• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.139-146
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• 2022

COVID-19 사태 장기화로 인한 실내활동 제약으로 등산객들이 증가함에 따라 산불화재, 실종자 등 산악 사고가 증가하고 있다. 구조요원의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생한다면 쿼드콥터를 활용하여 인명 수색 시간을 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 쿼드콥터의 원활한 호버링을 수행 할 수 있도록 Multiwii를 사용하여 기체의 기울기 변화에 따라 x축(Roll), y축(Pitch), z축(Yaw)의 최적화된 PID 값을 설정하여 원활한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 라즈베리파이에 Open CV를 설치한 후 HSV 색공간을 사용하여 인상착의와 같은 색상을 필터링한 영상을 수신하고, 색추출이 어려운 환경에서는 열화상 카메라를 사용하여 열 감지 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였으며, 2~8m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 파란색 추출이 가능하였고, 10cm 이내의 거리에서 열 감지가 가능하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.9-18
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• 2017

무인항공기는 2000년대 중반부터 탐색, 조사, 매핑, 수색 및 구조 등의 3D 작업에 적극적으로 사용되기 시작했다. 이러한 세계적인 추세에 따라, 무인항공기의 정밀한 제어는 엄청난 응용 산업들의 측면에 있어서 혁명을 가져올 것이다. 논문의 첫 번째 파트에서는 시스템식별 기법을 사용하여 간략화 된 무인항공기의 모델을 이전의 이산시간 선형모델과 비교분석 한다. 두 번째 파트에서는 동적 모델의 세 가지 변수가 배치추정기법과 RLS추정기법을 사용하여 추정된다. 쿼드로터 무인항공기 호버링 기동 시의 각가속도 데이터가 항상 수렴한다고 분석되었다. 또한 실험 및 MATLAB 시뮬레이션의 쿼드로터 무인항공기 비행 데이터에 의하면, 배치추정기법이 RLS추정기법보다 더 정확하다고 판명되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.257-258
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• 2020

기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.