현대 실시간 분산 시뮬레이션은 실기동-가상-구성급을 연동한 합성전장 환경 구축과 무기체계 전 수명주기를 지원하는 시뮬레이션 기반 획득 실현을 위한 개발환경 구축에 노력을 경주하고 있다. 이에 본 논문에서는 정찰용 무인기 개념연구 단계에서 적용된 체계 분석 및 설계를 통합한 UML 모델링 및 시뮬레이션 개발 환경에 대해서 서술한다. 또한, 체계 분석 및 설계를 효율적으로 수행하기 위해서 UML 시뮬레이션과 X-Plane 가시화를 연동한 통합 프레임워크를 제안하고, 구현 내용, 실험 결과 분석 및 결론에 대해서 기술한다.
가스터번 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 경사 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱(deck)을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 그 결과 운용 영역이 설계점에서 멀어질수록 기존의 스케일링 방법을 이용한 구성품 성능도를 사용한 경우 오차가 크게 증가하였다. 반면 유전알고리즘을 이용하여 생성된 압축기 성능도를 사용한 경우 EEPP의 해석결과에 더 근접함을 확인할 수 있었다.
최근의 해마다 발생하는 자연재해를 살펴보면 사망, 실종과 같은 심각한 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해가 동반된다. 이를 극복하기 위해 사회적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반의 자연재난 감시 및 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 제안하는 플랫폼은 무인기에 탑재된 다중 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 재난 영상의 획득, 분석, 대응을 수행하는 재난 감시 및 대응 플랫폼의 세부 기능들에 대해서 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반의 산불 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거로부터 반복적으로 발생하는 재난이 촬영된 영상 정보를 사전에 미리 학습함으로써, 새롭게 획득한 재난 영상에 대한 재난 발생 여부를 판단한다. 제안하는 산불 영상 분석 알고리즘에 대한 실험 결과를 확인하여 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
본 논문은 '무인기를 활용한 인공강우 기술'을 위한 투자전략 수립을 위해 적절한 방법론을 개발하는 것을 목적으로 하며 기술 분류체계수립, 기술평가지표 설정, 지표별 가중치 설정, 중요기술 도출을 전체 연구범위로 하며 계량분석을 활용한 최신 연구동향 분석 결과와 전문가 위원회의 의견이 보완되도록 설계하였다. 성공적인 융합과정의 진행을 위한 속성(복합성, 중심성, 실현성)을 정의하고 이를 기술성이라는 핵심 지표로 정의하였다. 기술평가를 위한 핵심지표는 3개의 대항목(활동성, 기술성, 시장성), 10개의 세부 지표로 구성되었으며, 설정된 지표의 중요도 분석을 위해 AHP설문을 수행하였다. 그 결과, 기술자체의 속성인 기술성이 가장 중요한 것으로 분석되었으며 기술의 핵심수준(중심성), 현재 기술수준으로 판단하는 실현가능성(실현성), 융합을 위한 복잡도 정도(복잡성) 순서로 중요한 지표인 것으로 분석되었다. 16개 기술군 중 우선투자 상위 기술군은 지상시딩, 인공강우 수치모델링, 인공강우검증, 시딩물질 살포 및 확산, 무인기용 기상센서 기술인 것으로 분석되었다.
2016년 1월 다보스포럼에서 발표된 4차 산업혁명에 대한 다양한 기술 적용 분야의 하나로서 무인비행장치인 드론 시장은 미래의 교통체계의 커다란 변화와 관련된 중요한 분야로 급속하게 확대 발전되고 있다. 한국의 경우 드론에 대한 관심은 국가자격증의 폭발적인 수요로 연계되고 있으며 드론조종자 수도 2015년 400여명에서 2018년 기준 17,000여명을 초과하면서 교육환경과 안전의 중요성이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 드론교육 현황과 함께 교육환경 평가를 위해 설계된 DREEM(Dundee ready educational environment measure) 모형에 근거하여 조종자의 안전의식을 분석하였다. 연구결과 교육 환경에 대한 만족도가 절차 준수를 포함한 전반적인 안전의식에 영향을 주므로 이에 대한 개선이 요구된다는 결론을 도출하였다.
국내 시설물의 노후화가 급속히 진행되고 있음에 따라 정부는 노후화 시설물의 안정성 검측과 유지관리에 대한 관심을 높이고 있다. 이에 본 연구는 대구광역시 서구 비산 4동/내당 2, 3동의 노후화 지역일대를 조사하고, 비행촬영을 통해 노후화 시설물에 대한 데이터를 획득하여 3D 지도를 구현하였다. 또한 3D 지도에 객관적/주관적 데이터를 추가적으로 기입함으로써 주민들이 쉽게 이해할 수 있으며, 관리자가 노후화 시설물에 대한 유지 보수 관리를 보다 수월하게 진행할 수 있는 4D 지도 생성 방안을 제시하였다.
무인항공기에 적용되는 비행제어컴퓨터는 safety-critical 구성품으로, 내결함성을 확보함으로써 운용의 신뢰성을 높이기 위해 다중화 구조로 설계되고 있다. 이러한 다중화 구조가 적용된 비행제어컴퓨터는 각각의 독립적인 연산/제어 장치가 동일한 시점에 동일한 작업을 수행할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 위해 각 연산/제어 장치 간의 작업 동기화를 위한 동기화 알고리즘이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 무인기에 적용되는 이중화 비행제어컴퓨터간의 동기화를 위한 소프트웨어 설계 방법을 제안한다. 제안하는 동기화 방법은 고장률 감소를 위해 최소의 하드웨어 리소스만을 사용하여 동기화할 수 있도록 설계하였고, 동기화에 사용되는 하드웨어 타이머의 동작 방식을 고려하여 설계함으로써 타이머 동작에 따른 동기화 오차를 최소화 할 수 있도록 설계하였다.
3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
소형 무인비행체 드론의 비행제어기(Flight Controller) 소프트웨어로 널리 사용되고 있는 오픈소스(Open Source)에 대한 정적분석(Static Analysis)을 통해 소프트웨어 품질의 문제점을 분석하고 개선 방안을 제시한다. 소프트웨어 품질 기준으로는 국제적으로 널리 적용되고 있는 MISRA 코딩 규칙을 선정하였으며, 정적분석 도구는 국제 도구인증(Tool Certification)을 받아 항공분야 뿐만 아니라 안전성(Safety)이 요구되는 자동차, 철도, 원자력, 의료 등 모든 산업에서 활용되고 있는 LDRA Tool을 사용하였다. 오픈소스 모듈의 구조, 사용 데이터 분석, 코딩 규칙 준수, 품질 지표(복잡도 및 시험성) 등 소프트웨어의 품질 전반에서 안전성을 위협하는 문제점들을 발견하였으며, 이에 대한 개선 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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