다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 운용되는 UAV에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운용하는 것은 매우 중요하다. 이런 UAV에 사용되는 터보프롭 엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지 이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용하여 손상된 양을 정확히 진단할 수있는 방법을 제안하였다. 이렇게 제안된 진단 방법은 단일손상과 다중손상 모두 진단할 수 있다.
본 논문에서는 재난모니터링, 환경감시 및 재난구호 등의 정보 수집 및 정찰 등의 임무를 수행하는 다수의 UAV들로 구성된 편대비행 네트워크를 위해 동적 트리 형성 프로토콜을 제안하였다. 특히 무선 동적 환경에 적응한 최적의 트리를 구성하기 위한 링크 비용을 구하기 위해 거리에 따른 무선 신호 감쇄현상을 적용하여 Hop-LQI Weight 알고리즘을 고안하였으며 이를 MSP430 K-mote 센서 플랫폼에 TinyOS 코드를 구현하였다. 이를 무선 통신에서 링크 비용 산출 기법인 Minimum LQI 방법과 노드 수에 따른 평균 경로 설정시간을 비교를 통하여 성능을 검증하였다.
다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 운용되는 UAV에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운용하는 것은 매우 중요하다. 이런 UAV에 사용되는 터보프롭 엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지 이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용하여 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 제안하였다. 이렇게 제안된 진단 방법은 단일손상과 다중손상 모두 진단할 수 있다.
본 논문은 상용 모바일 네트워크를 이용하여 원거리에서 무인항공기를 운용하기 위한 복수의 클라이언트용 관제 시스템을 설계하고, 구현한 시스템의 성능 시험에 관하여 기술하였다. 이동통신망을 통한 원거리 접속을 위해 상용 M2M 모듈이 내장된 데이터 송수신 모뎀을 제작하였고, 데이터베이스가 연결된 중앙 서버를 구축하여 무인항공기로부터 수신되는 비행 및 영상 데이터를 실시간으로 저장하고 지상관제시스템으로 전송할 수 있게 하였다. 지상관제시스템은 중앙관제용, 지상관제용, 스마트폰용으로 제작하여 사용 목적에 따라 운용하도록 구현하였다. 구축한 시스템으로 성능 시험을 실시하여 데이터의 지연 시간과 영상수신율, 클라이언트 상태를 측정하였고, 비행 시험을 통해 고도에 따른 모바일 네트워크 모뎀의 통신 구현 가능성도 확인해 보았다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) became popular platforms for the collection of remotely sensed data in the last years. This study deals with the monitoring of multi-temporal onion growth with very high resolution by means of low-cost equipment. The concept of the monitoring was estimation of multi-temporal onion growth using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological factors. For this study, UAV imagery was taken on the Changnyeong, Hapcheon and Muan regions eight times from early February to late June during the onion growing season. In precision agriculture frequent remote sensing on such scales during the vegetation period provided important spatial information on the crop status. Meanwhile, four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.) and fresh weight (F.W.) were measured for about three hundred plants (twenty plants per plot) for each field campaign. Three meteorological factors included average temperature, rainfall and irradiation over an entire onion growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 88% and 68% of the P.H. and F.W. with a root mean square error (RMSE) of 7.29 cm and 59.47 g, respectively. And $NDVI_{UAV}$ in the model explain 43% of the L.N. with a RMSE of 0.96. These lead to the result that the characteristics of variations in onion growth according to $NDVI_{UAV}$ and other meteorological factors were well reflected in the model.
In the present study, we investigate the flow characteristics of a quadrotor UAV in a hovering mode by measuring multiple two-dimensional velocity fields in the wake. The experiment is conducted at Re = 24,000 in a chamber large enough to neglect the ground effect, where Re is the Reynolds number based on the rotor chord length and the rotor tip speed. The rotational speed of the rotor is determined by an optical tachometer so that the lift force can be balanced with the weight of the UAV. The velocity field measured on the center plane of the rotor shows that the vortices are shedding from the tip of the rotor, inducing large fluctuations in the streamwise velocity along the wake shear layer. The strength of the rotor-tip vortex shedding is asymmetric with respect to the rotor axis due to the interaction between the rotor and the wake centerline of each rotor is inclined to the center of the UAV due to the pressure difference caused by the induced velocity. The wake from each rotor moves closer to each other while traveling in the streamwise direction, and then is merged together inducing large fluctuations in the transverse velocity. Due to the wake merging, on the center plane of the UAV, the velocity increases in the streamwise direction showing two-peak structure in the streamwise velocity contours.
무인기 원격탐사는 기존의 항공 및 위성 원격탐사보다 사용자가 원하는 시간에 높은 공간해상도의 영상을 취득하여 처리할 수 있다. 무인기 영상은 낮은 고도로 촬영되어 영상 한 장이 포괄하는 영역이 상대적으로 좁기 때문에 넓은 영역을 모니터링 하기 위해서는 다수의 영상을 병합하여 한 장의 영상으로 만드는 과정이 필요하다. 그러나 다수의 무인기 영상은 각각 다른 노출 조건에 의해 촬영되기 때문에 인접 영상 간에 밝기 값 차이가 존재하여 영상 병합시에 영상 접합선 부분에서 밝기 값이 대비되는 부자연스러운 병합영상을 생성하게 된다. 따라서 자연스러운 병합 영상 생성을 위해서는 영상간 밝기 값 차이를 보정해주고 접합선에 의한 효과를 제거하는 처리 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 상대방사보정을 통해 인접 영상간 밝기 값이 대비되는 현상을 해결하고, 영상 블렌딩 기법을 적용하여 밝기 접합선을 제거할 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방안의 성능 분석을 위해 두개의 데이터셋에 대한 병합영상을 생성하여 원본 병합영상과 비교하였다. 비교결과 중첩영역에서의 밝기 값 차이가 5, 제곱근에러가 7 부근의 차이를 보여 기존 방식 대비 우수한 제안 방법의 성능을 확인하였다.
최근, 무선 센서 네트워크에서 더욱 효율적인 노드의 에너지 관리를 위해 센서 데이터를 대신 수집해주는 모바일 싱크 노드에 관한 연구가 있었다. 대표적인 모바일 싱크 노드로는 UAV (Unmanned Aerial vehicle)가 사용되며, 학계에서는 최적의 UAV 경로를 계산하는 알고리즘을 제시하는 위주로 IoD (Internet of Drones) 환경의 급격한 발전을 만들어냈다. 동시에, 보안 관점에서 다수의 노드와 세션키를 효율적으로 만들어야 하는 IoD의 특성에 맞춰 상호 인증 및 안전한 키 교환을 목표로 하는 기법들이 몇몇 제시되었다. 하지만, 모바일 싱크 노드 환경에서의 안전한 통신을 제안한 대부분 논문은 종단 간 데이터 프라이버시가 지켜지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 모바일 싱크 노드와 센서 노드 간 인증부터 모바일 싱크 노드가 센서 데이터를 기지국까지 안전하게 중계하는 통합적 보안 모델을 처음으로 제안한다. 또한, 제안한 프로토콜의 안전성을 비공식적으로 입증하고 알려진 다양한 공격으로부터 안전함을 보인다. 마지막으로 기존에 제시된 IoD 환경에서 안전한 키 교환을 주제로 한 기법들과 통신 오버헤드를 비교해 본 논문에서 제시한 기법이 우수하다는 것을 보여준다.
최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한'고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)'를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, $7.5{\sim}13.5{\mu}m$ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시 근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된 지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교 고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을 종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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