전 세계적으로 드론에 대한 관심이 급증하면서, 다양한 분야에서 드론 활용에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론의 호버링을 실현시킴으로써 드론의 기술기반을 확립한다. Arduino Uno를 주 제어장치로 사용하였으며, 3축 자세 및 방위각 센서로 부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악한다. 이 기울어짐을 PID 제어를 통해 보정함으로써 안정적으로 수평자세제어가 가능한 드론을 구현한다.
본 연구에서는 1시간 이상 체공이 가능하도록 드론에 적용하기 위한 하이브리드 동력시스템을 제안한다. 이 동력시스템은 발전기에서 발생되는 교류를 다이오드 브리지 회로를 통해 직류로 변환하여 배터리를 충전시키고 동력시스템의 높은 제어성능을 얻기 위하여 분리된 셀을 갖는 배터리시스템을 사용한다. 본 논문에서는 부하별 연비와 출력을 분석하였으며, 또한 선정된 발전기의 성능을 연구하였다. 제안된 하이브리드 동력시스템을 장착한 드론은 중량 대비 출력 비율이 0.82로 계산되었으며, 비행시간은 4,179초 동안 비행하였다.
드론 제어를 위한 C대역 무지향성 안테나는 드론의 상부 또는 하부에 장착되어 통신링크를 구성하기 위해 사용된다. 통신링크는 무지향성 안테나 장착위치에 따라 LOS(: Line Of Sight)의 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 드론 탑재를 위한 내장형 안테나 2종을 상용 시뮬레이션 툴인 CST MWS로 설계하고, 장착 환경을 고려한 EM(: Electro Magnetic) 해석을 수행하였다. 또한, 다수의 드론을 제어하기 위한 PTMP(: Point To Multi Point) 지상안테나를 제안하였다. 지상안테나는 30km의 통신반경을 갖기 위해 수평방향으로 4개의 섹터안테나와 상부에 1개의 지향성안테나로 구성하였다.
소형 드론에서 사용되는 FC(Flight Controller)는 사용하는 MCU가 대형 드론과는 달라서 복잡한 연산을 수행하지 않아도 되는 단순한 구조로 개발되었다. 또한 소형 드론의 균형제어는 복잡한 필터를 이용하는 Kalman Filter나 연산수가 상대적으로 많은 Complementary Filter를 이용한 방법보다는 좀 더 단순하고 간단해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 적합한 방법으로 동작하는 Two-Track 제어를 이용하여 효과적으로 소형 드론에서도 균형제어가 이루어질 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 긴 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 정확한 보정을 해주는 장점이 있는 Acceleration 센서와 짧은 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 드론 균형을 유지해주는 Gyroscope 센서가 드론의 불균형에 대해 적응적으로 동작하여 단순한 구조와 적은 연산량으로도 효율적인 균형을 유지해주는 시스템이다. Two-Track 제어를 이용하여 100회 이상 반복하여 드론 비행을 실험한 결과 대부분 안정적인 동작을 수행하였으며, 갑자기 발생하는 급격한 바람의 영향에는 아직도 정상상태로 진입하는데 어려움이 있는 것을 제외하면 98% 이상 정상상태 동작을 유지하였음을 확인하였다.
군사용으로 개발된 드론(drone)은 관련 기술의 발전과 함께 군사용을 벗어나 민간 영역에까지 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 현재 드론은 농업 분야를 비롯하여 무인 택배, 영상콘텐츠 제작, 건축 분야 등에서 드론의 사용이 활발히 증가하고 있다. 우리나라는 2021년부터 드론 비행을 위한 드론 자격증 제도를 도입하여 운영 중이며 최대 이륙중량 2kg 이상의 드론 비행은 비행경력과 실기 시험이 요구된다. 그러나 2kg 미만의 드론은 비행경력이나 실기 시험이 필요 없이 온라인 교육 자격만으로도 운영할 수 있다. 최근 최대 이륙중량 2kg 미만의 촬영용 드론의 보급이 급격히 증가하고 있으며 이와 관련된 사고 또한 증가하고 있다. 본 논문은 급격히 증가하는 촬영용 드론의 특징에 대하여 살펴보고 이와 관련된 촬영용 드론 교육 방안에 대하여 논의한다.
Vertical particle size distribution, total particle concentration, wind velocity, temperature and humidity measurement was performed with a drone. The drone was equipped with a wind sensor, house-made optical particle count(Hy-OPC), condensation particle counter(Hy-CPC), GPS, Temperature, Relative Humidity, Pressure and communication system. Base on the wind velocity and the particle size vertical distribution measurement with drone, the particle mass flux was calculated. The vertical particle distribution showed that the particle number concentration was very strongly correlated with the relative humidity.
드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.1-5
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2016
In this paper, we present the study on the proposed design of a real-time transmission of a video from the drone to broadcasting station (OBVan) by using F8L10D-N LoRa Module. Nowadays, LoRa technology is proved to be the mass of low cost, long range machine-to-machine connectivity. Particularly in the field of broadcasting and communication system, F8L10D-N LoRa RF Module spread spectrum technology with long transmission distance and strong penetrative ability that is double stronger than traditional FSK as well as PSK modulation scheme.
최근 드론의 활용이 여러 방면에서 급격하게 증가하고 있다. 드론은 원격으로 표적을 효율적으로 촬영할 수 있어 감시와 보안 시스템에 유용하다. 본 논문은 드론을 이용한 움직이는 차량을 검출하는 세 가지 방법을 연구한다. 배경 영상, 선행 프레임, 또는 이동 평균 프레임과 현재 프레임과의 감산 기법을 이용한 표적 검출을 비교한다. 프레임 감산 후 형태학적 필터링을 적용하여 검출률을 높이고 오보율을 감소시킨다. 또한 표적의 크기를 알고 있다는 가정 하에 영역크기 비교를 통하여 오경보 영역을 제거한다. 실험에서는 움직이는 3대의 자동차를 드론으로 촬영하여 앞서 제시한 방법에 따라 표적을 검출하고 각각 검출율과 오보율을 구하였다.
최근 드론과 원거리에 설치된 센서들의 협업을 통해 대상을 모니터링하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 모니터링 시스템에서는 고정된 센서를 통해 환경 데이터를 수집하고 이동이 가능한 드론을 통해 데이터를 수집한다. 지반 공학에서는 공사 현장의 안전성을 측정하기 위해서 인력을 사용하는 경우가 많으며 다수의 센서를 설치하여 네트워크를 구성하는 것은 비용문제 때문에 현실적인 대안이 될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 지반관련 프로젝트 수행 시 소수의 센서를 구조물 주변에 설치하고 드론을 통해 데이터를 수집하는 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해서 제안 시스템의 가용성을 확인하고 인력을 활용할 때보다 시간과 비용을 줄일 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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