본 논문에서는 4차 산업혁명의 대표 기술 중 하나인 드론(무인항공)이 공항 안전 및 사생활 침해를 위협하는 사례를 제시 하고 문제를 해결하기 위해 드론 관제 시스템 제안을 기술하였다. 최근 (드론) 무인항공이 심각한 문제를 만들고 있다. 국내의 경우 19년 5월 21일 제주지방항공청에 따르면 같은 달 두 차례에 걸쳐 제주 정석비행장 상공에 드론이 비행하여 항공기 운행에 문제가 발생했고 해외 사례의 경우 영국 개트윅 국제공항 활주로 부근에 출현한 드론 때문에 항공기의 이착륙이 잠시 멈추는 소동이 발생하였으며, 또한 드론을 활용하여 개인의 사생활을 도촬 하는 등 여러 문제가 발생되고 있다. 본 논문은 드론(무인항공)에 Access Point(이하 AP) 트랜스폰더를 장착하여 드론의 비행정보(좌표, 고도, 장애 상태)를 원하는 불특정 다수가 드론 AP에 접근하여 드론의 비행정보를 수신 받고, 수신 받은 불특정 다수의 드론 AP 비행정보를 수집, 취합하여 유저 인터페이스 화면에 현 시점에 운행 중인 드론의 정보를 제공한다. 안전한 드론(무인항공)을 운행하기 위해 AP 트랜스폰더를 제안하고 드론의 비행 정보 송, 수신 및 데이터 수집 및 취합 실험을 수행한다[1-3].
최근의 무인항공기는 정찰임무를 비롯하여 무인기에 미사일을 장착하여 지대공 공격 임무를 수행하기까지 군용으로 뿐만 아니라 기상 관측, 해상 관측 등의 목적으로 폭넓게 활용하고 있으며, 점차 필요성이 높아지고 있다. 이러한 무인기는 정밀한 자세제어를 위하여 자세정보를 제공하는 AHRS와 같은 센서를 장착하는데 비용이 500만원 정도에서 고급 센서는 수 천 만원에 이르고 있다. 최근 한국항공우주연구원에서는 이러한 고가의 센서 출력정보인 자세각 정보를 사용하지 않고 각속도 정보를 기반으로 저가형 자동비행시스템을 개발하여 소형표적기와 무인표적기 비행시험을 통하여 성능을 입증하였다. 본 논문에서는 무인항공기의 항법시스템 설계를 위하여 목표로 하는 신뢰성을 충족시키면 동시에 저가형인 GPS 센서를 선택하기 위하여 Hardware in the Loop Simulation(HILS)을 통하여 GPS 출력주파수에 따른 성능을 확인하였다. 마지막으로 무인표적기에 자동비행시스템과 항법시스템을 장착하여 비행시험을 수행하였으며, 설계된 항법시스템 성능을 비행시험 결과를 통하여 확인하였다.
In this paper, an unmanned delivery service using drone was proposed and verified the feasibility. The multicopter has GPS for autopilot and a camera for remote control by human operator. The gripper for manipulation of delivery object was designed and evaluated. The multicopter flies to a given position automatically based on GPS, and approaches to the prepared delivery desk by remote control of human operator using the received image from the multicopter. GPS sensor verification and experimental PID tuning were performed to ensure the flight stability. The flight tests were carried out to verify the feasibility of delivery service.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
본 연구는 도심 지역에서 드론 비행 경로의 계획과 안전성 평가를 개선하기 위해 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 활용하는 방법을 제시한다. 도심 지역에서의 드론 비행은 빠르게 증가하고 있는데, 아직 경로 계획 및 안전성 평가 방법이 정립되어 있지 않으며 실험적으로 접근하고 있어 위험성이 높은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CFD를 활용하여 드론과 건물 간 복잡한 3D 공간에서의 유체 역학을 고려한 비행 경로를 계획하고, 각 경로의 안전성을 정량적으로 평가하였다. 이를 위해 김천 혁신도시를 대상 지역으로 설정하여 지형과 건물 데이터 수집 및 비행 예상 경로를 선정하였다. CFD 유동 해석을 통해 비행 시뮬레이션과 안전성 평가를 위한 기본 데이터를 마련하였으며 이를 통해 드론이 제안된 비행 경로로 비행하였을 때 환경 유동에 의한 안전성 평가를 수행하였다.
최근 쿼드콥터에 대한 관심이 증가하면서 방송에서 군에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 다수의 쿼드콥터를 동시에 제어하는 군집 비행 연구는 중요 임무 수행 성공 확률을 높일 수 있고, 예술과 융합되어 군무를 수행하는 등 다양한 응용에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 AR.Drone을 활용하여 실내에서 모션 캡쳐 기반으로 다수의 비행체가 서로의 위치를 파악하고, 시나리오에 맞춰 정해진 임무를 수행하기 위해 개발된 군집 비행 시스템을 소개한다.
본 연구에서는 1시간 이상 체공이 가능하도록 드론에 적용하기 위한 하이브리드 동력시스템을 제안한다. 이 동력시스템은 발전기에서 발생되는 교류를 다이오드 브리지 회로를 통해 직류로 변환하여 배터리를 충전시키고 동력시스템의 높은 제어성능을 얻기 위하여 분리된 셀을 갖는 배터리시스템을 사용한다. 본 논문에서는 부하별 연비와 출력을 분석하였으며, 또한 선정된 발전기의 성능을 연구하였다. 제안된 하이브리드 동력시스템을 장착한 드론은 중량 대비 출력 비율이 0.82로 계산되었으며, 비행시간은 4,179초 동안 비행하였다.
With the development of the industry, the use of drones in specific mission flight is being actively studied. These drones fly a specified path and perform repetitive tasks. if the drone system will detect objects in real time, the performance of these mission flight will increase. In this paper, we implement object detection system and mount GPU acceleration to maximize the efficiency of limited device resources with drone video using Tensorflow Lite which enables in-device inference from a mobile device and Mobile SDK of DJI, a drone manufacture. For performance comparison, the average processing time per frame was measured when object detection was performed using only the CPU and when object detection was performed using the CPU and GPU at the same time.
As the technology of drone develops, the use of drone is increasing, In addition, the types of sensors that are inside of smart phones are becoming various and the accuracy is enhancing day by day. Various of researches are being progressed. Therefore, we need to control drone by using smart phone's sensors. In this paper, we propose the most suitable machine learning model that matches the gyro sensor data with drone's moving. First, we classified drone by it's moving of the gyro sensor value of 4 and 8 degree of freedom. After that, we made it to study machine learning. For the method of machine learning, we applied the One-Rule, Neural Network, Decision Tree, and Navie Bayesian. According to the result of experiment that we designated the value from gyro sensor as the attribute, we had the 97.3 percent of highest accuracy that came out from Naive Bayesian method using 2 attributes in 4 degree of freedom. On and the same, in 8 degree of freedom, Naive Bayesian method using 2 attributes showed the highest accuracy of 93.1 percent.
무선 센서 네트워크의 수명 연장을 위해서 이동 노드를 활용하는 방법들이 제안되었고 최근 드론 기술의 발달로 드론을 활용한 데이터 수집에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 지상의 무선 센서 네트워크와 드론을 연동할 경우 데이터 수집의 실시간성과 효율성이 높아지는 장점이 있다. 그러나 기존의 연구들은 드론의 에너지 소모를 줄이기 위해 비행 거리를 최소화하는 문제만을 집중하고 있어 노드들의 에너지 소모가 균일하지 못하는 문제를 발생 시킨다. 이러한 불균형적인 노드의 에너지 소모는 각 네트워크의 단절을 가속화하고 이로 인해 드론의 비행거리가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 클러스터의 내용을 수집하여 드론과 직접 통신하는 랑데부 노드 선정 시 드론의 예상 비행거리와 노드의 수명을 고려한 기법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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