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.
최근 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 다양한 임무수행이 가능한 무인 시스템이라는 점에서 크게 주목받고 있다. 특히 정찰, 추적 등의 임무는 영상을 이용하여 임무 수행이 이루어진다. 소형 무인 항공기의 경우 중량과 비용을 고려하여 단안 영상을 이용하는 임무 수행 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 실제 지표면과 목표물이 고도 차이를 가지고 있어, 영상의 상대깊이를 고려하지 않은 3차원 거리는 임무 수행 시 오차 요인으로 작용 할 수 있다. 본 연구에서는 상대 깊이 추정을 위한 평균이동 알고리즘, 광류, 부분 공간법에 관하여 차례로 제시한다. 평균이동 알고리즘은 영상 내 목표물 추적과 관심영역을 결정하며 광류는 영상의 자기를 이용한 영상 이동 정보를 포함한다. 마지막으로 부분 공간법은 영상안의 움직임을 추정하며 각 영역의 상대깊이를 결정한다.
There have been many researches about SUGV (Small Unmanned Ground Vehicle) mechanism regarding off-road mobility and obstacle negotiation. This paper introduces an analysis of geometry parameters to enhance the vertical obstacle negotiation ability for the SUGV. Moreover, this paper proposes an anti-shock structure analysis of wheels to protect the main body of the SUGV when it falls off a vertical obstacle. Major system geometry parameters will be determined under certain constraints. The constraints and optimization problem for maximizing the ability of vertical obstacle negotiation will be presented and discussed. Dynamic simulation results and experiments with manufactured platform will also be presented to validate the analysis. Several types of wheel materials and structures will be compared to determine the best anti-shock wheel design through FEM (Finite Element Method) simulations.
갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2689-2708
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2016
Multi-camera systems which integrate two or more low-cost digital cameras are adopted to reach higher ground coverage and improve the base-height ratio in low altitude remote sensing. To guarantee accurate multi-camera integration, the geometric relationship among cameras must be determined through platform calibration techniques. This paper proposed a combined two-step platform calibration method. In the first step, the static platform calibration was conducted based on the stable relative orientation constraint and convergent conditions among cameras in static environments. In the second step, a dynamic platform self-calibration approach was proposed based on not only tie points but also straight lines in order to correct the small change of the relative relationship among cameras during dynamic flight. Experiments based on the proposed two-step platform calibration method were carried out with terrestrial and aerial images from a multi-camera system combined with four consumer-grade digital cameras onboard an unmanned aerial vehicle. The experimental results have shown that the proposed platform calibration approach is able to compensate the varied relative relationship during flight, acquiring the mosaicing accuracy of virtual images smaller than 0.5pixel. The proposed approach can be extended for calibrating other low-cost multi-camera system without rigorously mechanical structure.
최근에 전술 무기의 첨단화, 무인화 및 네트워크화에 따라서 무선 전술 데이터 네트워크의 생존성은 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선 전술 데이터 네트워크에서 저고도 소형 무인항공기를 이용한 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 간단한 polling 접속 기능을 갖는 소형 무인항공기를 사용하여 무선 전술 데이터 네트워크의 노드들과 접속을 통하여 네트워크의 형태를 파악하고, 파악된 네트워크 그래프를 라플라스 매트릭스로 변환한다. 변환된 라플라스 매트릭스의 eigenvalue를 찾아내는 방법에 기초하여 서브 네트워크를 정의하고 약화된 eigenvalue의 집합을 통하여 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 하나의 UAV를 사용한 경우 좁은 네트워크 및 광범위 네트워크의 연결성 약화지역을 제안 알고리즘을 사용하여 탐색 가능하였다. 제안된 알고리즘으로 탐색된 약화지역의 노드에 UAV 링크로 중계 기능을 한 경우, 성형 네트워크 및 MST(Minimum Spanning Tree) 알고리즘에 의한 네트워크와 비교하여 스루풋 성능이 우수함을 검증하였다. 본 기법은 무선 전술 네트워크의 연결성을 보장하는 기법에 적용 될 수 있을 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.344-347
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2008
Ocean surface waves may be modified by ocean current and their observation may be severely distorted if the observer is on a moving platform with changing speed. Tidal current near a sill varies inversely with the water depth, and results spatially inhomogeneous modulation on the surface waves near the sill. For waves propagating upstream, they will encounter stronger current before reaching the sill, and therefore, they will shorten their wavelength with frequency unchanged, increase its amplitude, and it may break if the wave height is larger than 1/7 of the wavelength. These small scale (${\sim}$ 1 km changes is not suitable for satellite radar observation. Spatial distribution of wave-height spectra S(x, y) can not be acquired from wave gauges that are designed for collecting 2-D wave spectra at fixed locations, nor from satellite radar image which is more suitable for observing long swells. Optical images collected from cameras on-board a ship, over high-ground, or onboard an unmanned auto-piloting vehicle (UAV) may have pixel size that is small enough to resolve decimeter-scale short gravity waves. If diffuse sky light is the only source of lighting and it is uniform in camera-viewing directions, then the image intensity is proportional to the surface reflectance R(x, y) of diffuse light, and R is directly related to the surface slope. The slope spectrum and wave-height spectra S(x, y) may then be derived from R(x, y). The results are compared with the in situ measurement of wave spectra over Keelung Sill from a research vessel. The application of this method is for analysis and interpretation of satellite images on studies of current and wave interaction that often require fine scale information of wave-height spectra S(x, y) that changes dynamically with time and space.
군용항공기 감항인증은 감항성을 가지고 요구된 성능과 기능을 발휘할 수 있음에 대한 정부의 인증이다. 북대서양조약기구(NATO)는 최대이륙중량 150kg 이상의 군용무인기에 대한 감항인증 요구도인 STANAG-4671을 2009년에 배포하였다. 최근 150kg 미만의 소형무인기에 대한 감항인증 요구도인 STANAG-4703을 내부적으로 배포하여 검토 중에 있다. 우리나라는 국제적으로 통용되는 감항인증 기준인 STANAG-4671을 기타감항인증 기준으로 준용하여 군용무인기에 적용하고 있다. 하지만 STANAG-4671은 중량에 관계없이 동일한 목표안전수준을 요구하여 낮은 중량의 중 소형무인기에 대해서는 목표안전수준이나 설계 요구도가 과도하게 적용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 군용무인기 분류와 감항인증 기준을 분석하고, 지상피해 평가기법을 적용하여 최대이륙중량별 목표안전수준을 제시하였다.
본 연구는 역사마을 및 명승과 같은 면적문화재의 경관관리를 위한 분석의 기초가 되는 가시분석모델의 구축을 위해 수행되었다. DEM을 이용한 가시권 분석결과와 소형 UAV를 통해 추출된 3D맵핑 데이터를 기반으로 하는 DSM의 가시권 분석결과를 비교한 결과는 다음과 같다. 소형 UAV를 이용하여 취득된 디지털데이터로부터 GSD(Ground Sample Distance) 2cm급의 정사영상 자료 구축 및 DSM을 생성하여 RTK 측량결과를 기준으로 추출데이터에 대한 정확도를 검토한 결과 약 6.5cm 이내의 정확도를 확인하였다. 수치지형도에 건축물의 높이를 적용한 수치표고모델(DEM: $1m{\times}m$)과 소형 UAV를 이용한 수치표면모델(DSM: $20cm{\times}20cm$)의 가시권 분석 자료를 비교한 결과 DEM을 이용한 가시권 분석결과에 비해 가시 영역이 좁고 세밀하게 나타났으며, 가시권 분석결과를 현지사진과 비교한 결과 DSM을 이용한 가시권 분석이 담장, 수목, 하우스 등과 같은 구조물 등이 지형데이터에 반영되어 현실에 가까운 가시권 분석이 가능한 것을 확인하였다. 이러한 3D맵핑 기법을 이용한 가시분석모델은 3D 스캐너와 같은 정밀실측 장비보다 상대적으로 신속하고 저렴한 소형 UAV를 활용하여 필요에 따라 즉각적으로 데이터의 구축을 통해 수시로 변하고 있는 경관의 정보를 효율적으로 취득함으로써 면적문화재의 경관평가 등의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 대상으로 삼은 순항 200 W급 전기동력무인기는 태양전지, 연료전지, 배터리를 동시에 주 전력원으로 사용한다. 각 전력원별 출력은 능동전력제어 방식에 의해 연료전지의 최대 출력을 제한한 상태에서 배터리의 적정용량을 유지하도록 각 전력원별 전력제어를 수행하게 된다. 능동전력제어 방식에 의한 각 전력원별 출력변동은 지상통합시험을 통해 확인하였다. 또한 연료전지의 최대출력제한이 전체 시스템의 출력변동에 미치는 영향을 실험적으로 확인하였으며, 연료전지의 최대출력값은 연료전지 시스템용 6직렬 소형 배터리의 과방전을 방지하기 위해서는 150W가 적절함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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