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.
최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
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.
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.
최근 드론 관련 기술의 급격한 발전으로 드론이 여러 분야에서 널리 이용되고 있으며, 이로 인해 다양한 문제점들이 발생하고 있다. 불법 드론이 방송하는 통신 신호를 이용해 목표물을 추적하는 기술이 이러한 문제점들을 해결하기 위한 안티드론 시스템의 요소 기술 중 하나로 연구되고 있다. 본 논문에서는 단일 드론으로 구성된 기존 추적 시스템의 기술적 한계점을 해결하기 위하여 다수의 소형 드론들로 구성된 군집 비행 기반의 불법 드론 추적 시스템을 연구한다. 그리고, 군집 내 소형 드론들의 이격거리를 채널 환경에 따라서 적응적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 다양한 환경에서의 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 성능을 목표물 추적 성공률과 이동 횟수 관점에서 분석하였다. 제안 방식은 기존 방식 대비 목표물 추적 성공률과 이동 횟수를 약 170%와 63%씩 개선할 수 있었다.
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.
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.
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.
세계적 관심과 함께 드론은 물품 수송, 산림 보호, 안전 관리 등 활용 분야의 저변을 확대해 나가고 있으며 드론은 활용 분야 확대 및 규모 확장에 따라 군사 작전, 환경 감시 등 다양한 분야에서 군집 비행이 응용되고 있다. 현재 국내에서는 특정 산업 분야의 서비스를 위한 이음 5G와 같은 특화망을 구축해 나가고 있다. 이와 관련하여 드론 시스템 또한 AI와 자율비행 등과 융합된 서비스를 제공하기 위해 특화망을 구축하려는 움직임이 보이고 있다. 드론이 여러 서비스와 융합됨에 따라 다양한 환경에서의 다양한 보안 위협 또한 종속되고 있으며, 이에 대응하여 국내에서는 드론 보안에 대한 요구사항과 가이드라인을 마련하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 드론 시스템 중 드론의 군집 비행 시스템과 이를 위한 이음 5G와 같은 이동통신 특화망에서 무선랜과 양자 엔트로피 기반 난수 발생기를 탑재한 암호모듈을 활용하여 군집 비행 드론 간 피아식별 및 안전한 정보 제공 기술 방법을 제안하고, 구현에 참고할 수 있는 테스트 벡터를 제공한다.
Jin-Ho Ahn;Byung-In Choi;Tae-Young Lee;Hae-Moon Kim;Hyun-Hak Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권11호
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pp.79-88
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2024
무인 항공기 기술의 발전으로 군집 드론은 재난 구조 및 군사 작전 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 군사 작전에서 그 효과가 두드러진다. 군집 드론은 실시간 데이터 공유와 의사결정 능력을 통해 효과적인 전술 작전을 수행할 수 있어, 복잡한 전장 환경에서의 협업 능력이 필수적이다. 그러나 기존의 규칙 기반 행동 매커니즘은 환경의 복잡성이 증가함에 따라 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 군집 드론 모델에 다중 에이전트 강화학습 적용 가능성을 검토하고 군집 드론의 임무 성공률을 향상시키기 위한 방안을 제안한다. QPLEX와 PER를 활용하여 학습 효율을 높이는 방법을 제안하였으며, SMACv2 시뮬레이터를 통해 검증한 결과, 제안된 방법은 기존 MARL 알고리즘보다 빠른 학습 수렴 속도와 높은 임무 성공률을 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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