• 한국항행학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.288-298
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• 2015

무인기 상용화를 위해서는 유인기 수준의 안전성을 확보할 수 있는 공중 및 지상 의 충돌경보 및 회피시스템 (sense and avoid or SAA) 개발과 검증이 필요하다. SAA 검증을 위한 비행시험은 높은 시험비용과 사고위험 때문에 많은 시험사례(test case)를 검토하기 어려우므로 시뮬레이션 시험으로 보완하는 것이 필수적이다. SAA 시뮬레이션 시험을 위해 flight simulator, Matlab/Simulink 시뮬레이터와 항전장비 시뮬레이션 모델들이 서로 연동하는 통합 무인기 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 사례연구로서 TCAS 충돌경보 simulink 모델을 개발하고 Flight Gear와 연동하여 통합 무인기 시뮬레이션 환경을 구축하였고 이를 encounter model을 이용하여 검증하였다. 통합 무인기 시뮬레이션 환경을 활용하면 항전장비 개발주기의 개념설계 단계부터 부품 및 시스템의 성능/신뢰성 분석을 시작할 수 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.179-190
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• 2017

문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1506-1513
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• 2019

최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.25-33
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• 2022

In this study, a monitoring method using high-resolution images acquired by unmanned aerial vehicles and deep learning algorithms was proposed for the management of the Sinduri coastal sand dunes. Class classification was done using U-net, a semantic division method. The classification target classified 3 types of sand dune vegetation into 4 classes, and the model was trained and tested with a total of 320 training images and 48 test images. Ignored label was applied to improve the performance of the model, and then evaluated by applying two loss functions, CE Loss and BCE Loss. As a result of the evaluation, when CE Loss was applied, the value of mIoU for each class was the highest, but it can be judged that the performance of BCE Loss is better considering the time efficiency consumed in learning. It is meaningful as a pilot application of unmanned aerial vehicles and deep learning as a method to monitor and manage sand dune vegetation. The possibility of using the deep learning image analysis technology to monitor sand dune vegetation has been confirmed, and it is expected that the proposed method can be used not only in sand dune vegetation but also in various fields such as forests and grasslands.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권2호
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• pp.78-83
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• 2018

Rapidity and accuracy are important considerations when a drone is employed in a wide surveillance area to detect a target. They are more important when the scope of application is a search and rescue operation or the monitoring of natural disasters, which may require prompt warnings and response. During the actual operation of a drone, rapidity and accuracy are associated with the change in the altitude of the drone. The aim of this study is to analyze the characteristics of drones at varying altitudes and prove that altitude is a relevant factor in the performance of drones. Herein, the characteristics of the drone at varying altitudes were analyzed through several search simulations. The results suggest that a high-altitude drone is relatively advantageous compared to a low-altitude drone in a probability-based target search, and that the search altitude is also a very important and fundamental factor in target search by drones.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1178-1186
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• 2019

In recent years, interest in drones has grown, and many countries are developing them into a strategic industry of the future. Drones are not only used in industries such as logistics and agriculture but also in various public sectors such as life rescue, disaster investigation, traffic control, and firefighting. One of the most important tasks of a drone is to accurately identify targets in these applications. Target recognition may vary depending on the search environment of the drone. Therefore, this study tests and analyzes the drone's target recognition performance according to changes in the search environment such as the search altitude and the search angle. In addition, we propose a new algorithm that improves upon the disadvantages of the Haar cascade method, which is the existing algorithm that recognizes the target by analyzing a captured image.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제4권2호
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• pp.57-65
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• 2015

Global Navigation Satellite System (GNSS) including Global Positioning System (GPS) is an important element for navigation of both the military and civil Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Contrary to the military UAVs, the civil UAVs use the civil signals which are unencrypted, unauthenticated and predictable. Therefore if the civil signals are counterfeited, the civil UAV’s position can be manipulated and the appropriate movement of the civil UAV to the target point is not achieved. In this paper, spoofing on the autonomous navigation UAV is implemented through field experiments. Although the demanded conditions for appropriate spoofing attack exists, satisfying the conditions is restricted in real environments. So, the Way-point of the UAV is assumed to be known for experiments and assessments. Under the circumstances, GPS spoofing signal is generated based on the Software-based GNSS signal generator. The signal is emitted to the target UAV using the antenna of the spoofer and the effect of the signal is analyzed and evaluated. In conclusion, taking the UAV to the target point is hardly feasible. To implement the spoofing as expectation, the position and guidance system of the UAV has to be known. Additionally, the GPS receiver on the UAV could be checked whether it appropriately tracks the spoofing signal or not. However, the effect of the spoofing signal on the autonomous UAV has been verified and assessed through the experimental results. Spoofing signal affects the navigation system of the UAV so that the UAV goes off course or shows an abnormal operation.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.63-72
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• 2010

미래전장에서 대화력전(Counter Fire)의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 대화력전은 적 화력자산과 이를 지휘통제하는 모든 요소를 타격하여 적의 화력자산의 능력과 전투지속능력 및 전의를 약화시키는 화력전투를 말한다. 대화력전은 크게 공세적 (Proactive) 대화력전과 대응적(Reactive) 대화력전으로 구분된다. 지금까지의 연구들을 보면 공세적 대화력전의 탐지수단인 UAV(Unmanned Aerial Vehicle:무인항공기)에 대한 운용효과 연구는 지속적으로 발전되고 있지만, 대응적 대화력전 탐지수단인 포병 표적탐지 레이더에 대한 운용효과를 계량적으로 분석한 결과는 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 운용중인 포병 표적탐지 레이더의 운용효과를 C2(Command & Control : 지휘통제)이론과 행위자 기반 시뮬레이션인 MANA(Map Aware Non-uniform Automata)모델을 이용하여 계량적으로 분석 제시함으로써 표적탐지레이더 운용 효과를 구체적으로 보여주었다.

• 항공우주기술
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• 제4권2호
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• pp.7-14
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• 2005

본 논문은 군에서 운용중인 대공포 사격 훈련용으로 개발한 무인 표적기용 자동비행시스템 개발에 관한 논문이다. 조종사에 의해 수동으로 운용중인 표적기를 자동화함으로써 조종사 측면에서는 비행업무를 경감시키고, 군 측면에서는 사격훈련 예산절감이라는 장점을 가지게 된다. 현재까지 개발된 대부분의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 항공기 자세를 측정하기 위해 AHRS(Attitude & Heading Reference System)와 IMU(Inertial Measurement Unit)등의 고가의 센서를 장착하고 있지만 이를 장착하고 무인기를 사격훈련용으로 사용하기에는 비용절감이라는 목적에 적합하지 않다. 이에 본 논문은 저가의 센서를 장착하고 자동비행이 가능하도록 저가형 자동비행시스템을 개발하였으며, 비행시험을 통하여 자동비행시스템 성능을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.101-106
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• 2010

Researches on air-ground robot cooperating system has been made recently. The cooperation among homogeneous robots focused on the architecture of the system, quality and influence of the communication. In contrast, the cooperation among heterogeneous robots such as aerial vehicle and ground vehicle robots has not been much handled. There are a couple of main points for those air-ground cooperating robots. One is using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as an extra sensor of UGV (Unmanned Ground Vehicle). This kind of application is usually used in situations such as guiding UGV to an appropriate path which could be better determined from the eye in the sky as UAV. The other main application of air-ground cooperating robot system is the localization. By combining sensor information from both UAV and UGV, the robot system as a whole can localize a target object or find features in the environment with better performance than UGV or UAV alone. Although these applications are recently studied in many different ways and devices, there are still a lot of possibilities in the field of air-ground cooperating robot systems. We introduce those research fields in this paper.