In the present study, the preliminary study on a small solar-powered RC airplane are performed for the development of a long-endurance solar-powered UAV. Solar energy enables the solar-powered UAV to fly longer or eternally. The solar-powered UAV transfers the solar energy to electric energy and this energy is used for the flight and the battery charge. To increase the flying time, the efficiency of the solar-cell power system must be increased and the required power for flight must be minimized. Hence, the system integration including solar cell and controller, the power system design, and the aerodynamic and structural designs of the UAV is very important. The present study have performed the design, manufacture, and flight test of the small solar-powered UAV for the preliminary study of the long-endurance solar-powered UAV. From this study, the system integration technology of the solar-powered UAV design is established, and the possibility and the issue points for the development of the long-endurance solar-powered UAV are discussed.
For automatic landing of small VTOL UAV, it is necessary to calculate the distance from the UAV and the ground. The distance can be generally measured by a ultra-sonic sensor, but the ultra-sonic sensor has errors according to velocity of a sensor board. To compensate these errors, we proposed a sensor fusion method using a Kalman filter.
소형 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급속히 대중화됨에 따라 최근의 UAV 시스템은 각각의 목적에 따라 다양한 분야에서 설계되고 활용되고 있다. 이는 UAV 조정과 관련하여 전자, 센서, 카메라, 소프트웨어 프로그램 등에 이르기까지 많은 새로운 기회를 열어 가고 있으며 저비용 및 혁신적 업무 수행 능력으로 UAV의 활용과 응용 영역의 확대는 새로운 기술 혁신을 주도하고 있다. 특히 소형 UAV는 저고도 상황에서 예측이 힘든 돌발 변화나 장애물 출현 발생 확률이 높은 환경에서 비행을 하여야 한다. 본 논문에서는 소형 UAV 시스템의 자율 비행 기술에 관한 최근의 연구를 소개하고 적대적인 환경에서 소형 UAV의 저비용 센서들을 활용하여 경로 생성과 충돌 회피를 통해 안전하게 목표물에 도착을 유도하는 시험적 방안을 제안 한다.
무인항공기에 의한 사생활 침해는 신고를 필요로 하지 않는 소형 무인항공기에 장착된 영상정보처리기기로 인해 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서는 무인항공기로부터의 사생활 보호를 위해 사생활 보호 관련 법령 - 개인정보보호법, 정보통신망법 - 등이 무인항공기에 장착된 영상정보처리기기의 이동성을 반영할 수 있도록 보완될 것을 제안한다. 이와 함께, 사생활 침해의 우려가 가장 큰 미신고 소형 무인항공기에 대한 규정을 항공관련 법령에 포함할 것을 제안한다. 또한 피촬영자의 무인항공기 인지 및 촬영된 영상정보에 대한 비식별화 조치 등의 기술적 대응 방안을 제안한다.
Manned aircraft structural design is based on structural safety factor of 1.5, and this safety factor is equivalent to a probability of failure of between 10-2 and 10-3. The target failure probability of FARs is between 10-6 and 10-9 per flight according to aircraft type. NATO released STANAG 4703 to established the airworthiness requirements for small UAV which is less than 150kg. STANAG 4703 requires the Target Level of Safety according to MTOW. The requirements of failure probability for small UAV is between 10-4 and 10-5. In this paper, requirements of airworthiness certification for small UAV were investigated and the relationship of safety factors to the probability of structural failure is analyzed to reduce measure of safety factor and structural weight of unmanned aircraft.
무인항공기는 사람이 탑승하지 않고 미리 설계된 프로그램에 따라 동작하기 때문에 전자기 간섭 등의 외부 영향에 대해 높은 신뢰성을 요구한다. 하지만 소형 무인항공기는 무게 및 공간의 제약으로 인해 외부 영향에 대해 물리적으로 완벽한 저항성을 가지도록 만들기가 어렵다. 이러한 여건으로 인해 기존에 운용 중인 소형 무인항공기는 외부 영향으로 비행제어 컴퓨터가 재시작 될 경우 비행체가 추락하는 상황이 발생하기도 하였다. 따라서 본 논문에서는 소형 무인항공기 비행안전성 향상을 위한 비행제어컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 3개의 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 항법장비를 교정하고 유효성을 검증하는 것이다. 두 번째 단계는 이륙단계에 교정데이터를 저장하는 것이다. 세 번째 단계는 비행제어컴퓨터 재시작 발생 시 현재 비행 상태를 판단하고, 비행 중일 경우에 교정데이터를 복구하는 것이다. 제안하는 알고리즘을 실제 소형 무인기에 적용하여 시험한 결과 비행제어컴퓨터가 재시작 되는 상황에도 안전하게 비행 유지가 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.
An integrated display software platform for small UAV is developed based on parallel processing technique in this paper. When the small UAV with high-performance camera and avionic modules is employed to various surveillance-related missions, it is important to reduce the operator's workload and increase the monitoring efficiency. For this purpose, it is needed to develop an efficient monitoring software enable to manipulate the image and flight data obtained during flight within the given processing time and display them simultaneously. In this paper, we set up requirements and suggest the architecture for the software platform. The integrated software platform is implemented with parallel processing scheme. Based on AR drone, we verified that the various data are concurrently displayed by the suggest software platform.
Due to the inherent nature of the low flying UAV, obstacle detection is a fundamental requirement in the flight path to avoid the collision from obstacles as well as manned aircraft. In this paper, a preliminary sensor requirements of an obstacle detection system for UAV in low-altitude flight are analyzed, and the automated obstacle detection sensor system is proposed assessing both passive and active sensors such as EO camera, IR, Laser radar, microwave and millimeter radar. In addition, TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance System) are reviewed for the collision avoidance of the manned aircraft system. It is suggested that small-sized radar sensor is the best candidate for the smart UAV because an active radar can provide the real-time informations on range and range rate in the all-weather environment. However, an important constraints on small UAV should be resolved in terms of accommodation of the mass, volume, and power allocated in the payload of the UAV system design requirements.
본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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