Recently, as the use of drones for military purposes is increasing, such as the Russia-Ukraine War, North Korea's reconnaissance against South Korea, and Army Tiger 4.0's dronebot system, anti-drone technology is developing a lot in each country. However, traditional anti-drone technologies in the form of using conventional weapons or electronic warfare weapons have the disadvantage of being expensive, so anti-drone technologies that can be performed at low cost are currently being newly researched. Therfore, in response to these anti-drone technologies, many efforts are being made to increase the survivability of our allies. In line with this trend, this study assumes a virtual anti-drone system applied with cyber domain and electronic warfare domain technologies that can be performed at low cost, rather than a technique using expensive conventional weapons or electronic warfare weapons among various anti-drone technologies. In response to this, we would like to present a plan to increase the survivability of friendly drones.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.4
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pp.185-194
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2023
Currently, drones are used in various fields such as transportation, agriculture and military. Especially, drones for military use are developed and utilized in many ways such as reconnaissance and bombing to minimize one's own damages. Nevertheless, they are developed as new weapons of modern types, so it is difficult to use them together with existing weapons. In this study, a drone program for effective bombing of mortar, which is often used in modern warfare, is developed. In mortar, a forward soldier comprehends the location of enemy for its distance and altitude, input them in data computer of launching angle, and applies the result value to cannon to launch. However, the existing method has low accuracy of bombing because observing shall be done within 1km from the target, and measuring accurate direction and velocity of the wind is difficult. Whereas, in the program of this study, the location of target, GPS, direction and velocity of the wind, and altitude are measured through drone. Each digit is used to calculate bombing specification for optimal bombing through the calculating formula of launching angle. In addition, when specifications are input in the program, the calculation is done automatically, so that it can be used in various mortars and shells. With the use of the program in this study, the location of enemy can be comprehended, and bombing specifications can be calculated quickly. It also enables the intensity of the wind to be applied for accurate bombing.
The purpose of this study is to verify the stable flight conditions of drones within a limited urban area by using the ICAO(International Civil Aviation Organization) reich model which is using to evaluate civil aircraft stability. The results of the study are summarized as follows. First, in order for the drones flying stably, the horizontal safety separation distance between a drone and another should be at least 1,852M. Second, assuming that no obstacles within 1,852M of horizontal space, two drones can be fly into upper and lower spaces. However there are obstacles such as buildings, it is impossible to secure a 1,852M distance between drones. Third, sensitivity analysis point out that the separation interval($s_x$) of drone aviation has the greatest influence on the TLS(Target Level of Safety). If future research is conducted to lower the numerical values, the safety distance between a drone and another drone will be drastically reduced, allowing more detailed urban space division, and will be presented as a scientific numerical value for establishing a dedicated path for the drones.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2003.05a
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pp.115-118
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2003
A Propeller as the propulsion system of a target drone has been designed. The vortex theory has been applied for the propeller design method. A compressible effect has been removed and the Reynolds Number assumed to be constant. Design variables have been the chord length and the geometric angle of the blade. The aim of this optimum design has been an efficiency maximization. A performance of the designed propeller has been analyzed.
WonSeok Jang;HyunSu Kim;JinMan Park;MiSeon Han;SeongChae Baek;JeJin Park
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.2
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pp.69-78
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2024
Recently, the use of CCTV to prevent crowd accidents has been promoted, but research is needed to compensate for the spatial limitations of CCTV. In this study, pedestrian density was measured using drone footage, and based on a review of existing literature, a threshold of 6.7 people/m2 was selected as the cutoff risk level for crowd accidents. In addition, we conducted a preliminary study to determine drone parameters and found that the pedestrian recognition rate was high at a drone altitude of 20 meters and an angle of 60°. Based on a previous study, we selected a target area with a high concentration of pedestrians and measured pedestrian density, which was found to be 0.27~0.30 per m2. The study shows it is possible to measure risk levels by determining pedestrian densities in target areas using drone images. We believe drone surveillance will be utilized for crowd safety management in the near future.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.881-890
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2022
As individual and group users actively use drones, the risks (Intrusion, Information leakage, and Sircraft crashes and so on) in no-fly zones are also increasing. Therefore, it is necessary to build a system that can detect drones intruding into the no-fly zone. General acoustic drone detection researches do not derive location-independent performance by directly learning drone sound including environmental noise in a deep learning model to overcome environmental noise. In this paper, we propose a drone detection system that collects sounds including environmental noise, and detects drones by removing noise from target sound. After removing environmental noise from the collected sound, the proposed system predicts the drone sound using Mel spectrogram and CNN deep learning. As a result, It is confirmed that the drone detection performance, which was weak due to unstudied environmental noises, can be improved by more than 7%.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.108-110
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2018
항공 드론의 비약적 발전에 비해 소형 선박을 이용한 Sail Drone의 기술 개발은 이제 막 초보적인 수준을 벗어나, 해양과학 조사에 이용되고 있는 추세이다. Sail Drone은 항공드론으로는 할 수 없는 해양의 조류, 해수 온도, 염분 농도 및 염분의 비중, 오염 해역의 측정과 어류의 분포 등 다양한 해양과학 자료의 조사뿐만 아니라, 선형 및 사용 용도를 변경하면 군사적으로도 적지의 관찰과 적 잠수함의 추적, 공격목표물에 대한 충돌 폭파, 아군의 미사일 등 전략무기의 공격 목표(Target) 등 다양한 방법으로 이용 할 수 있다. 추진동력을 얻기 위한 재생에너지 기술, 해양과학 Sensor의 설치 및 이용에 관한 기술, 획득한 정보의 전송 및 판독에 관한 기술, 무인 항행 조정 기술, GPS를 포함한 위치정보 이용 기술 등 복합적이고도 융합적인 기술이 요구되는 Sail Dronen 개발에 앞서 무인 제어선박을 연구하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.7
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pp.1000-1003
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2021
In this paper, we investigate how to track illegal drones by using communication signal received from illegal drones, which is a promising candidate position tracking scheme for anti-drone systems, and is particularly effective in tracking small illegal drones in urban areas. We propose an enhanced tracking scheme using multiple antennas to improve the performance of tracking by reducing the error of position tracking. In the proposed tracking scheme, a tracker is equipped with four receive antennas that are evenly spaced 90 degrees apart, and received signal strength indicators (RSSIs) received by four receive antennas are pre-averaged before being used to calculate the distance between tracker and target. Our numerical results show that the proposed scheme outperforms the conventional scheme in terms of accuracy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.55-63
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2021
The roughness of the road is an important factor directly connected to the ride comfort, and is an evaluation item for functional evaluation and pavement quality management of the road. In this study, data on the road surface were acquired using the latest 3D geospatial information construction technology of ground LiDAR, drone photogrammetry, and drone LiDAR, and the accuracy and roughness of each method were analyzed. As a result of the accuracy evaluation, the average accuracy of terrestrial LiDAR were 0.039m, 0.042m, 0.039m RMSE in X, Y, Z direction, and drone photogrammetry and drone LiDAR represent 0.072~0.076m, 0.060~0.068m RMSE, respectively. In addition, for the roughness analysis, the longitudinal and lateral slopes of the target section were extracted from the 3D geospatial information constructed by each method, and the design values were compared. As a result of roughness analysis, the ground LiDAR showed the same slope as the design value, and the drone photogrammetry and drone LiDAR showed a slight difference from the design value. Research is needed to improve the accuracy of drone photogrammetry and drone LiDAR in measurement fields such as road roughness analysis. If the usability through improved accuracy can be presented in the future, the time required for acquisition can be greatly reduced by utilizing drone photogrammetry and drone LiDAR, so it will be possible to improve related work efficiency.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.107-112
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2020
Recently, as the field of use of drones is diversified, it is actively used not only for surveying but also for search and rescue work. In these applications it is very important to know the location of the target or the location of the UAV. This paper proposes a target detection method using images taken from drones. The proposed method calculates the latitude and longitude information of the target by finding the location of the target by comparing it with the image to find the image taken by the drone. The exact latitude and longitude information of the target is calculated by calculating the actual distance corresponding to the distance of the image image using the characteristics of the pinhole camera. The proposed method through the actual experiment confirmed that the latitude and longitude of the target was accurately identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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