본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.
미국을 비롯한 전 세계 국가는 드론을 이용한 물류 서비스의 상용화를 위해 활발한 연구를 진행하고 있다. 국내에서도 물류 배송 기업을 비롯하여 이동통신사에서도 드론 물류 배송 서비스의 연구, 개발을 진행 중이다. 그러나 우리나라와 미국은 last-mile 물류 배송 환경이 다르다. 우리나라는 인구의 77% 이상이 아파트 등의 공동주택에 살고 있으며 인구 밀도가 전 세계 4위에 달하는 나라이다. 이에 따라 드론 물류 배송에 있어 우리나라 환경에 맞는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 도시 지역에서의 근거리 무선통신과 기압계를 활용한 드론 물류 배송의 정밀 위치 판단의 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법을 통해 2.5m 이내의 창문도 탐지할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 도심에서의 드론 물류 배송 기술의 향상에 도움이 되길 기대한다.
최근 드론으로 수집되는 데이터의 양이 급증함에 따라, 데이터를 안전하고 효율적으로 저장 및 처리할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기술의 지원이 필요하다. 하지만, 드론에서 통신하는 데이터를 공격자로 인해 탈취되거나, 유출, 위·변조 등 다양한 보안 취약점이 발생할 수 있다. 따라서 드론으로부터 수집되어 전송되는 데이터에 보안 기술이 필요하다. 다양한 보안 기술 중 속성기반암호인 KP-ABE 기법은 데이터 암호화와 사용자 접근 제어, 두 가지 특성을 만족시키는 보안 기술이다. 본 논문은 KP-ABE 기법을 연구하고, 이를 드론 환경에 활용하여 안전한 데이터 접근 제어 기법을 제안하고자 한다. 본 제안 기법은 드론 환경에서 통신되는 데이터의 기밀성과 무결성 및 안전한 접근 제어와 가용성이 제공된다. 그리고 KP-ABE 기법에서 제공해야 할 요구사항 중 빠른 암호문 탐색 및 일정 크기 암호문 출력을 제공한다.
드론 운항을 위한 주파수로 현재 2.4 GHz와 5 GHz 대역을 사용하고 있다. 드론의 비가시 장거리 운항을 위하여 2019년 12월 과학기술정보통신부는 433 MHz 대역을 신규 할당하였다. 하지만 433 MHz 대역은 기존에 할당된 아마추어 무선통신을 위한 주파수 대역과 동일하기 때문에 간섭 발생을 피할 수 없다. 따라서 433 MHz 대역을 기반으로 하는 드론 운항 시스템 개발에 필수 조건으로 이 주파수 대역에 대한 간섭 회피 기술이 개발되고 적용되어야 한다. 본 논문에서는 433 MHz 대역 신호의 간섭 회피 및 저감 기술 개발에 필요한 433 MHz 대역 신호의 측정과 분석 결과를 보고하고자 한다. 433 MHz 대역 신호의 측정과 분석은 3곳에서 5분 간격으로 측정된 스펙트럼을 통해 이루어졌다. 본 연구에서 수행된 측정과 분석은 공간적 특성, 시간적 특성 및 트래픽 특성 등을 고려하였기 때문에 433 MHz 대역의 간섭 회피 기술 개발에 필요한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.
비행환경에서의 드론 운용에 있어서 ICAO가 규정한 성능 요구조건을 만족하기 위해서는 SBAS와 같이 보강정보를 제공해주는 시스템이 필요하다. 하지만 드론이 SBAS 신호를 지속적으로 수신할 수 없는 환경에서는 드론의 운용 범위가 제한될 수 있다. 본 논문에서는 드론 운용범위 확대를 위하여 SBAS 위성 신호 차폐지역에 위치한 드론을 가정하여 기준국 서버에서 별도의 통신 채널을 이용하여 SBAS 보정정보를 송출하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 구현하고 정적 환경에서 검증을 수행한 결과 DGPS 측위 결과는 약 10cm 정도의 성능 차이를 보여 그 성능이 매우 유사함을 확인할 수 있었다. 또한 시스템에서 계산한 보호수준 역시 항공용 수신기에서 계산한 값 대비 2m 이내의 성능차이를 보임으로써 실시간 소프트웨어에 적용된 알고리즘의 적절성을 검증하였다.
본 논문에서는 네트워크가 수시로 결합, 분리되는 군집 드론 네트워크를 위한 효과적인 동적 슬롯 재할당 기법을 제안한다. 네트워크별 리더 노드는 드론들간의 주기적인 정보교환을 통해 이웃 네트워크의 슬롯할당정보를 파악한다. 해당 정보를 이용하여 리더 노드는 네트워크가 결합되는 경우, 경쟁방식을 적용했을 때의 슬롯할당 성공확률을 기준으로 경쟁 또는 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다. 제안하는 기법에서 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당하면 충돌없이 슬롯을 재할당하며 네트워크 규모와 무관하게 항상 동일한 성능을 보장할 수 있다. 그리고 경쟁방식을 적용하면 네트워크 결합에 의해 재할당해야하는 슬롯의 개수를 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 동적인 군집 드론 네트워크에서 경쟁 방식에 비해 항상 우수하거나 최소한 동일한 성능을 보임을 확인한다.
우리나라 토지공부는 일제 시대의 낙후된 기술로 정립되어 현재 국내 토지의 15%가 지적도와 맞지 않는다. 이에 정부는 '지적재조사 사업'이라는 이름 아래 우리나라 토지공부를 정립하고 측량 원점을 세계측지계로 변경 중에 있다. 지적재조사 사업이 끝난 후 우리나라 디지털 정보 서비스가 구축되어 디지털 지적정보가 제공될 때, 그 정보를 이용하여 손쉽게 측량할 수 있는 드론 경계 복원 측량 방법을 제안한다. Mobile GCS는 모바일 어플로 드론을 제어하고 토지공부에 기록된 경계점 좌표를 획득하여 드론이 자동 비행하여 경계점을 표시하도록 한다. 개발한 프로토타입 드론으로 6개 경계점을 2분 내로 순회하였다.
본 논문은 컴퓨터의 기본 구조와 프로그래밍을 쉽고 재미있게 배우기 위하여 스크래치 프로그램을 사용하여 수중드론을 3차원적 이동을 할 수 있도록 개발하였다. 본 연구의 결과물인 수중드론을 통하여 사용자는 다양한 문제를 창의적이고 효율적으로 해결하는 컴퓨팅 사고력을 기를 수 있다고 사료된다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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