최근 드론을 엔터테인먼트 도구로 이용하는 문화생활이 다양하게 만들어지고 있고, 이를 실현하기 위해 비행 금지 구역을 침범할 정도로 성능이 좋은 드론을 이용하는 사용자가 많아지고 있다. 만족도가 높은 엔터테인먼트 활동을 위한 드론은 체공 시간도 길어야 하고 장거리 비행도 가능해야 하는데, 이것이 종종 비행 금지구역을 침범하거나 또는 원하지 않는 비행 충돌 문제가 발생하여 큰 피해가 날 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 GCS(Ground Control System)로 비행 금지구역을 설정하고, 임계속도 10km/h 이하로 비행할 경우 비행 금지구역으로부터 10m 떨어진 임계거리 안으로 들어오지 않게 하여 안전하게 드론을 조종하게 하고, 임계속도 이상으로 비행해서 임계거리 안으로 진입할 경우 드론이 GCS 제어에 의해 self-drop 하도록 하여 비행 금지구역 안으로 들가지 못하도록 하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 특정 실험 지역에서 총 44번의 반복실험을 한 결과 한두번 제한구역을 넘어간 경우를 제외하고는 드론이 안전하게 self-drop한 결과를 얻었으며 제안한 방법으로 드론을 제어할 경우 비행 금지구역으로 넘어가는 것을 막을 수 있는 적절한 방법임을 확인할 수 있었다.
Gudi, Siva Leela Krishna Chand;Kim, Bo-sun;Silvirianti, Silvirianti;Shin, Soo Young;Chae, Seog
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.84-90
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2019
Applications of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the military environment have become popular because they require minimum human contribution and can avoid accidents during missions. UAVs are employed in various missions such as reconnaissance, observation, aggression, and protection. Consequently, counter-measures, known as anti-drone technologies, have been developed as well. In order to protect against threats from anti-drone technologies and enhance the survivability of UAVs, this study proposes an evasive measure. The proposed bio-inspired evasive maneuver of a UAV mimics a dragonfly's irregular flight. The unpredictable UAV movement is able to confuse enemies and avoid threats, thereby enhancing the UAV's survivability. The proposed system has been implemented on a commercial UAV platform (AR Drone 2.0) and tested in a real environment. The experiment results demonstrate that the proposed flight pattern has larger displacement values compared to a regular flight maneuver, thus making the UAV's position is difficult to predict.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
2016년 이후부터 경찰당국에서는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하기 시작했다. 경찰은 교통 혼잡이 야기되는 시간이나 시즌에 갓길을 사용하거나 음주운전, 난폭운전 등의 차량들을 감시한다. 지금까지는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 많은 경찰인력이 각각의 드론을 충전하고 데이터를 수동으로 수집 및 분석해야하는 번거로움이 있기 때문에 매우 비효율적인 방식이다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 넓은 지역의 고속도로 상에서 적은인력으로 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 효율적인 드론 패트롤 네트워크 시스템의 토폴로지를 OPNET 시뮬레이터로 디자인하고 성능을 평가하였다.
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.
최근 드론은 공공의 목적을 넘어, 다양한 산업에서 활용되며, 민간 분야까지 확대되어 상용화되는 실정이다. 현재 상용화되는 대부분 드론은 사용자에게 드론의 위치를 알리기 위한 목적으로, 인공위성으로부터 위치 신호를 수신하는 GPS 수신기를 장착하지만, 인공위성으로부터 위치 신호를 전달받는 거리가 멀다는 단점과 이로 인하여 수신하는 위치 신호의 세기가 약하다는 단점이 존재한다. 이러한 단점들로 인하여, 인공위성으로부터 수신하는 위치 신호보다 더욱 강한 신호를 드론에서 수신한다면, 의도하지 않은 위치정보를 수신하는 위치 조작과 재밍 공격이 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 GPS를 기반으로 위치정보를 활용하는 드론에 대한 안전성 평가 및 무선 통신 상황에서 발생 가능한 취약점에 대응하기 위한 목적으로, 상용 드론들을 대상으로, GPS 스푸핑 공격에 대한 가능성을 분석하고 실증한다. 본 논문의 결과는 더욱 현실적인 취약점 분석 및 안전성 평가를 위한 실험과 그 결과를 도출하기 위한 선행 연구로 활용될 것으로 사료된다.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.136-145
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2018
The disaster monitoring technique by combination of the measurement method and the fine precision of the sensor collecting the satellite-based information that can determine the displacement space is available in a variety of diagnostic information and the GIS/GNSS by first sensor it is being requested from them. Be large and that the facility is operated nationally distributed torsional displacement of the terrain and facilities caused by such natural disasters progress of various environmental factors and the surroundings. To diagnose this spatial information, which contains the various sensors and instruments tracks the precise fine displacement of the main construction structures and the first reference in the Geospatial or more three-dimensional detailed available map and location information using the installed or the like bridges and tunnels produced to a USN/IoT change at any time, by combining the various positioning analysis of mm-class for the facility main area observed is required to constantly in the real time information of the USN/IoT environment sensor, and to utilize this as a precise fine positioning information by UAV/Drone to the precise fine displacement of the semi-permanent infrastructures. It managed to be efficient management by use of new technologies, analyzing the results presented to a method capable of real-time monitoring for a large structure or facility to construction disaster prevention.
양식장에서 사용되는 기존의 수중 카메라는 제한된 구역만 촬영할 수 있으며, 수중 오염으로 인해 훼손되기 쉽다. 또한 양식장 그물망에 사료 공급에 따른 잉여 찌꺼기가 퇴적되어 양식장을 오염시키는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 양식장 수중 모니터링과 그물망 청소를 위한 수중 드론을 제안한다. 수중 드론을 이용한다면 수중 영상 촬영, 모니터링과 양식장 그물망 청소가 가능하다. 이를 활용하면 양식장 환경 변화를 감지해 데이터를 수집할 수 있고 그 데이터를 기반으로 양식장 내에서 발생하는 변화에 대응할 수 있다. 더불어 통합관제 시스템을 구축하게 되면 이를 통해 효율적이고 안정적인 스마트 양식장 구축이 가능할 것이다.
드론 및 ICT 융합 기술의 발전에 따라 기존 잠수사가 담당하고 있던 수중 현황 탐색, 수중 구조물 검사 등의 작업을 수중 드론으로 대체하고 낚시를 위한 수중 탐사 등의 레저용 수중 드론, 다리 교각 등 산업용 등의 수중 드론의 활용성이 증대되고 있다. 기존 모터 컨트롤러는 항공 드론에 적합하며 수중 드론 전용 BLDC 모터 컨트롤러의 개발을 통해 수중 드론의 완성도와 모터 컨트롤에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 수중 드론 전용 배터리 관리 시스템(BMS)의 개발을 통해 충전 상태 확인, 방전 상태 확인, 셀 밸런싱 조정, 고전압 보호 기능 구현으로 배터리 안정성을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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