• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.471-476
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• 2020

본 논문은 중학교 학생을 대상으로 적용한 아두이노 체현 기반 프로그래밍 실습 교육 과정을 설계하고 교육과정 진행 전과 후의 설문조사를 진행한다. 아두이노는 프로세싱 언어에서 사용하는 IDE를 통합한 오픈소스 피지컬 컴퓨팅 플랫폼으로서 다른 플랫폼에 비해 저비용(low-cost)이며 비교적 간단하게 확인할 수 있는 입출력 인터페이스와 실제적 체현성 때문에, 중학교 학생을 대상으로 프로그래밍 교육을 하기에 적합한 교육 자료이다. 이후 설문 조사를 통해 중학생들의 프로그래밍에 대한 필요성 인지 변화 및 사고능력 증진에 관한 피드백을 받게 된다. 본 연구에서는 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 1차수 당 8주 씩 진행하여, '16년부터 '17년까지 2년간 112명의 중학교 학생을 대상으로 결과이다. 체현 기반 프로그래밍 교육을 이론 교육 및 체현 기반 실습 교육으로 진행하였으며, 체현기반 실습 교육은 초음파 센서를 이용한 RC카 만들기, 아두이노 쿼드로터 드론 만들기를 진행했다. 본 연구의 목적은 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 통해 중학교 학생들의 프로그래밍에 대한 인지, 필요성 및 프로그래밍 교육이 사고력 증진에 유효한가를 학생들 주관적인 지표로서 유효함을 입증하는 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.451-463
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• 2022

수직갱도에서 붕괴사고가 일어났을 때, 붕괴현장의 위험도를 신속하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 사고현장에서 추가적인 붕괴 위험 때문에 인력을 투입한 직접적인 조사는 불가능하다. 수백 미터 심도를 갖는 수직갱도에서는 무선 신호의 한계와 와류 때문에 고속 라이다 센서를 장착한 드론을 이용한 조사가 불가능하다. 기존 연구에서는 견인방식을 이용한 단일채널 Lidar 센서를 3차원 형상화 장비가 구현되어 적용되었다. 관성(IMU)센서 데이터를 바탕으로 탐사시 발생하는 회전 운동과 진자운동에 대한 보정이 이루어졌고, 인접 측정데이터 간의 유사성 검토를 통해 정밀 보정을 수행하였으나 탐사 깊이가 깊어질수록 오차가 누적되는 현상이 발견되었다(Kim et al.(2020)). 본 논문에서는 다중채널 Lidar 센서를 적용하여 견인장치에 의해 상승이동하면서 연속적인 단면데이터가 수집되었다. 다중채널 Lidar의 방사 특성 때문에 발생하는 데이터 중첩성을 이용하여 동일 심도의 측정데이터 간의 유사성을 통해 회전운동을 정밀 보정하기 위한 기법이 적용되었다. 180 m 심도의 수직갱도에서 구현된 탐사장비를 이용하여 0~165 m 구간이 조사하여 수직갱도의 형상이 3차원 그래픽으로 재구성되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2016

기술의 발전과 민간수요 급증으로 '무인 자율화', '이동체' 특성이 결합된 무인이동체 신시장이 급성장하고 있다. 현재 일부 국가들이 시범주행을 허용하고 있으나, 자율주행차의 정식 운행을 제도화 한 나라는 없다. 기존 차량의 경우에도 후방감지기의 잦은 오작동이나, 후방카메라의 사각지대 또는 운전자의 부주의 때문에 안전사고가 자주 일어나고 있다. 이러한 사소한 결함들을 보완이 되어야 자율주행차, 소형드론의 상용화를 위한 관련 규제를 완화 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 기존의 이동체에서 사용되었던 초음파, 레이저 센서와는 다르게 깊이 카메라를 이용하여 거리측정을 시도해보려 한다. 깊이 카메라는 레이저나 적외선을 객체나 대상 영역에 비추어 되돌아오는 광선을 받아 시간 차이를 계산하는 TOF 방식으로 거리 정보를 계산한다. 이런 카메라는 CCD 카메라 영상 화소 단위로 깊이 정보를 얻을 수 있어 실시간 깊이 정보를 모으는 데 활용할 수 있다. 이런 실시간 깊이 정보들을 이용하여 앞서 말한 문제점을 해결하고, 거리측정을 통한 장애물 회피 시스템 설계를 제안한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2023

최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.311-336
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• 2015

본 논문은 무인항공기 관련 현행 국제법을 국제항공공법과 국제항공사법의 관점에서 조사하고, 무인항공기관련 현행 호주 국내법과 입법 예고된 호주 국내법을 무인항공기 운항에 따른 위험요소 (민사책임, 안전, 사생활보호)에 중점을 두면서 검토한다. 현재 전체 상업용 비행에서 무인항공기 운항이 차지하는 비율은 미미한 수준이지만, 상업용 목적의 국제무인항공비행은 현실이 될 것이다. 무인기 관련산업이 빠르게 발전하고 있으므로, 빠른 시일 내에 정책적인 해결방안이 연구되어야만, 무인항공기관련 위험요소들이 실제로 일어났을 때 적절하게 대응할 수 있는 법규범이 만들어 질 수 있을 것이다. 호주의 무인항공기관련 성공적인 국내입법에서 보듯이, 국내법적 또는 지역단위의 접근이 무인항공기 관련 문제를 주도하고 있고, 계속해서 주도할 것이다. 안전문제는 호주의 현행 입법 예고된 무인항공기관련 법규에 가장 중요한 요소이고, 국제적으로도 마찬가지이다. 안전관련 법규를 만드는 것은 매우 중요하고, 민사책임 관련법규를 만드는 것보다 선행되어야 한다. 그 이유는 안전관련 법규를 만드는 것이 민사책임 법규가 적용되는 사고의 발생위험 자체를 줄일 수 있기 때문이다. 무인항공기 운항자에 대한 구속력 있는 감항기준이 구비되어 있지 않다는 점은, 운항자의 엄격책임이 적용되는 민사책임 체계가 무인항공기 분야에는 적절하지 않다는 주장을 가능하게 할 수 있다. 이에 대한 해결책으로 ICAO 지침개정과 무인기 안전 및 감항관련 SARPs 개정, 또한 잠재적으로는 민사책임 (참가자, 승객, 지상손해 대상)관련 문제들을 포함하는 SARPs 개정의 필요성을 제안한다. 이러한 ICAO지침은 적절한 절차를 거쳐서 각국의 국내법으로 차용될 수 있을 것이고, 이럴 경우 국제협약을 제정하고 발효까지 필요한 행정적 부담과 시간을 피할 수 있을 것이다.