• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.163-169
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• 2021

In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권2호
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• pp.78-83
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• 2018

Rapidity and accuracy are important considerations when a drone is employed in a wide surveillance area to detect a target. They are more important when the scope of application is a search and rescue operation or the monitoring of natural disasters, which may require prompt warnings and response. During the actual operation of a drone, rapidity and accuracy are associated with the change in the altitude of the drone. The aim of this study is to analyze the characteristics of drones at varying altitudes and prove that altitude is a relevant factor in the performance of drones. Herein, the characteristics of the drone at varying altitudes were analyzed through several search simulations. The results suggest that a high-altitude drone is relatively advantageous compared to a low-altitude drone in a probability-based target search, and that the search altitude is also a very important and fundamental factor in target search by drones.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.147-157
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• 2018

There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.664-666
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• 2021

안티 드론은 불법적인 드론의 침입 및 활동을 감지하고 차단하는 장치를 의미하며, 불법 드론을 추락시키거나 공중에서 파괴시키는 기술을 포함하는 것으로서, 본 논문은 안티 드론 기술로 원격 드론 탐지에 따른 재밍의 영향성 분석한 것이다. 드론의 거리에 따라 재밍 신호의 영향이 달라질 수 있다. 삼각파의 발생으로 근거리에 있는 드론과 원거리에 있는 드론을 동시에 재밍을 할 수 있는 장점이 있으며, 최대 전력으로 송신하지 않음으로 배터리를 효율적으로 운용할 수 있는 효과가 있다. 또한, 원거리에서 재밍에 대한 영향을 받지 않더라도 근거리에서는 더욱 재밍 영향이 크므로 재밍에 대한 영향을 달리 받을 수 있는 장점이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.881-890
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• 2022

다양한 장소에서 드론이 활발하게 이용되면서 비행금지구역 내 불법 침입, 정보 유출, 항공기 충돌 등의 위험이 증가하고 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해 비행금지구역으로 침입하는 드론을 탐지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 기존의 드론 음향 탐지 연구는 탐지 모델에 환경 소음에 노출된 드론 음향을 그대로 학습시켰기 때문에 환경 소음에 독립적인 성능을 얻지 못했다. 이에 본 논문에서는 다양한 공간에서 환경 소음에 노출된 드론 음향을 명확하게 탐지하기 위해 주변 환경 소음을 별도로 수집하고, 드론 음향 신호에서 환경 소음을 제거하여 시끄러운 환경 속에서도 견고한 성능을 나타내는 범용적인 드론 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수집한 드론 음향 신호에서 환경 소음을 제거한 후 Mel Spectrogram 특성추출과 CNN 딥러닝을 이용하여 드론 존재 여부를 예측하였다. 실험 결과, 환경 소음으로 인해 감소했던 드론 탐지 성능을 7% 이상 향상시킴을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1217-1228
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• 2023

본 논문에서는 드론의 공격을 무력화시키는 기술인 안티드론에 대한 기술 및 특허 분석을 실시하였다. 안티드론의 기술 정의, 안티드론 시스템의 기술 요소 등 안티드론의 기술에 대한 조사를 진행하였다. 또한 2011년부터 10년간 국내외에서 출원된 드론 및 안티드론의 출원 특허에 대해 조사하였다. 최근 10년간 국내 특허 출원 건수 및 안티드론에 관한 국내 특허 출원 건수를 조사하였고, 국외 출원의 경우, 미국, 유럽, 일본, 중국, PCT에 최근 10년간 출원된 안티드론에 관한 출원실적을 조사하였다. 국내 안티드론에 관한 특허 내용에 대해 "안티드론"으로 검색된 무력화 기술 특허, 드론의 탐지 및 식별 기술에 관한 특허, 드론의 무력화 기술에 관한 특허 등을 조사하였다. 본 연구를 통해 드론 탐지 기술로 출원된 총 91건의 특허 중 공공기관의 출원은 5건으로 5.5%를 차지하였고, 드론 식별 기술로 출원된 총 174건의 특허 중 공공기관의 출원은 4건으로 2.3%를 차지하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.159-162
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• 2017

최근 드론은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 테러, 범죄, 보안 등에 악용될 우려가 높아지고 있다. 해외에서는 안티 드론 기술들에 대한 연구결과들이 수차례 발표되었으며, 국내에서도 레이다를 활용한 드론 탐지 기술에 관심이 증가하고 있다. 하지만 상용 드론은 작은 크기와 낮은 반사도로 인해 탐지가 어렵다고 알려져 있어 이를 극복하기 위한 기술개발이 필요되고 있다. 본 논문은 실제로 진행된 ISAR 기반의 드론 탐지 실험결과를 제시한다. 지상에 설치된 레이다를 통해 원거리에서 비행하는 드론의 ISAR 원시데이터를 획득하였으며, 영상형성 기법을 적용하여 탐지 성능이 향상됨을 보인다.

• 전자통신동향분석
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• 제37권1호
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• pp.10-20
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• 2022

A drone without attaching guns or bombs can be a dangerous weapon, since its motor speed is greater than 3000 rpm, which is similar to that of a mower powered by a LiPo battery. The anti-drone system is the only means of detecting and neutralizing drone attacks. Many defense companies around the world provide solutions using various types of equipment (for example, radar, cameras, jamming guns, and net guns). ETRI has also developed a Low-Altitude Drone Detection (LADD) system consisting of Ku-band radar and an Electro-Optical/Infra-Red (EO/IR) camera. In this paper, we summarize recent technical advances in anti-drone systems around the world and introduce the features and describe the performance of the LADD system.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.247-257
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• 2020

본 연구는 범죄 집단이나 테러리스트 등 악의적 의도로 사용되는 드론으로부터 국가중요시설 방호를 위한 효과적인 안티드론 시스템 구축 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 연구목적 달성을 위해 안티드론 시스템에 관한 기술 및 정책 보고서, 제조업체의 공개 자료, 학술 연구논문을 검토하고, 드론 관련 분야의 전문가를 대상으로 안티드론의 복합적인 대응체계 구축과 관련한 인터뷰를 실시하였다. 연구결과, 탐지체계는 다양한 센서의 장단점을 보완하여 탐지율을 향상시킬 수 있도록 중첩·혼합운용하는 것이 효과적이며, 무력화 수단은 소프트킬 방식과 하드킬 방식을 배비하여 작전환경에 맞게 선택적으로 사용할 수 있도록 융통성을 확보하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 다시말해 불법드론 사전관리체계 정립, 탐지자산 혼합 및 중첩운용, 적합한 대응방안 결정, 무력화 수단 다중배비 등이다. 이러한 중첩·복합적 안티드론체계 운용을 통한 국가중요시설에 대한 방호체계 구축이 무엇보다 시급한 과제라 할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.192-198
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• 2018

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.