최근 드론 기술의 대중화와 함께 저비용의 소형 무인기를 다수 또는 군집으로 운용함으로써 상당한 군사적 효용성을 얻을 수 있음이 알려지면서, 군집무인체계의 전장 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국방과학연구소에서는 이와 관련한 주요기술로 군집제어, 군집통신, 군집정보, 군집협업 기술을 식별하였으며, 1단계로써 대상 무인체를 운용하는 데 필요한 군집제어와 군집통신 기술에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 소형 고정익 무인기 기반의 군집무인기시스템을 설계 및 제작하고, 군집제어 및 군집통신 기술을 비행시험으로 검증한 과정을 소개한다. 최종비행시험에서 무인기 19대가 군집비행을 수행함으로써 국내 최초로 군사적으로 활용도가 높은 고정익 무인기 약 20대 규모의 군집 비행시험에 성공하였다.
In this paper, we propose fast object detection method of the cars by applying YOLOv2(You Only Look Once version 2) and UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) while on the highway. We operated Darknet, OpenCV, CUDA and Deep Learning Server(SDX-4185) for our simulation environment. YOLOv2 is recently developed fast object detection algorithm that can detect various scale objects as fast speed. YOLOv2 convolution network algorithm allows to calculate probability by one pass evaluation and predicts location of each cars, because object detection process has simple single network. In our result, we could find cars on the highway area as fast speed and we could apply to the real time.
2015년 3월 북한의 무인기가 잇따라 발견되었으며, 세계 주요 국가 역시 지속적으로 활발하게 무인기를 연구개발하고 있다. 이른바 드론이라고 불리는 민간용 무인기가 점차 상용화되면서 최근에는 취미생활로 드론을 활용하는 사례가 빈번해지고 있다. 이처럼 무인기가 점차 보편화 일상화됨에 따라 여러 긍정적인 활용가능성과 함께 범죄와 같은 부정적인 부문에 대한 드론활용 가능성에 대한 우려 역시 제기된다. 예를 들면, 드론에 해킹도구를 설치하여 네트워크에 침투할 수 있다면 개인정보 절취 혹은 공공기관 해킹 등은 새로운 국면으로 전환하게 될 것으로 예상되어진다. 인터넷 사용자와 사이버 공간이 급팽창하면서 국내외 사이버공간에서의 해킹, 공격 등의 범죄문제는 그 질적, 양적 심각성이 날로 악화되고 있다. 반면에, 그에 따른 방어는 한계를 가지고 있다. 특히, 한국은 다른 국가에 비해 상대적으로 빠른 인터넷 기술의 발달과 네트워크 사용의 확장에도 불구하고, 이에 대응하는 사이버 보안은 발전이 더딘 측면이 있어 사이버 공격에 매우 취약하다. 이와 관련하여 이 논문은 현재 무인기의 종류 및 특성과 개발연구방향을 알아보고, 무인기를 활용한 가능한 기술이나 정보 절취 등의 무인기 관련 사이버 범죄와 이에 대한 대응방법 등에 관하여 살펴보고자 한다.
HAP(High Altitude Platform)은 정지위성, 중궤도위성, 저궤도위성, 무인비행기 및 무인비행선 등을 이용하여 고고도에 네트워크의 인프라스트럭처를 전개하여 이를 매개체로 한 네트워크 시스템을 운용하는 것을 가능하게 해준다. 성층권 비행선 통신 시스템은 위성 통신망과 지상 이동 통신망의 장점을 동시에 보유한 시스템으로 긴급 전개 가능, 저비용 서비스 실현, 고속 광대역 서비스 제공, 휴대 단말 통신 가능, 넓은 커버리지에 의한 서비스 지원, 짧은 전송 지연, 초대용량 회선 공급, 사용자 요구에 대한 유연한 응답, 멀티캐스트와 브로드캐스트에 유리, 지상 관리 시설비용의 절감, 네트워크 망 전체의 유연한 증가 가능 등의 특징을 보유하고 있다. 본 논문에서는 넓은 지역에 전개된 다수의 성층권 플랫폼을 가정하고, 지상 노드를 효율적으로 클러스터링 함으로써 어느 위치에 얼마만큼의 커버리지로 성층권 플랫폼이 전개되어야 할지를 연구하였다. 특정 지역에 전개된 지상 노드들은 그 분포한 영역의 넓이와 그 지상 노드들이 요구하는 대역폭의 함수로 나타내지는 수만큼의 성층권 무인 플랫폼이 필요하다. 이러한 성층권 무인 플랫폼을 적절히 배치하여 광대역 네트워크 서비스가 가능하게 하는 동적 클러스터링 결과를 시뮬레이션으로 나타내었다.
기술 발전에 따라 UAV(Unmanned aerial vehicle)의 성능이 향상되고 가격이 낮아지면서 미래에는 다양한 분야에서 UAV의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. UAV를 안정적으로 운용하기 위해서는 제어 신호와 영상정보 통신을 유지하는 것이 매우 중요하며 예기치 못한 재밍 공격에 통신이 교란되면 치명적인 UAV 추락 사고가 발생할 수 있다. 반대로 원자력발전소 등의 주요 시설을 보호해야 하는 입장에서는 적군의 UAV들과 민간 목적으로 사용하는 상용 드론들의 위협을 고려 해야할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SATURN(Second generation Anti-jam Tactical UHF Radio for NATO)과 같은 UHF 무전기를 사용한 UAV 설계 시 FEC(Forward error correction) 기술 중 하나인 해밍코드와 MSK(Minimum Shift Keying) 변조를 사용하는 시스템에 반복 전송 기법과 결합하여 항재밍 성능을 높여 UAV 운영 환경에서 지연시간이 낮은 안정적인 통신링크를 유지하도록 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4244-4274
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2021
The utilization of UAVs in various fields has led to the development of flying ad hoc network (FANET) technology. In a network environment with highly dynamic topology and frequent link changes, the traditional routing technology of FANET cannot satisfy the new communication demands. Traditional routing algorithm, based on geographic location, can "fall" into a routing hole. In view of this problem, we propose a geolocation routing protocol based on multi-agent reinforcement learning, which decreases the packet loss rate and routing cost of the routing protocol. The protocol views each node as an intelligent agent and evaluates the value of its neighbor nodes through the local information. In the value function, nodes consider information such as link quality, residual energy and queue length, which reduces the possibility of a routing hole. The protocol uses global rewards to enable individual nodes to collaborate in transmitting data. The performance of the protocol is experimentally analyzed for UAVs under extreme conditions such as topology changes and energy constraints. Simulation results show that our proposed QLGR-S protocol has advantages in performance parameters such as throughput, end-to-end delay, and energy consumption compared with the traditional GPSR protocol. QLGR-S provides more reliable connectivity for UAV networking technology, safeguards the communication requirements between UAVs, and further promotes the development of UAV technology.
본 논문은 지상이나 해상의 선단 간의 통신 품질을 향상시키기 위하여 소형 무인항공기를 통신중계의 노드로 활용하기 위한 연구를 다룬다. 지상과 해상 공간에서의 무인항공기에 의한 공중 통신중계는 일반적인 통신 한계거리를 넘어서거나 혹은 제한된 위성통신만 가능한 경우에 선단 간의 통신을 효과적으로 보장할 수 있다. 이러한 공중 통신중계를 위한 전자장비는 이미 개발과 양산이 이루어지고 있지만 효과적인 통신중계를 위해 무인항공기를 운용할 지점이나 궤적을 설계하는 연구는 미비하다고 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 선단 사이의 무선통신 성능을 향상시키기 위한 무인항공기의 배치를 최적화하기 위한 알고리즘을 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.622-628
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2016
IT 기술의 발전과 각종 관련 규제가 해결되어 드론으로 불리는 무인비행체(Unmanned Aerial Vehicle; UAV)에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재까지 개발된 UAV는 무선조종 혹은 영상인식 기반의 자율비행에 의해 비행경로가 설정되므로, 안전사고에 대한 대책이 없다면 UAV에 대한 수요 증가는 UAV 간 혹은 UAV와 주변 사물 간의 충돌을 야기할 것이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 차량 통신 시스템을 활용한 UAV 비행경로 설정 방안을 제안한다. 제안된 방식에서는 차량 통신 시스템 인프라를 이용하여 UAV의 충돌을 방지하고 효율적인 비행이 가능하도록 하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 효율성을 검증하였다. 그리고 제안된 방식은 차량 통신 규격을 준수하면서 약간의 오버헤드만 추가되어, 상용 차량 통신 시스템에 적용이 용이하도록 설계하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2666-2687
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2022
As a new alternative communication scheme in 5G, unmanned aerial vehicle (UAV) is used as a relay in the remote base station (BS) for assistant communication. In order to ameliorate the quality of the backhaul link, a UAV backhaul transmission scheme based on improved Nash equilibrium (NE) strategy is proposed. First, the capacity of air-to-ground (A2G) channel by the link preprocess is maximized. Then, the maximum utility function of each UAV is used as the basis of obtaining NE point according to the backhaul channel and the backhaul congestion. Finally, the improved NE strategy is applied in multiple iterations until maximum utility functions of all the UAVs are reached, and the UAVs which are rejected by air-to-air (A2A) link during the process would participate in the source recovery process to construct a multi-hop backhaul network. Simulation results show that average effective backhaul rate, minimum effective backhaul rate increases by 10%, 28.5% respectively in ideal A2G channel, and 11.8%, 42.3% respectively in fading channel, comparing to pure NE strategy. And the average number of iterations is decreased by 5%.
최근 비행 애드-훅 네트워크(Flying Ad-hoc Network) 환경에서 강화학습을 이용한 통신 성능 개선과 이동성 모델 설계에 관한 연구가 진행되고 있다. 무인항공기(UAV)에서의 이동성 모델은 움직임을 예측하고 제어하기 위한 핵심요소로 주목받고 있다. 본 논문에서는 무인항공기가 운용되는 3차원 가상 환경을 구현하고, 무인항공기의 경로 최적화를 위해 푸리에 기저 함수 근사를 적용한 Q-learning과 DQN 두 가지 강화학습 알고리즘을 적용하여 모델을 설계 및 성능을 분석하였다. 실험 결과를 통해 3차원 가상 환경에서 DQN 모델이 Q-learning 모델 대비 최적의 경로 탐색에 적합한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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