전 세계적으로 드론을 이용한 택배서비스가 새로운 주요사업으로 떠오르고 있다. 미국의 DHL 운송업체는 이미 드론을 이용한 택배서비스를 시작하였으며 구글과 아마존, 그리고 중국의 알리바바, 바이두에서도 드론 택배사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나, 이러한 사업이 아직 활성화 되지 못하는 이유는 운영하는데 있어서 몇가지 문제점을 가지고 있기 때문이다. 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 다양한 보안성과 안전성을 고려해야만 한다. 드론 간에 원활한 네트워크를 구성하여 서로 충돌을 회피할 수 있도록 드론 간에 정보를 교환함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 이를 위해, 효율적인 망성능이 필수적이며 본 논문에서는 옵넷 시뮬레이터를 통하여 드론 간의 원활한 통신을 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 비교함으로써 이러한 문제점을 보완하고자 한다. 드론 간 통신을 위한 MANET을 구성하고 이를 시뮬레이션을 통하여 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다.
This study focuses on the development of a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles to deliver goods directly to the end consumer utilizing drones to perform autonomous delivery missions and an image-based precision landing algorithm for handoff to a robot in an intermediate facility. As the logistics market continues to grow rapidly, parcel volumes increase exponentially each year. However, due to low delivery fees, the workload of delivery personnel is increasing, resulting in a decrease in the quality of delivery services. To address this issue, the research team conducted a study on a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles and conducted research on the necessary technologies for drone-based goods transportation in this paper. The flight scenario begins with the drone carrying the goods from a pickup location to the rooftop of a building where the final delivery destination is located. There is a handoff facility on the rooftop of the building, and a marker on the roof must be accurately landed upon. The mission is complete once the goods are delivered and the drone returns to its original location. The research team developed a mission planning algorithm to perform the above scenario automatically and constructed an algorithm to recognize the marker through a camera sensor and achieve a precision landing. The performance of the developed system has been verified through multiple trial operations within ETRI.
Errors included in Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements degrade the performance of user position estimation but can be mitigated by spatial correlation properties. Augmentation systems providing correction data can be broadly categorized into State Space Representation (SSR) and Observation Space Representation (OSR) methods. The satellite-based cm-level augmentation service based on the SSR broadcasts correction data via satellite signals, unlike the traditional Real-Time Kinematic (RTK) and Network RTK methods, which use OSR. To provide a large amount of correction data via the limited bandwidth of the satellite communication, efficient message structure design considering service area, correction generation, and broadcast intervals is necessary. For systematic message design, it is necessary to analyze the influence of error components included in GNSS measurements. In this study, errors in satellite orbits, satellite clocks for GPS, Galileo, BeiDou, and QZSS satellite constellations ionospheric and tropospheric delays over one year were analyzed, and their spatial decorrelations and linear modeling characteristics were examined.
최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.
This study is to suggest legislation and criteria for public service drones for disaster safety in order to enhance the research and development of the drones by helping setting right direction of the R&D. Many foreign governments are now conducting research and development on using drones as public service for disaster safety. Although there are also some efforts to using drones for public service in Korea, domestic laws and performance criteria for the drones for the purpose have not prepared yet. To set a right direction of the R&D, the laws and criteria shall be legislated and established immediately and then we can enhance the efforts to develop related technology for the drone. So this study proposed a performance criteria to fit various circumstances and situations by analyzing the aviation law in overseas. We hope this study can help R&D on the public service drones for disaster safety.
Unmanned Aerial Vehicles (i.e., drone) are gaining a lot of interest from a wide range of application domains such as infrastructure monitoring and parcel delivery service. In those service scenarios, multiple UAVs are involved and should be reliably operated by so-called UAV management system. For that, we propose oneM2M standard based UAV management and control system which is specifically targeted at traffic management of low-altitude UAVs. In this paper, we include oneM2M platform architecture and its implementation for UAV management system in conjunction with UAV interworking procedure.
사이버 보안위협이 증가하면서 시스템 보안 수준이 보증된 고신뢰 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 정보보호제품에 대한 평가 인증 국제 표준인 공통평가기준(CC: Common Criteria)은 고등급 보안 수준을 보증하기 위해 시스템에 대한 정형명세 및 검증을 요구하고 있으며 점차 이를 준수하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 고등급 보안 수준을 보증하기 위해 다양한 분야에 적용 가능하며 고신뢰 수준을 요구하는 드론시스템에 대한 보안 위협을 도출한다. 그 결과를 기반으로 시스템 커널 내 스케줄링 측면에서 개선된 시스템 모델을 Z/EVES를 활용하여 정형명세 및 검증을 진행함으로써 고신뢰 드론시스템에 적용 가능한 스케줄링 방식을 제안한다.
In this paper, we propose a real-time drone-based violent protest detection system. Our proposed system uses drones to detect scenes of violent protest in real-time. The important problem is that the victims and violent actions have to be manually searched in videos when the evidence has been collected. Firstly, we focused to solve the limitations of existing collecting evidence devices by using drone to collect evidence live and upload in AWS(Amazon Web Service)[1]. Secondly, we built a Deep Learning based violence detection model from the videos using Yolov3 Feature Pyramid Network for human activity recognition, in order to detect three types of violent action. The built model classifies people with possession of gun, swinging pipe, and violent activity with the accuracy of 92, 91 and 80.5% respectively. This system is expected to significantly save time and human resource of the existing collecting evidence.
Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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