최근 드론에 대한 관심이 높아지면서 이를 활용하는 분야도 지속적으로 증가하고 있다. 향후 드론시장은 크게 향상될 것으로 기대되며, 활용 또한 점점 더 높아지게 될 것이다. 하지만 그에 따른 부작용 역시 적지 않다. 드론을 보다 안전하고 보편적으로 이용하기 위해서는 안전과 사생활보호 등 고려해야 할 문제도 많다. 본 연구는 드론비행으로 인한 사생활침해 등 법률위반 관계를 검토하고, 이를 해결하기 위반 방안을 연구하였다. 드론비행으로 인한 인간의 삶과 행동에 평안함과 즐거움을 제공하고 있지만 이로 인한 문제점도 새롭게 발생하고 있다. 때문에 드론비행으로 인한 역기능을 줄이는 대책도 반드시 필요하다.
A compound drone that combines a fixed wing and a rotary wing is an aircraft that can take off and landing vertically, and can increase flight time and fly faster with fixed wings. The compound drones are divided into many types depending on the method of adding the thrust vectoring or the lift fan and the position of the rotor. In this study, we designed and fabricated a composite drone with four V-TOL motors in a fixed-wing, and assigned missions to the aviation body, hence judged mission accuracy using the actual flight test. The design process and the mission evaluation process employed in this study can be utilized on the development of various unmanned aerial vehicle.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.53-64
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2019
The purpose of this study is to find out the fast delivery route that several drones return a truck again after departing from it for delivery locations at each cluster while the truck goes through the cluster composed of several delivery locations. The main issue is to reduce the total delivery time composed of the delivery time by relatively slow trucks via clusters and the sum of maximum delivery times by relatively fast drones in each cluster. To solve this problem, we use a three-step heuristic approach. First, we cluster the nearby delivery locations with minimal number of clusters satisfying a constraint of drone flight distance to set delivery paths for drones in each cluster. Second, we set an optimal delivery route for a truck through centers of the clusters using the TSP model. Finally, we find out the moved centers of clusters while maintaining the delivery paths for the truck and drones and satisfying the constraint of drone flight. distance in the two-dimensional region to reduce the total delivery time. In order to analyze the effect of this study model according to the change of the number of delivery locations, we developed a R-based simulation prototype and compared the relative efficiency, and performed paired t-test between TSP model and the cluster-based models. This study showed its excellence through this experimentation.
The aim of this study is to develop guidelines for predicting interference between drones and wakes during non-destructive blade inspections in wind power systems. The wake generated by wind towers and blades can affect the stability of drone flights, necessitating the establishment of guidelines to ensure safe and efficient inspections. In order to predict the interference between drones and blades, environmental variables must be considered, including quantification of turbulence intensity in the wake generated by the tower and blades, as well as determining the appropriate distance between the drone and the tower/blades for flight stability. To achieve this, computational fluid dynamics (CFD) analysis was performed using cross-sectional geometries corresponding to the main wind turbine blade and tower span locations. Based on the CFD analysis results, a safe flight path for drones is proposed, which minimizes the risk of collision and interference with towers and blades during maintenance operations of wind power systems. Implementation of the proposed guidelines is expected to enhance the safety and efficiency of maintenance work.
This paper introduces Korea Airport Corporation's own research and development contents and plans for navigation aids check using drone which is actively research and developed mainly in advanced countries. The hardware, algorithm, operating program of the drone system, the drone flight trajectory setting, and real-time measurement results were analyzed and verified. By securing domestic technology for the latest technology utilizing drone, we plan to promote more thorough aviation safety and advanced technology in related field and commercialized it in domestic and overseas.
Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.
Unmanned drone stations for automatic charging have been developed in order to overcome the flying time limitation of rotary wing drones. Since the drone stations is an unmanned operating system, each of the drones will be required to have a high degree of landing accuracy. Drone precision landing has been mainly studied depended on image processing technologies, but the image processing systems make several problems, such as the mission weight, the drone cost, and the development complexity increases, and the flight time decrease. Thus, this paper researched accuracy of precision landing based on RTK (real time kinetics) for rotary wing drones. For the experiments of RTK based precision landing, a drone repeatedly performed three missions. The survey accuracies of the RTK about missions respectively were set as 0.3, 0.2, and 0.1 meters. Each mission has one take-off point, two way-points and one landing-point, and was repeated ten times. The experiment results revealed landing error distance means of around 0.258, 0.12 and 0.057 meters on each of RTK setting.
본 논문은 비행시험 전 수직 이착륙 드론용 배터리 시스템 설계 및 지상 성능 평가에 대하여 다룬다. 배터리를 포함한 드론의 무게는 약 45 kg이며, 4개의 모터를 이용하여 추력을 발생 시키고 방향도 전환할 수 있는 드론이다. 30분 동안 비행임무에 필요한 전력을 시뮬레이션 하였고 그 결과 총 2.4 kWh의 전력이 필요하였다. 전압 운영 범위는 54 V ~ 44 V이며 13셀로 구성된 두 개의 배터리팩을 (4 C-rate) 제작하였다. 그리고 배터리 관리시스템을 장착하여 과전압, 저전압 및 과전류를 방지할 수 있는 기능을 추가하여 무인기 운용 안전성을 높였다. 최종적인 배터리 성능 검증을 위해 -10 ℃, 25 ℃, 40 ℃에서 시뮬레이션 방전 시험을 수행하여 비행 임무를 위한 필요 전력이 충족됨을 확인 하였다.
세계적 관심과 함께 드론은 물품 수송, 산림 보호, 안전 관리 등 활용 분야의 저변을 확대해 나가고 있으며 드론은 활용 분야 확대 및 규모 확장에 따라 군사 작전, 환경 감시 등 다양한 분야에서 군집 비행이 응용되고 있다. 현재 국내에서는 특정 산업 분야의 서비스를 위한 이음 5G와 같은 특화망을 구축해 나가고 있다. 이와 관련하여 드론 시스템 또한 AI와 자율비행 등과 융합된 서비스를 제공하기 위해 특화망을 구축하려는 움직임이 보이고 있다. 드론이 여러 서비스와 융합됨에 따라 다양한 환경에서의 다양한 보안 위협 또한 종속되고 있으며, 이에 대응하여 국내에서는 드론 보안에 대한 요구사항과 가이드라인을 마련하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 드론 시스템 중 드론의 군집 비행 시스템과 이를 위한 이음 5G와 같은 이동통신 특화망에서 무선랜과 양자 엔트로피 기반 난수 발생기를 탑재한 암호모듈을 활용하여 군집 비행 드론 간 피아식별 및 안전한 정보 제공 기술 방법을 제안하고, 구현에 참고할 수 있는 테스트 벡터를 제공한다.
농업용 드론을 이용한 방제 작업의 경우 그 경제적 효율성으로 인해 활용도가 증가하고 있으나, 작업자의 숙련도에 따라 효과의 차이가 발생한다. 이에 본 연구에서는 스마트 운영 모드를 적용하여, 수동 비행 모드에서 제어의 단점을 보완하고 이에 대한 수치적 모델을 제안하고, 선행 연구와 비교 검증을 통해 실험적 검증을 수행하였다. 그 결과 농업용 방제 드론들의 분사 시간 및 방제면적을 도출하였고, 수치적 모델과 유사성이 높은 방제용 드론을 선정하여 실험적으로 검증하였다. 이를 통해 수동 비행 모드보다 스마트 운영 모드 적용 시 살포 면적 및 작업(살포 균일도 및 작업 효율)이 상대적으로 효과적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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