• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.591-598
• /
• 2017

현재 무인항공기의 기술 변화와 시장 규모는 발 빠르게 확산되고 있다. 활용 범위의 확대로 드론을 쉽게 접할 수 있게 되면서 조종자의 조종 미숙으로 인한 피해가 발생한다. 이러한 문제 발생으로 인한 피해를 최소화하기 위해서 드론의 안정적인 비행 능력이 요구되며 이를 위하여 모터의 안정적인 속도 제어가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 모터의 제어 방안으로 Arduino를 주 제어장치로 사용하였으며 기체의 자세 안정화를 위하여 가속도 센서와 자이로 센서를 사용하였다. 또한, 초음파 센서를 드론에 탑재하여 일정 높이에서 호버링이 가능하도록 하였다. 안드로이드 앱을 이용하여 드론을 제어하였으며 그 결과 0~2m 범위의 지정한 위치에서 안정적으로 호버링이 가능함을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제49권1호
• /
• pp.53-61
• /
• 2021

본 논문은 고온 환경의 화력발전소 보일러 내부 점검용 드론 개발을 위한 선행연구로 AirSim을 이용한 고온 환경에서의 시뮬레이션을 통해 드론이 정상적인 비행이 가능한지 검증 하였다. 고온의 비행 환경에서는 공기 밀도, 점성계수 등이 상온과 달라 공력특성이 달라지며 이에 따라 드론의 비행성능 또한 달라진다. 따라서 온도 변화에 따른 프로펠러의 공력 특성의 변화를 확인하기 위해 JBLADE를 통한 프로펠러 해석과 추력 테스트, 전기추진계통 성능예측모델을 통한 동작특성예측을 수행하였다. 그리고 해석 및 성능예측 결과를 AirSim에 적용해 시뮬레이션을 진행하고 결과 분석을 통해 기체 재설계를 진행하였다. 재설계 결과 80℃의 환경에서 호버링 시 필요한 추력을 얻기 위해 재설계 전 최대 출력의 약 65% 사용하던 것이 52%로 감소함을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권2호
• /
• pp.531-536
• /
• 2024

최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제11권2호
• /
• pp.109-117
• /
• 2022

This paper proposes a method for detecting flight anomalies of drones through the difference between the command of flight controller (FC) and the navigation solution. If the drones make a flight normally, control errors generated by the difference between the desired control command of FC and the navigation solution should converge to zero. However, there is a risk of sudden change or divergence of control errors when the FC control feedback loop preset for the normal flight encounters interferences such as strong winds or navigation sensor abnormalities. In this paper, we propose the method with a deep neural network model that predicts the control error in the normal flight so that the abnormal flight state can be detected. The performance of proposed method was evaluated using the real-world flight data. The results showed that the method effectively detects anomalies in various situation.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.227-260
• /
• 2018

최근 드론의 활용이 증가하면서 드론 기체의 파손 망실 손해 및 제3자의 신체 재산 피해 등 위험 역시 커지고 있다. 국내에서는 최근 드론 활용이 증가하면서 드론사고가 언론에 자주 보도되고 있다. 또한 시민 제보나 군 경찰의 처분의뢰 등을 통해 불법 사실을 인지하고 행정처분을 한 건수 역시 증가 추세이다. 드론사고로 인하여 제3자의 인적 물적 피해에 대한 손해배상책임 및 촬영정보유출 배상책임 등이 발생할 수 있다. 이에 따라 드론사고로 인한 책임과 위험을 완화할 수 있는 드론보험에 대한 고찰이 필요하다. 미국은 주택종합보험을 통해 주택에서 레저용 드론에 의해 발생하는 손해에 대해 보상받을 수 있다. 영국은 드론사고 발생 시 드론 소유자나 운영자가 무과실책임을 부담하게 된다. 또한 영국에서는 드론의 무게 및 운영 목적에 따라 드론보험 가입의무가 구분된다. 독일은 인적 물적 손해 발생 시, 드론 소유자는 드론이 항공기로 인정되는 한 무과실책임이 인정된다. 또한 독일에서는 드론 소지자에게 책임보험 가입의무를 부과하고 있다. 국내는 타인의 수요에 따라 유상으로 활용하는 초경량비행장치사용사업, 항공기대여업 및 항공레저스포츠업에 한하여 보험 가입을 의무화하고 있다. 이에 따라 자기 수요에 따라 활용되는 임무용 무인비행장치로 인한 제3자 손해 발생시, 원활한 손해배상에 어려움이 발생할 수 있는 상황이다. 외국 보험회사들은 드론으로 발생할 수 있는 다양한 손해를 담보하는 드론보험을 출시 판매하고 있다. 국내에서도 일부 보험사에서 드론 관련 제3자 손해배상보험 및 드론 기체 파손 망실 시 손해보전을 위한 기체보험을 개발하여 운영 중이다. 그러나 국내 드론보험은 합리적인 수준의 보험요율 산정을 위한 객관적인 자료 부족으로 인해 드론보험 요율이 매우 높은 실정이다. 또한 해킹 도난 분실 위험 및 기상영향 등 드론의 특수성을 반영한 드론보험 개발 역시 미흡한 실정이다. 드론 도입 활용 활성화 및 드론 활용 기관의 경제적 부담을 완화하기 위하여 드론보험 요율을 합리적인 수준으로 인하하는 것이 우선적으로 필요하다. 합리적인 수준의 보험요율을 산정하기 위해서는 보험사가 비행자료 등 기초자료를 확보하는 것이 선행되어야 하므로, 드론 시범사업을 통해 확보된 비행자료 등 기초자료를 보험업계와 공유하는 것이 필요하다. 또한 드론 활용으로 인한 제3자 손해 발생 시 원활한 배상을 위해 기체무게 활용분야 활용빈도 등 위험도를 고려하여 제3자 배상보험 가입을 제도화하는 방향에 대한 검토가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.237-246
• /
• 2022

Among the technologies of the 4th industrial revolution, drones that have grown rapidly and are being used in various industries can be operated by the pilot directly or can be operated automatically through programming. In order to be controlled by a pilot or to operate automatically, it is essential to predict and analyze the optimal path for the drone to move without obstacles. In this paper, after securing and analyzing the pilot training dataset through the unmanned aerial vehicle piloting training platform designed through prior research, the profile of the dataset that should be preceded to search and derive the optimal route of the unmanned aerial vehicle was designed. The drone pilot training data includes the speed, movement distance, and angle of the drone, and the data set is visualized to unify the properties showing the same pattern into one and preprocess the properties showing the outliers. It is expected that the proposed big data-based profile can be used to predict and analyze the optimal movement path of an unmanned aerial vehicle.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.486-492
• /
• 2018

Black carbon concentrations were measured along the altitude at various locations using a drone coupled with a small black carbon detector. The measurement locations are Eunseok Mountain, downtown, four places in KOREATECH campus, Byeongcheon, Cheonan, Chungcheongnam-do, and Chungbu Expressway in Ochang-eup, Cheongju, Chungcheongbuk-do. The average concentration of black carbon measured in Eunseok Mountain was $1.64{\mu}g/m^3$ and the average concentration near the Chungbu Expressway was measured to be $3.86{\mu}g/m^3$. The average concentrations of four places inside campus ranged from 1.37 to $2.67{\mu}g/m^3$. The concentration of black carbon at all places tended to be slightly decreased according to the altitude, but the influence of pollution source, geometry, wind speed, and wind direction are thought to be larger than the effect of altitude. Effect of air flow caused by drone flight on the measurement of black carbon were investigated and it resulted in that the measurement of BC concentration was affected by less than 5%.

• 전자통신동향분석
• /
• 제35권4호
• /
• pp.81-90
• /
• 2020

The use of machine learning technologies such as deep and reinforcement learning has proliferated in various domains with the advancement of deep neural network studies. To make the learning successful, both big data acquisition and fast processing are required. However, for some physical world applications such as autonomous drone flight, it is difficult to achieve efficient learning because learning with a premature A.I. is dangerous, cost-ineffective, and time-consuming. To solve these problems, simulation-based approaches can be considered. In this study, we analyze recent trends in drone simulation technologies and compare their features. Subsequently, we introduce Octopus, which is a highly precise and scalable drone simulator being developed by ETRI.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제10권4호
• /
• pp.470-477
• /
• 2022

EOTS for drones is showing another aspect of market expansion in detection and recognition areas previously occupied by artificial satellites. The two-axis EOTS for drones controls the vibration or disturbance caused by the drone during the mission so that EOTS can accurately recognize the goal. Vibration generated by drones is transmitted to EOTS. Therefore, it is essential to develop a stabilization controller that attenuates vibrations transmitted from drones so that EOTS can maintain the viewing angle. Therefore, it is necessary to standardize drone disturbance and secure the performance of EOTS disturbance attenuation controller optimized for disturbance level through this. In this paper, a method of standardizing drone disturbance applied to EOTS is studied, through which EOTS controller simulation is performed and stabilization controller shape is selected and designed.

• ETRI Journal
• /
• 제43권4호
• /
• pp.580-593
• /
• 2021

When operating in confined spaces or near obstacles, collision-free path planning is an essential requirement for autonomous exploration in unknown environments. This study presents an autonomous exploration technique using a carefully designed collision-free local planner. Using LiDAR range measurements, a local end-point selection method is designed, and the path is generated from the current position to the selected end-point. The generated path showed the consistent collision-free path in real-time by adopting the Euclidean signed distance field-based grid-search method. The results consistently demonstrated the safety and reliability of the proposed path-planning method. Real-world experiments are conducted in three different mines, demonstrating successful autonomous exploration flights in environment with various structural conditions. The results showed the high capability of the proposed flight autonomy framework for lightweight aerial robot systems. In addition, our drone performed an autonomous mission in the tunnel circuit competition (Phase 1) of the DARPA Subterranean Challenge.