The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.35-40
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2019
In this research, we suggest a real-time tele-driving system for unmanned drone operations using the LTE communication system. The drone operator is located 180km away and controls the altitude and position of the drone with a 50ms time delay. The motion data and video from the drone is streamed to the operator. The video is played on the operator's head-mounted display (HMD) and the motion data emulates the drone on the simulator for the operator. In general, a drone is operated using RF signal and the maximum distance for direct control is limited to 2km. For long range drone control over 2km, an auto flying mode is enabled using a mission plan along with GPS data. In an emergency situation, the autopilot is stopped and the "return home" function is executed. In this research, the immersion tele-driving system is suggested for drone operation with a 50ms time delay using LTE communication. A successful test run of the suggested tele-driving system has already been performed between an operator in Daejeon and a drone in Inje (Gangwon-Do) which is approximately 180km apart.
최초에 군용으로 개발되었던 무인기(Unmanned Air Vehichle, 이하 드론)가, 최근 많은 연구를 통해 다양한 분야에 활용되고 있다. 본고에서는 다수의 드론을 통해 드론 편대를 구성하고, 이를 활용하여 무선 통신 네트워크 인프라를 구축하며, 재난 지역과 같은 무선 네트워크 접속이 불가능한 지역에 있는 사용자가 인터넷을 연결할 수 있게 해주는 Net-Drone을 제안한다. Net-Drone은 무인기간 유기적인 비행 정보 교환을 통해 드론 편대에 기반한 네트워크망 구축에 있어서의 안정성을 증강시키고, 드론 편대의 위치 정보를 중앙에서 관리하는 체계를 통해 최적의 라우팅 경로를 파악하여 지상의 네트워크 트래픽에 기반한 최상의 드론 배치를 설정한다. 본고에서는 Net-Drone의 물리적인 구현에서부터 사용자에게 네트워크를 공급하게 되는 전체 과정을 소개함으로써, 재난 지역 등의 네트워크가 연결되지 않은 지역에서의 무선 네트워크 인프라 구축에 대한 새로운 가능성을 제시한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.167-172
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2017
Mobile nodes are used for prolonging the life-time of the entire wireless sensor networks and many studies that use drones to collected data have been actively conducted with the development of drone related technology. In case of associating a drone and tactical wireless sensor networks, real-time feature and efficiency are improved. The previous studies so focus on reducing drone's flight distance that the energy consumption of sensor nodes is unbalanced. This unbalanced energy consumption accelerates the network partition and increases drone's flight distance. In this paper, we proposed a new selection scheme considered drone's flight distance and nodes' life-time to solve this problem when rendezvous nodes that collect data from their cluster and directly communicate with a drone are selected.
Through the Ukraine-Russia war, the military importance of drones is being reassessed, and North Korea has completed actual verification through a drone provocation towards South Korea at 2022. Furthermore, North Korea is actively integrating artificial intelligence (AI) technology into drones, highlighting the increasing threat posed by drones. In response, the Republic of Korea military has established Drone Operations Command(DOC) and implemented various drone defense systems. However, there is a concern that the efforts to enhance capabilities are disproportionately focused on striking systems, making it challenging to effectively counter swarm drone attacks. Particularly, Air Force bases located adjacent to urban areas face significant limitations in the use of traditional air defense weapons due to concerns about civilian casualties. Therefore, this study proposes a new passive air defense method that aims at disrupting the object detection capabilities of AI models to enhance the survivability of friendly aircraft against the threat posed by AI based swarm drones. Using laser-based adversarial examples, the study seeks to degrade the recognition accuracy of object recognition AI installed on enemy drones. Experimental results using synthetic images and precision-reduced models confirmed that the proposed method decreased the recognition accuracy of object recognition AI, which was initially approximately 95%, to around 0-15% after the application of the proposed method, thereby validating the effectiveness of the proposed method.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.3
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pp.83-92
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2018
This paper uses the Apollonius Circle technique to estimate the position of a target that generates a specific signal by using a drone, which is rapidly becoming a rapidly expanding industry. The existing direction finding method is performed through the vehicle on the ground or installed the antenna at a high position to detect the position of the target. However, the conventional direction finding method is difficult to configure the reception environment of the LOS signal, It is difficult. However, the direction finding using the drone is easy to construct and measure the LOS signal receiving environment using the drone flying at high altitude. In this study, we use the 3D 800MHz Path-Loss Model to reconstruct the signal by using the measurement data of the ground direction finding, reconstruct the signal by using the 3-D 800MHz Path-Loss Model, and use the Apollonius Circle method to estimate the position of the target. A simulation was performed to estimate the position of the target. Simulation was performed to determine the target position estimation performance by configuring the ground direction finding and the dron direction finding.
In this paper, in order to prevent the fall of the drone, a study was conducted to collect vibration data from the motor connected to the propeller of the drone, and to predict the abnormal vibration of the drone using recurrent neural network (RNN) and long short term memory (LSTM). In order to collect the vibration data of the drone, a vibration sensor is attached to the motor connected to the propeller of the drone to collect vibration data on normal, bar damage, rotor damage, and shaft deflection, and abnormal vibration data are collected through LSTM and RNN. The root mean square error (RMSE) value of the vibration prediction result were compared and analyzed. As a result of the comparative simulation, it was confirmed that both the predicted result through RNN and LSTM predicted the abnormal vibration pattern very accurately. However, the vibration predicted by the LSTM was found to be 15.4% lower on average than the vibration predicted by the RNN.
드론 기술이 발전하여 다양한 용도로 활용 가능해지면서 사용 범위와 시장을 더욱 넓혀가고 있다. 또한 사물인터넷(IoT) 시대에 포렌식 적용 대상의 범위가 스마트 워치, 스마트 TV 등 우리 생활에 다양하게 자리잡은 임베디드 시스템으로 확대되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 포렌식 아티팩트 분석 기법을 이용하여 Busybox를 사용하는 드론에 대해 중요 데이터 증거를 수집하는 방법을 제시한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.103-111
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2021
The purpose of this study is to study a method for preventing collisions of multiple drones in controlled airspace. As a result of the study, it was proved that it is appropriate as a method to control drone collisions after setting accurate information on the ROI (Region of Interest) area estimated based on the expected drone path and time in the control system as a method to avoid drone collision. As a result of the empirical analysis, the diameter of the flight path of the operating drone should be selected to reduce the risk of collision, and the change in the departure time and operating speed of the operating drone did not act as an influencing factor in the collision. In addition, it has been demonstrated that providing flight priority is one of the appropriate methods as a countermeasure to avoid collisions. For collision avoidance methods, not only drone sensor-based collision avoidance, but also collision avoidance can be doubled by monitoring and predicting collisions in the control system and performing real-time control. This study is meaningful in that it provided an idea for a method for preventing collisions of multiple drones in controlled airspace and conducted practical tests. This helps to solve the problem of collisions that occur when multiple drones of different types are operating based on the control system. This study will contribute to the development of related industries by preventing accidents caused by drone collisions and providing a safe drone operation environment.
This paper addresses the analysis method about optimal performance and required quantity for Mission-Based drones. In the case of drones, although scientific verification of operational performance and quantity of demanded, such as total flight time, total operation time, and appropriate required quantity, is required depending on the operation concept, there is no methodology for analyzing them systematically. That is the reason this research was carried out. Through the suggestion and study about Mission-Based six step analysis method and, this study can present the optimal ROC (Required Operational Capability) and the required quantity based on the operational concept of drones, and technical and economic effects were suggested.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.173-178
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2016
Many studies have been carried out on monitoring the target by cooperating a drone with remote sensors recently. This monitoring system uses static sensors to measure environmental data and drones to collect measured data. In geotechnical engineering, inspectors go around measuring the safety of construction site and it is impractical to compose a network among numerous sensors in terms of the cost efficiency. In this paper, we propose a data collection system based on interaction between a drone and a few sensors that are installed around the target structure for geotechnical projects. Through experimental results, we also verify the availability and the time and cost efficiency of the proposed system comparing with using inspectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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