• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.211-219
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• 2020

본 논문에서는 4차산업의 혁명의 핵심 기술 중 사물 인터넷 (Internet of Things)과 드론(Drone)을 접목시킨 드론 인터넷(Internet of Drones)에 대해서 연구하였다. IoD 기술은 실제 전장에서 실제 전장과 C4ISR 작전을 효율적이고 경제적으로 운영하는데 특히 중요하다. 본 연구는 드론의 제한된 배터리 용량과 군의 드론 전사 육성 및 도입, 운용에 따른 예산 책정 기준 부재에 따른 문제점을 해결하는데 목표가 있다. 이에 따라 드론 투입 작전 상황 발생 시 임무 지역 (Mission area)이 정해지고 그에 따른 임무 지점 (Hovering point)과 임무 완료 제한시간이 정해질 경우, 최소한 몇 대의 작전 드론을 투입하여야 가장 경제적이고 효율적인 작전 운용이 가능한지 작전 투입 드론의 대수를 최적화해주는 DFDO(Drone Force Deployment Optimization) 알고리즘을 제안한다.

• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.31-37
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• 2019

본 논문에서는 현재 육군에서 추진하고 있는 드론봇 전투체계에서 부대단위별 효율적 감시정찰 임무를 수행하기 위한 드론의 편제소요를 도출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 육군의 대대 및 중대의 감시정찰 임무와 관련된 정면과 종심, 중요감시지역 수의 문제를 실제 작전환경을 고려하여 가정하였으며 first, next, valid, output 4단계의 Brute Force 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통하여 대대 및 중대의 감시정찰에 필요한 최소한의 드론 대수를 도출하였고 각각 드론의 경로계획을 수립하였다. 그 결과, 육군의 드론봇 전투체계에서는 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 부대별 임무에 특성에 따라 보다 간단하고 빠르게 임무수행에 필요한 드론의 편제소요를 도출할 수 있을 것이다. 향후에는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 편제소요 도출방안의 신뢰성 검증에 대한 연구를 진행하도록 하겠다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.33-38
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• 2024

In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.23-39
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• 2019

군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.825-836
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• 2019

군 병력의 효율적 운용을 위한 정보공유의 수단으로서 높은 망 유연성을 제공할 수 있는 드론형 기지국이 최적의 플랫폼이 될 것으로 예상된다. 또한 넓은 대역폭을 활용 가능한 밀리미터파 주파수대역은 대용량 데이터를 송수신하는데 적합하지만 shadowing에 취약한 특성을 가지게 되는데, 자유롭게 고도를 조절할 수 있는 드론형 기지국의 특성을 활용하면 LoS를 안정적으로 확보하여 취약점을 상쇄할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 다양한 요소가 반영된 드론형 기지국의 성능분석을 위한 모델링을 수행함으로써, 차후 군 통신망으로써 활용가능성이 기대되는 드론형 기지국의 성능평가에 대한 틀을 제공하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.51-58
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• 2016

최근 국내는 물론 전 세계적으로 새로운 관심을 끌고 있는 기술은 무인 항공기이며, 과학, 군사, 마케팅, 스포츠, 엔터테인먼트 등 다양한 분야를 가리지 않고 발휘하는 다재다능함이 드론 열풍의 원동력이다. 또한 활용 범위가 광범위한 만큼 향후 산업화된다면 그 잠재력 또한 무궁무진할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 무인항공기 기반의 빅데이터 처리 시스템의 프로토타입을 설계 및 제안 하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.38-45
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• 2019

회전익 드론의 후류에서 발생하는 강한 유동과 살포되는 농약 노즐에서의 스프레이 유동이 동반될 경우, 극심한 기체의 요동과 함께 액적 유동은 바람의 영향을 크게 받게 된다. 특히 액적은 공기역학적인 항력의 영향을 받기 때문에 단순한 제자리 비행과는 달리 전진 비행을 할 경우 또는 측풍을 받고 있을 경우, 살포 영역에 큰 변화가 발생한다. 이로 인하여 드론을 활용한 농약살포에는 보다 큰 비산의 위험성이나 위치간의 낙하분산에 차이가 커져 효율성이 떨어질 수 있는 문제가 생긴다. 따라서 적절한 수치 모델링과 이를 적용한 전산 시뮬레이션을 통하여 다양한 비행 및 대기 조건을 적용할 수 있는 예측 도구가 필요하다. 본 연구에서는 로터에서 나오는 강한 하풍과 드론의 비행속도에 따른 액적 유동 특성에 대해 실험 및 수치해석을 진행하였으며, 액적이 분포하는 확률밀도함수를 구하여 서로 비교함으로써 농약살포용 드론에서 액적을 살포할 시 효율성을 증진시킬 수 있는 분사 시스템을 구축하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권2_2호
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• pp.285-291
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• 2023

In this paper, in order to secure the safety and productivity of pine cone harvest, modeling and structural analysis of the hammering system for pine cone harvest drone that can easily access pine cone of Pinus koraiensis and collide with them to harvest them was performed. It calculate the equivalent stress for the structure of the hammering system and the yield strength of the applied material by applying the shear force of the stalk at which the pine cone is separated from the branch, and it is to verify the safety of the structure and propose an optimal design through appropriate factor of safety and design change. The shear force of the stalk at which the pine cone was separated from the branch was 468 N, and was applied to both ends of the hammering system. The yield strength of SS400 steel used in the hammering system is 245 ㎫, and the design change and structural analysis were performed so that the Von Mises stress could be less than 122.5 ㎫ by applying the factor of safety of 2.0 or more. As a result of the structural analysis of the frist modeling, the Von Mises stress was 220.3 ㎫, the factor of safety was 1.12, and the stress was concentrated in the screw fastening holes. As a result of the design change of the screw fastening holes, the Von Mises stress was 169.4 ㎫, the factor of safety was 1.45, and the stress was concentrated on the side part. As a result of the design change by changing screw fastening holes and adding ribs, the Von Mises stress was 121.6 ㎫, and the factor of safety was 2.02. The safety of the hammering system was secured with an optimal design with little change in mass. There was no deformation or damage as a result of experimenting on pine cone harvest by manufacturing the hammering system with an optimal design.