드론을 제안하다.
최근 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰, 육군 Army Tiger 4.0의 드론봇체계 등 군사용 목적으로 드론의 활용도가 증가하고 있기 때문에 각 국에서는 이에 따른 안티드론 기술이 많이 발전하고 있다. 하지만 재래식 무기 또는 전자전 무기를 활용하는 형태의 전통적인 안티드론 기술들은 비용이 비싸다는 단점이 있어 현재는 저비용으로 수행할 수 있는 안티드론 기술도 새롭게 연구되고 있다. 따라서 이러한 안티드론 기술에 대응하여 아군의 생존성을 높이기 위한 노력도 많이 하고 있다. 이러한 흐름에 발맞추어 본 연구에서는 다양한 안티드론 기술들 중 비용이 비싼 재래식 무기 또는 전자전 무기를 활용한 기술이 아닌 저비용으로 수행할 수 있는 사이버영역과 전자전영역 기술이 적용된 가상의 대 드론 체계를 가정하고 이에 대응하여 아군 드론의 생존성을 높일 수있는 방안에 대해 제시하고자 한다.
Kim, Sun Woong;Kang, Min Soo;Song, Junyoung;Park, Wan Yong;Eo, Yang Dam;Pyeon, Mu Wook
한국측량학회지
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제38권5호
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pp.407-414
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2020
SVM (Support vector machine) analysis was performed after applying a deep learning technique based on an Inception-based model (GoogLeNet). The accuracy of automatic image classification was analyzed using an SVM with multiple virtual grid sizes. Six classes were selected from a standard land cover map. Cars were added as a separate item to increase the classification accuracy of roads. The virtual grid size was 2-5 m for natural areas, 5-10 m for traffic areas, and 10-15 m for building areas, based on the size of items and the resolution of input images. The results demonstrate that automatic classification accuracy can be increased by adopting an integrated approach that utilizes weighted virtual grid sizes for different classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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