• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.205-206
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• 2021

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.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.3
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• pp.65-71
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• 2023

The importance of combat drones has been highlighted through the recent outbreak of the Russia-Ukraine war. The combat drones play a significant role as a a game changer that alters the conventional wisdom of traditional warfare. Many pundits expect the role of combat swarm drones would be more crucial in the future warfare. In this regard, this paper aims to analyze the development of artificial intelligence-enabled combat swarm drones. To transform the human-operated swarm drones into fully autonomous weaponry system our suggestions are as follows. Developments of (1) AI algorithms for optimized swarm drone operations, (2) decentralized command and control system, (3) inter-drones' mission analysis and allocation technology, (4) enhanced drone communication security and (5) set up of ethical guideline for the autonomous system. Specifically, we suggest the development of AI algorithms for drone collision avoidance and moving target attacks. Also, in order to adjust rapidly changing military environment, decentralized command and control system and mission analysis allocation technology are necessary. Lastly, cutting-edging secure communication technology and concrete ethical guidelines are essential for future AI-enabled combat swarm drones.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.3-4
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• 2020

공연을 위한 드론 군집비행의 제어시스템에 관한 기존의 연구 결과들은 실시간으로 반응하지 않으며, 비숙련자가 제어하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 첫 번째로 HCI를 기반으로 한 웨어러블 형태의 장갑 컨트롤러를 사용한다. 두 번째로 각각의 음 정보에 실시간으로 반응하도록 FFT를 사용한 주파수 정보를 컴퓨터로 수신 받는다. 세 번째로 각각의 군집비행 움직임 정보를 복수의 드론에게 송신하는 새로운 방법의 드론 실시간 군집비행 제어시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.1-4
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• 2019

드론은 여러 센서를 사용할 수 있고 자율적으로 비행 가능하다는 이점 때문에 다양한 분야에 활용할 수 있다. 그러나 단일 드론으로는 수행할 수 있는 작업이나 미션이 제한적이기 때문에 최근에는 다중 드론을 활용한 군집 비행 기술 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 드론은 테스트를 통해 동작 검증이 이루어지는데 테스트 비용이 크고 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 이용한 사전 검증이 먼저 이루어진다. 그런데 다중 드론을 이용한 군집 비행 시뮬레이션의 경우 드론들이 밀집해 있기 때문에 시뮬레이션 중 드론의 충돌사고가 발생할 수 있다. 동기화가 제대로 이루어지지 않은 시뮬레이션은 각 드론 소프트웨어의 정확한 동작을 보장할 수 없기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 순서 기반의 동기화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 동기화 기법과는 달리 순서 기반의 동기화로 시뮬레이션 오버헤드를 줄이며 다중 드론의 군집 비행 시뮬레이션에서 예상하지 못한 드론의 동작을 최소화 할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.943-948
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• 2022

Drones have been widely used in various fields due to the rapid development of done-related technologies, which causes various problems. The schemes which can track target drones by using signal transmitted by target drones have been investigated as a key technology for anti-drone systems to solve these problems. In this paper, we investigate an illegal drone tracking system based on swarming flight that consists of multiple small drones in order to resolve the limitations of a conventional system that consists of a single drone. In addition, we also propose a scheme with which we can adaptively adjust the separation distance between small drones in a swarm according to channel situations. We analyzed the performance of the proposed scheme in terms of success ratio and the number of movements. The proposed scheme can improve the success ratio and the number of movements by 170% and 63% respectively, compared to the conventional scheme.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.170-173
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• 2018

최근 무인항공기는 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 활용에 대한 관심이 높아지며 다양한 분야에서 사용되고 있다. 드론은 독립적으로 외부로부터 정보를 수집하는 임무를 수행하거나, 군집을 이루어 데이터를 주고받으며 특정한 임무를 수행하게 된다. 지금까지의 드론에 관한 연구는 신속하고 정확한 임무의 수행에만 초점을 두어왔고, 드론 자체 또는 드론 군집에서 주고받는 데이터의 보안과 안전에 관한 연구는 비교적 소홀히 다루어져 왔다. 따라서 본 연구는 드론 운용에 있어서 구성요소별 보안 취약점을 분석하고 취약점을 해결할 수 있는 대응방안을 설명한다. 특히 드론의 가장 중요한 임무 중 하나인 지상의 목표물 탐색에 있어서 발생할 수 있는 보안위협 요소와 이에 대한 해결방안을 제시한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.24 no.5
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• pp.382-392
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• 2020

The use of unmanned aerial vehicle (UAV) have been regarded as a promising technique in both military and civilian applications. Nevertheless, due to the lack of relevant and regulations and laws, the misuse of illegal drones poses a serious threat to social security. In this paper, aiming at deriving the three-dimension optimal surveillance trajectories for group monitoring drones, we develop a group trajectory planner based on the particle swarm optimization and updating mechanism. Together, to evaluate the trajectories generated by proposed trajectory planner, we propose a group-objectives fitness function in accordance with energy consumption, flight risk. The simulation results validate that the group trajectories generated by proposed trajectory planner can preferentially visit important areas while obtaining low energy consumption and minimum flying risk value in various practical situations.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.84-86
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• 2020

드론을 활용한 산업이 많은 관심을 받고 있다. 군집비행 연구는 산업 분야, 군사 분야에서 주요작업 성공확률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 전파 음영지역에서의 드론의 군집비행 제어를 위해 얼굴인식을 바탕으로 위치제어를 수행한다. 이러한 기능의 구현을 통해 드론의 효과적인 군집비행이 가능할 것이며 정밀한 제어가 요구되는 분야에서 이용 가능할 것으로 기대된다. 향후 추가적인 제어방식으로 개선할 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.5
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• pp.891-898
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• 2022

Along with global interest, drones are expanding the base of utilization such as transportation of goods, forest protection, and safety management, and cluster flights are being applied in various fields such as military operations and environmental monitoring. Currently, specialized networks such as e-UM 5G for services in specific industries are being established in Korea. In this regard, drone systems are also moving to establish specialized networks to provide services that are fused with AI and autonomous flight. As drones converge with various services, various security threats in various environments are also subordinated, and in response, requirements and guidelines for drone security are being prepared in Korea. In this paper, we propose a technology method for peer identification and safe information provision between cluster flight drones by utilizing a cryptographic module equipped with wireless LAN and quantum entropy-based random number generator in a cluster flight system and a mobile communication network such as e-UM 5G.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.11
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• pp.79-88
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• 2024

With the advancement of unmanned aerial vehicle technology, swarm drones are increasingly being deployed across various domains, including disaster response and military operations, where their effectiveness is particularly pronounced. These swarm drones leverage real-time data sharing and decision-making capabilities to execute tactical missions, making collaborative behavior essential in complex battlefield environments. However, traditional rule-based behavior mechanisms face limitations as environmental complexity escalates. This paper explores the potential of applying multi-agent reinforcement learning (MARL) to swarm drone models and proposes strategies to enhance their mission success rates. By utilizing QPLEX and Prioritized Experience Replay (PER), we present methods aimed at improving learning efficiency. Validation through the SMACv2 simulator reveals that the proposed approach achieves faster learning convergence and higher mission success rates compared to existing MARL algorithms.