Drones are more formally known as unmanned aerial vehicles without a human pilot aboard. Its flight is controlled either autonomously by onboard computers or by the remote control of a pilot on the ground. This research aims to analyze market trends and technological developments of drones, use cases and constraints of drones in the cultural industries take advantage of the possibility of future drones. Drones are looking for broadcasting, movie, theater, games, toys drones and racing games in a variety of cultural industry. The biggest problem of drone shall provide penalties for breaches of privacy and security issues in the debate. Drones performances are required such as battery capacity and compactness because of the technical limitations. The drones are expected to be used in various fields such as journalism drone, performance tools, augmented reality games, kidult culture. The drones can create a new cultural industry market such as the combination of robotics and drone journalism, drone crowded theater, utilizing drones character games, racing games etc. In conclusion, drones help reduce manpower, time and costs dramatically and will contribute to creating added value in the cultural industries.
무인 항공기는 공중을 비행한다는 특성에 따라 추락할 경우 항공기뿐만 아니라 인명 및 재산피해를 동반할 가능성이 발생한다는 점에서 어떠한 환경에서도 정확한 제어가 가능한 하드웨어의 높은 신뢰성이 요구된다. 현재 무인 항공기 제어의 핵심은 비행 간 여러 외부 환경 변화 속에서도 기체의 중심을 잡아 불안정한 비행 및 추락을 방지하는 것이다. 본 연구는 무인항공기의 안정적인 비행을 돕는 하나의 관성 측정 장치를 이용한 기체의 중심을 잡는 기존 방식을 보완하여, 한 방향으로 장착되는 관성 측정장치를 역방향으로 장착하여, 두 개의 관성 측정 장치의 무인 항공기 기체가 가지는 가속도 3축, 자이로 3축에 대한 총 여섯 가지 센서 값을 이중으로 처리하는 시스템을 설계하여 무인 항공기의 주추락 원인 중 하나인 관성 측정 장치의 고장이나 전달되는 값의 오류로 인한 추락을 미연에 방지한다.
As the drone industry has grown greatly in recent years, drones are being used or developed in many industrial fields such as image shooting, pesticide application, delivery service, food delivery etc. In this paper, therefore, we developed a program that takes a user's desired area at a certain height using a camera-equipped drone and obtains the area of the zone the user wants through image processing. The first user selects an area or a path. Afterwards, the drone flies and takes pictures, and then measures the user's needs. A digital image taken at a constant height and with the same resolution is composed of pixels, the area can be calculated easily if we know the number of pixels in the zone the user wants. Particularly, it is easy to calculate the area of various shaped zones, not terrain shapes such as triangles and squares. In addition, the total area of specific places of the entire zone can be calculated. With the program of this paper, anyone can easily calculate the area of the place the user wants using a drone rather than calculating the area through difficult formulas or specialized equipment.
본 논문에서는 ROS를 이용한 드론 군집 비행 시뮬레이션을 구현한 결과를 보인다. ROS 환경에서 Gazebo 시뮬레이션 툴과 ArduPilot을 이용하여 모델링된 드론을 Gazebo에 적용한 뒤, 프로그래밍된 명령을 적용하여 각각의 드론이 명령에 따라 제어되는 군집비행을 보인다. 시뮬레이션은 12대의 드론이 각각 cpp 파일에 따라 제어되도록 설정한 launch 파일을 roslaunch하여 설정한 모든 드론이 Gazebo에서 각각 제어되는 군집비행 시뮬레이션을 구현하였다.
드론사진측량(Drone photogrammetry)은 높은 정확도의 공간정보획득과 각종 모니터링 목적으로 활발히 활용되고 있다. 요구하는 정확도를 얻기 위한 드론사진측량 계획 시 경험 또는 기존의 사례를 참고하여 계획하는 경우가 일반적이나 불량한 정확도로 인하여 재 촬영하는 경우가 종종 발생한다. 요구하는 드론사진측량 처리결과의 공간정확도는 결과물의 종류에 관계없이 객관적인 평가의 수단이 되므로 신중히 결정할 필요가 있다. 따라서 드론사진측량의 프로젝트설계는 요구하는 공간정확도(3D positional accuracy)를 충족시키기 위해 촬영고도, 중복도, 지상기준점(GCP; Ground Control Point)의 수와 배치, 외부표정(EO; Exterior Orientation)요소에 대한 획득방법의 결정이 필요하다. 본 연구에서는 드론사진측량 정확도분석에 대한 기존 연구사례를 면밀히 분석하고 시험지역에 적용하여 검증하였으며 이 분석결과를 토대로 소규모지역 드론사진측량 프로젝트시의 설계지침을 마련하였다. 제시한 프로젝트설계지침은 완벽하지는 않지만 실무에 많은 도움이 될 수 있을 것을 기대하며 추후 종합적분석을 통한 설계지침이 마련된다면 완벽한 매뉴얼을 제공할 수 있을 것이다.
최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.
대형폐기물량을 산정해야 하는 상황에서 드론을 이용하여 폐기물의 3차원 모형을 구축하여 폐기물의 정량적인 양을 산출할 수 있다. 필요에 따라서 단시간에 폐기물량을 산정해야 하는 경우가 있다. 본 연구에서는 다양한 비행변수와 지상기준점 측량을 통해 드론 기반의 3차원 모형을 구축하고 정확도와 소요되는 시간의 관계를 분석하였으며 단시간에 폐기물량 산정을 위한 적절한 드론 활용 기법을 도출하고자 하였다. 드론을 이용하여 폐기물의 영상을 촬영하여 자동정합하고 3차원 좌표를 가지는 모형을 생성하였다. 3차원 모형의 정확도는 RMSE(Root Mean Square Error) 계산을 통해 평가하였다. 총 49개 모형의 RMSE는 최고 0.08부터 최저 124.75로 나타났다. 정확도가 높은 상위 15개 모형의 소요시간과 그 특성을 분석한 결과, RMSE가 0.08로 영상의 정확도가 가장 높은 1번 모형의 소요시간이 954.87분으로 나타났다. 또한 소요시간이 98.27분으로 가장 짧은 10번 3차원 모형의 RMSE는 0.15로써 정확도가 가장 높은 모형과 큰 차이가 없음을 확인하였다. 가장 효율적인 드론 비행변수는 비행고도 150m에서 높은 촬영중복도(종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%)이며 영상정합에 필요한 지상기준점 개수는 최소 10개 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 드론을 활용하여 신속하고 효율적인 폐기물량 산정하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.
소형드론의 상용화를 위해서는 안전성과 자율운행기능의 확보가 필수적이다. 최근 드론제작이 상당히 용이해졌으나, 여전히 안정적인 드론의 제작은 쉽지 않다. 따라서 자체드론제작 필요성은 영상이나 자율이동 등 상위 알고리즘의 연구에 큰 장애요소로 존재한다. 본 연구에서는 상용드론과 Raspberry PI, 및 오픈소스를 활용하여, 쿼드로터 드론의 자율운행기술 개발 중 영상기반 자율운행을 설계해볼 수 있는 지상원격제어시스템(GCS)을 설계하고 구현하였다. 설계한 시스템은 모듈화된 구성으로 통신, UI 및 영상처리 모듈로 구성하였고, 특히 주행선유지 알고리즘을 구현하여 기능 및 성능 실험을 하였다. 설계한 주행선유지 알고리즘은 Hough 변환에 의하여 검출된 차선을 소실점 검출과 자제적인 라인트래킹 알고리즘을 개발하여 사용하여 인식오류를 줄였으며, 주행선과 드론의 진행방향을 계산하고 방향 (전진, 정지, 좌우회전)제어하였다. 구현된 시스템은 현재 100m육상트랙의 직선과 완만한 곡선을 2-3 m/s로 주행할 수 있다.
본 연구에서는 뇌파를 이용하여 드론을 제어하기 위한 기계학습을 논의한다. 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 제어대상으로 정의하였고 이를 제어하기 위한 뇌파의 신호를 전두엽을 대상으로 하는 Fp1·Fp2 2채널 건식 전극(NeuroNicle FX2) 뇌파 측정장비를 통하여 5.19초동안 각 제어대상과 연관된 행동의 운동 심상을 눈을 뜬 상태에서 측정(Sampling Rate 250Hz, Cutoff Frequency 6~20Hz) 하였다. 측정된 뇌파신호에 대해 매틀랩의 분류학습기를 이용해서 삼중 계층 신경망, 로지스틱 회귀커널, 비선형 3차 SVM 학습을 실시하였으며 학습결과 로지스틱 회귀 커널 학습에서 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 위한 가장 높은 정확도를 가지고 있음을 클래스 참양성률로 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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