오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.
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.
현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.
본 연구에서는 드론 기술을 응용한 부력조형물의 수평 및 수직 자세제어에 관한 연구를 수행 하였다. 기존의 공중부양 조형물은 헬륨 Gas를 이용한 애드벌룬이 대표적으로 로프를 이용한 단순한 공중부양 조형물이었다. 본 연구에서는 이러한 공중부양 조형물에 로프를 없애고 드론 기술을 응용한 프로펠러로 공중부양 조형물의 자세를 제어하는 방법을 연구하였다. 시스템 구성은 단일 제어기로서의 역할보다 시스템 구성요소로서의 역할이 매우 중요해지므로 조형물의 제어시스템, 다양한 센서등의 연동되어지는 전체의 제어기로 확장시켜 사용되는 퓨전 시스템의 방향으로 구성하였다. 부력조형물의 수평 및 수직제어를 위하여 사용된 센서는 2축의 자이로센서와 3축의 가속도센서를 사용하였다. 프로펠러와 연결된 BLDC모터를 효율적으로 제어하기 위한 알고리즘으로 PI 알고리즘을 이용하였다. 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화와 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최소화하고, 센싱 및 제어의 수행시간을 최소화하였다. 본 연구에서는 PI 알고리즘을 시스템에 적용하여 응답특성 실험을 행한 결과 시뮬레이션에 의한 응답 결과와 잘 일치하였으며 그 유용성이 검증하였다.
전체 해양 사고 원인 중 선박 운항 부주의가 34%로 사고 발생 원인 중 대다수를 차지한다. 해당 문제를 해결하기 위해서는 선박 운항자를 대상으로 효과적인 운항 교육 및 실시간 관제 시스템을 제공해 사고를 방지하는 것이 중요하다. 따라서 울산항만을 현실적으로 반영한 가상현실 시물레이션 및 5g 수상드론을 이용한 운항 교육 시스템과 모든 선박들이 사용가능한 실시간 관제 시스템을 연구하고 이를 울산 항만에 제공한다.
비행하는 드론 기반 네트워킹 서비스는 셀루러 네트워크와 같은 기존 통신 인프라보다 커버리지 반경이 좁기 때문에 많은 핸드오버 이벤트를 유발할 수 있다. 따라서, 컨텐트 스토어를 활용하여 핸드오버 이전에 요청한 데이터를 핸드오버 이후 타겟 네트워크 제공자에게 사전에 캐시 함으로써 잦은 핸드오버에 대응하였다. 시뮬레이션 결과, 핸드오버 이전에 요청한 데이터를 타겟 드론에게 전달하였고 핸드오버를 끝낸 자동차가 타겟 드론을 통해 데이터를 받음으로써 딜레이가 감소함을 확인할 수 있었다. 반면에, 제안하는 방법을 사용하지 않으면 핸드오버에 따른 경로 변경에 대응하지 못하였고 데이터를 요청하는 패킷을 다시 보냄으로써 딜레이가 증가했음을 확인했다.
수송드론의 탑재안테나를 전파간섭성이 적게 예상되고 장착 가능한 5곳에 배치하여 안테나 방사 패턴을 시뮬레이션 하였다. 장착 위치에 따라 링크 마진이 0 dB 이하인 확률은 5.41%- 26.92%로 나타났다. 안테나 2개를 배치하고 1개를 선택하는 경우에는 링크 마진이 0 dB 이하인 확률은 0.11%-3.3%로 나타났다. 그 중에서 안테나를 전방과 후방에 장착하고, 1개는 상부에 나머지 1개는 하부에 배치하는 경우가 유리하였으며, 그 중에서도 안테나 1개는 전방 상부에 1개는 후방 하부에 배치하면 링크 두절 확률이 가장 낮은 것으로 나타났다. 이 경우에 비행체의 자세 roll, pitch를 제한하면 운용 거리 12 km 이하에서는 링크 두절이 발생하지 않을 것으로 분석되었다. 이 경우에 대해서 안테나 선택 수식을 도출하였으며, 또한 안테나의 빈번한 교번을 방지하기 위해서 히스테리시스 개념을 적용하여 수송드론의 가시선 데이터링크를 안정적으로 유지할 수 있도록 하고자 하였다.
앨버트로스는 동적 활공 기법을 이용하여 수평풍으로부터 에너지를 얻어 날갯짓 없이 장거리를 비행할 수 있다. 이러한 동적 활공 기법을 유/무인기에 적용하여 비행체에 요구되는 자원을 최소화하고 경량화, 소량화를 달성하여 주어진 임무를 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 앨버트로스의 동적 활공 기법을 모사하기 위하여 최적의 동적 활공 비행 궤적을 도출하고 이를 추종하기 위한 제어 구조를 설계하여 시뮬레이션을 진행한다. 특히나 동적 활공 시뮬레이션을 더욱더 현실과 근접하게 모델링하기 위해 매 순간 변화하는 수평풍 모델을 제안한다. 이를 통해 시변 수평풍 모델이 무인 비행체의 동적 활공 임무를 수행하는데 미치는 영향을 파악하고 분석한다.
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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