• 제목/요약/키워드: drone flight

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딥 러닝 기법을 이용한 무인기 표적 분류 방법 연구 (Research for Drone Target Classification Method Using Deep Learning Techniques)

  • 최순현;조인철;현준석;최원준;손성환;최정우
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.189-196
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    • 2024
  • Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.

국가중요시설 방호력 강화를 위한 대드론체계 발전 방향 (Development Directions for Enhanced Protection of National Mjor Facilities Countering Drone Threats)

  • 조상근;김기원;손인근;서강일;정민섭;박상혁
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권3호
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    • pp.257-262
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    • 2023
  • 최근 드론을 공격적 목적으로 활용하는 사례가 증가하면서 소형드론의 위협으로부터 효과적으로 국가중요시설을 방호할 수 있는 대책이 필요하다는 주장이 등장하고 있다. 2022년 2월 발발한 우크라이나와 러시아 간 전쟁에서는 상대국의 주요시설에 대한 공격을 위해 소형드론을 적극적으로 활용하고 있으며, 우리나라의 경우에도 2022년 12월 북한에서 침입한 5대의 소형드론이 서울 및 경기도 지역을 7시간가량 활동하였으나 이를 효과적으로 식별하고 대응하지 못하였다. 대드론체계(Counter-drone System)는 저고도로 비행하여 위협을 가할 수 있는 소형드론을 탐지 및 식별하고 이를 무력화하는 시스템으로 소형드론 위협을 효과적으로 대응하려면 필수적으로 요구된다. 본 고는 소형드론의 활용성과 위협이 증가하는 가운데 앞으로 국가중요시설을 방호하기 위한 대드론체계를 구축할 때 무엇을 고려해야 하는 지를 살펴보았다. 이를 위해 관련분야 전문가들에 대한 표적집단면접(Focus Group Interview)을 실시하였고, 그 분석결과를 국가중요시설 방호력 강화를 위한 발전방향으로 제시하였다.

무인항공기 대응체계 도입 방안 (Application of the Small UAV Defense System)

  • 박제홍
    • 한국항행학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.145-152
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    • 2017
  • 쉽게 조종이 가능한 소형 무인기가 빠르게 보급되고, 무인기 산업이 빠른 속도로 성장함에 따라 공중 보안(airspace security)에 취약한 보안/전략 시설의 보안성 확보에 무인기가 새로운 위협이 되고 있다. 이러한 위협이 다양해지면서, 위협에 대응하는 무인기 대응체계 개발에 대한 연구/개발도 빠르게 연구되고 있다. 본 논문에서는 소형 무인기 보급에 따른 여러 가지 위협 및 사고 사례를 기술하고, 무인기 개발 및 운용방식에 따라 맞춤형으로 개발되고 있는 무인기 대응체계 개발 동향을 무인기 대응체계의 개념, 탐지/식별방안 및 제압/대응방안으로 나누어 기술한 후, 드론을 포함한 소형 무인기 대중화에 따른 부작용을 최소화할 수 있는 기술적, 제도적 대안을 제안하고자 한다.

고정익 무인항공기(드론)를 이용한 노천광산 지형측량 기술의 현장실증 (On-site Demonstration of Topographic Surveying Techniques at Open-pit Mines using a Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (Drone))

  • 이성재;최요순
    • 터널과지하공간
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    • 제25권6호
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    • pp.527-533
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    • 2015
  • 본 연구에서는 고정익 무인항공기(드론, SenseFly eBee)를 이용하여 국내 대규모 석회석 노천광산에 대한 지형측량을 수행하였다. 비행고도 300 m, 비행속도 12 m/s 조건으로 약 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 현장에서 총 288장의 항공사진을 촬영할 수 있었다. 특이점 추출이 불가능한 37장의 항공사진을 제외한 251장의 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 7 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 4곳의 지상기준점에 대하여 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 고정익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 15 cm 내외로 분석되었다. 고정익 무인항공기는 회전익 무인항공기에 비해 상대적으로 비행시간이 길어 넓은 영역의 신속한 지형측량이 가능하므로 대규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

LiDAR 센서를 이용한 드론 자동 충돌방지 시스템 (An Automatic Collision Avoidance System for Drone using a LiDAR sensor)

  • 정의필;안우진;김연민;이정철
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.54-60
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    • 2018
  • 본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 일반적인 드론조종 방법은 RC 조종기에서 노브의 움직임을 PWM 신호로 변환하여 전송하면 이를 드론의 무선 수신부에서 수신하여 비행제어(FC) 모듈에 전달하는 방식으로 이루어진다. 드론의 수신기와 FC 모듈 사이에 충돌 회피 모듈을 구현하여 쓰로틀, 피치 및 롤 제어 신호를 모니터링하고 변경하는 방식으로 드론 충돌을 방지한다. 충돌을 방지하기 위해 LiDAR 거리 센서와 서보 모터를 설치하여 주기적으로 비행 방향을 중심으로 -45도에서 +45도 이내의 장애물 거리를 측정한다. 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 FC 모듈로 전송함으로써 충돌을 방지한다. 우리가 제안한 방법을 쿼드콥터 드론에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.

Design and Implementation of UAV's Autopilot Controller

  • Lee, Jeong-Hwan;Lee, Ki-Sung;Jeong, Tae-Won
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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    • pp.52-56
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    • 2004
  • Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are remotely piloted or self-piloted aircraft by inputted program in advance or artificial intelligence. In this study Aileron and Elevator are used to control the movement of airplane for horizontal and vertical flights about its longitudinal and lateral axis. In an introduction, the drone was linearly modeled by extracting aerodynamic parameter through flight test and simulation, lift and drag coefficient corresponding to angle of attack, changes of pitching moment coefficient. In the main subject, the flight simulation was performed after constructing hardware using TMS320F2812 from TI company and PID with lateral and longitudinal controller for horizontal and vertical flights. Flying characteristics of two system were estimated and compared through real flight test with hardware equipped algorithm and adaptive algorithm that was applied to consider external factors such as turbulence. In conclusion the control performance of the controller with proposed algorithm was streamlined at lateral and longitudinal controller respectively, we will discuss guidance command to pass way point.

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무인항공기를 위한 최적의 3차원 비행경로 추천 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for Unmanned Aerial Vehicles)

  • 김희주;이원진;이재동
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권10호
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    • pp.1346-1357
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    • 2021
  • The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.

항공안전 증진을 위한 비행종합시험 인프라 구축 방안 연구 (A Study of the Construction of Comprehensive Flight Testing Infrastructure to Increase Aviation Safety)

  • 김승한;김규범;임재현
    • 융합정보논문지
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    • 제10권9호
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    • pp.147-153
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    • 2020
  • 드론 산업이 최근 4차 산업 혁명을 주도하는 분야로 발표되면서 드론 시장을 창출하기 위해 많은 투자와 연구가 이루어지고 있다. 그러나 드론 시험비행에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 고흥 항공센터만으로는 시험비행 요구를 충족시키기가 어려우며, 드론과 같이 신규 개발하였거나 기존 형상을 개조한 비행체가 비행시험장이 아닌 곳에서 시험비행을 수행할 시 예측할 수 없는 비행성능이나 조종 미숙으로 인한 잠재적 사고 위험성을 가지고 있다. 따라서 유인 및 무인 항공기의 안전 검증을 위해 충분한 시험비행 공간의 확보가 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내 비행시험장의 상태와 ICAO DOC 9184-AN / 902 Part 1을 분석 하여, 종합적인 비행 테스트 인프라를 구축하기 위한 비행 테스트 사이트 예비 평가 방법과 인프라 사이트 평가 방법을 제시하였다.

상용화 드론을 이용한 송전선로 점검방안 및 현장시험 (Patrol Monitoring Plan for Transmission Towers with a Commercial Drone and its Field Tests)

  • 김석태;박준영;이재경;함지완;최민희
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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    • 제4권2호
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    • pp.115-123
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    • 2018
  • 과거 송전선로를 점검하기 위하여 선로를 주행하는 로봇시스템을 이용하여 점검방법이 있었으나 선로를 주행하기 위한 구동장치와 장애물을 회피하기 위한 복잡한 메커니즘 등으로 시스템 자체가 무거워 선로에 설치하기가 어렵고 선로의 장애물을 완벽하게 회피하여 주행하지 못하는 단점이 있었다. 그래서 공중에서 비행하며 점검하는 비행로봇 형태가 개발됐고 최근 회전익 멀티콥터 형태 드론의 비행안정도가 높아짐에 따라 전력산업에도 전력설비 점검에 이용되기 시작했다. 배전설비를 수동조종으로 비행하는 드론을 이용하여 점검해 왔다. 그러나 송전선로나 철탑의 경우, 설비 규모가 크고 경간 거리가 멀어 비행 중인 드론의 위치와 송전선로간의 거리를 가늠하기 어렵기 때문에 드론을 수동으로 시계비행하며 송전선로를 점검하기에는 선로와의 충돌위험에서 자유롭기 어렵다. 또한, 수동조종으로 선정된 웨이포인트(Way-point)에 의존한 자동비행점검도 송전선로에 형성되는 자기장에 의해 드론의 전자식 나침판이 오작동하여 비행방향의 오류를 초래하므로 송전선로와의 충돌 가능성이 여전히 상존한다. 그러므로 본 논문에서는 송전선로의 자기장을 영향에 대한 드론점검 작업환경을 조사하고 이를 근거로 자기장 영향권 밖에서 비행경로를 생성하여 고배율카메라와 열화상 카메라가 탑재된 상용화 드론을 이용하여 자동비행하면서 송전선로를 점검할 수 있는 체계를 소개한다. 또한, 이 점검체계를 이용하여 충남지역의 154 kV, 345 kV, 765 kV 등 전압별 실 선로에 대하여 적용한 현장시험결과를 소개하고자 한다.

카메라 기반 강화학습을 이용한 드론 장애물 회피 알고리즘 (Drone Obstacle Avoidance Algorithm using Camera-based Reinforcement Learning)

  • 조시훈;김태영
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.63-71
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    • 2021
  • 드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.