4차 산업혁명 시대가 도래하면서 무인항공기의 활용에 대한 관심이 급증하고 있다. 드론을 활용한 다양한 기술개발이 이루어지고 있는 가운데 드론의 비행 제어는 가장 기본이 된다. 드론의 비행제어 중 특히 자율비행을 가능하게하기 위해서는 호버링 제어가 필수적이다. 본 논문에서는 드론의 호버링 제어를 위해 ATmega2560과 소나, Optical Flow, 가속도/자이로 6축 센서를 바탕으로 드론을 설계하고 PID 제어를 기반으로 한 수평제어, 고도제어, 위치 추적 및 고정 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 드론의 객관적인 결과를 측정하기 위하여 시간에 따라 드론이 이륙하는 직후부터 고도를 유지하고 위치를 고정하고 안정적인 호버링을 유지할 때까지의 이동 값을 측정하여 비교 분석 하였다. 실험결과 드론은 기준좌표의 50cm 상공에서 수평 4cm, 수직 2cm 이내에서 안정적으로 호버링 할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 수중 드론이 받아들이는 데이터 정보의 통신 방식과 데이터 정보의 콘솔 디스플레이로의 구현 방식에 관해 기술하였으며, 통합 모니터링 시스템 인터페이스의 기능과 음파 탐지기 인터페이스 설계 및 구현에 대하여 설명하였다. 콘솔과 연결된 컨트롤러를 이용해 수중 드론의 운항 및 자세를 제어할 수 있도록 하였고, 수중 드론과 장애물 사이의 거리 정보를 음파 탐지기로부터 획득하여 카메라 영상과 함께 콘솔 화면에 시각적으로 표시할 수 있도록 제작하였다. 통합 모니터링 내비게이션 콘솔은 개선사항에 맞게 구현하여 작업자가 편리하고 쉽게 이용할 수 있다. 또한 통합 모니터링과 제어 소프트웨어 기능 고도화를 통해 사용자별 프로젝트 관리 기능과 선저 검사용 보고서 출력 기능을 추가하여 다른 수중 드론과는 차별성과 경쟁력 있게 제작하였다.
The stratospheric drones are developed to perform missions such as weather observation, communication relay, surveillance, and reconnaissance at 18km to 20km, where climate change is minimal and there is no worry about a collision with aircraft. It uses solar panels for daytime flights and energy stored in batteries for night flights, providing many advantages over existing satellites. The electrical and power systems essential for stratospheric drone flight must ensure reliability, efficiency, and lightness by selecting the optimal circuit topology. Therefore, it is necessary to analyze the circuit topology of various types of multi-level inverters with high redundancy that can ensure the reliability and efficiency of the motor driving power required for stable long-term flight of stratospheric drones. By quantifying the switch element voltage drop and the number and weight of inverter components for each topology, we evaluate efficiency and lightness and propose the most suitable circuit topology for stratospheric drones.
Along side with the rapid growth of local governments' advertising bills, there are few studies focused on the effectiveness of these ads. Especially one of the media being used by the local governments is the Korea Express Train (KTX), where they advertise in the train coaches' KTX video monitor. Unfortunately the ads in KTX are exposed without audio mostly. The current study, therefore, probed on the effectiveness of these ads. This study utilized transportation theory and content analysis methodology to give insight to its discourse. We established two analysis units (camera and subtitles), and then analyzed 107 local government ads. From the camera analysis, it is observed that local governments' festival and tour promotion ads more often employ dynamic angles such as drone shot and long shot. Also, from subtitles usage analysis, it is observed that many of the ads make use of large size titles and subtitles which could prevent viewers seeing visual shots. In the special case audio-less KTX ads, this study recommends emphasis on subtitles which will enhance the ad effectiveness of the ad messages.
최근 고해상도 원격탐사 자료의 분류방안으로 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)을 비롯한 딥 러닝 기법들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 농경지 영상의 작물 분류를 위해 컨볼루션 신경망을 적용하여 가능성을 검토하였다. 농경지를 논, 고구마, 고추, 옥수수, 깻잎, 과수, 비닐하우스로 총 7가지 클래스로 나누고 수동으로 라벨링 작업을 완료했다. 컨볼루션 신경망 적용을 위해 영상 전처리와 정규화 작업을 수행하였으며 영상분류 결과 98%이상 높은 정확도를 확인할 수 있었다. 본 논문을 통해 기존 영상분류 방법들에서 딥 러닝 기반 영상분류 방법으로의 전환이 빠르게 진행될 것으로 예상되며, 그 성공 가능성을 확신할 수 있었다.
The applications of information and communication technology (ICT) into real industrial fields are getting great attentions in recent years. More and more industrial practitioners and scientific researchers are conducting studies and trying to adopt the technologies into diverse industrial fields. The purpose of this study is to review the technologies such as big data and smart sensors and to provide application cases in order to facilitate grafting the 4th industrial revolutionary technologies onto the safety and health systems. Based on the comprehensive reviews on literature, reports, and industrial cases, we found that big data technology has been used in industries for investigating work related disease. In addition, digital image technology and drone have been applied to establish safety system in construction industry. Lastly, some companies have tried to apply the technologies to build their own safety and health system.
본 논문에서는 드론의 군집 비행을 위한 선행 연구를 위하여 차량 군집 시스템을 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정하였으며, 차량 간의 거리가 20cm 이하일 경우에는 정지, 30cm 이상일 경우에는 팔로우 차량이 출발함으로써 차량 간의 거리를 유지하도록 설계하였다. 주행 중, 돌발 상황으로 인하여 차량 간 거리가 40cm 이상이 될 경우에는 차량거리가 30cm 이하가 되기 전까지 팔로우 차량의 속도를 높여 거리를 줄이게 되며 30cm라는 거리를 유지하며 군집 주행을 하도록 설계하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.63-69
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2022
We develop a smart tourism information system that provides smart tourism services to free independent tourists (FITs) through various content distribution channels such as mobile apps, Instagram, YouTube, and chatbots. The smart tourism information system provides location and storytelling-based tourism information, accommodation, restaurant information, and recommended travel products so that tourists can create a travel itinerary based on personalized situation awareness. The smart tourism information system also provides smart tourism services using commercial maps, navigation, and weather forecast APIs from the Korea Meteorological Administration to provide smart tour guide services to tourists who travel according to the travel itinerary. In this paper, we develop the React Native app that provides smart tourism services provided by the smart tourism information system. The smart tourism React Native app has implemented two methods: a method that directly connects to the smart tourism information system, and a method that provides services by interworking through the GraphQL Query Language developed by META (Facebook). The smart tourism React Native app implements OSMU (One Source Multi-use) by providing tourism information from mobile apps, photos from Instagram, and drone videos from YouTube as an integrated UI.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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