본 논문에서는 Gazebo 시뮬레이터 기반 UAV 군집 시뮬레이션 구현 및 비행 고도 계층화를 구현한 결과를 보인다. Gazebo 시뮬레이션과 Autopilot Program인 Pixhawk4 SITL(Software In The Loop)을 이용하여 UAV를 시뮬레이터에 생성한 뒤 사전에 정의된 Mission에 대한 정보에 따라 비행이 되도록 구현하였다. 또한, Gazebo 시뮬레이터의 Box Object를 이용하여 UAV의 비행 고도를 시각적으로 계층화하여 표현하였다.
최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.
자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.
본 논문에서는 2개의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 중계기로 활용하는 데이터 페리 기반의 가상 전이중 중계전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2개의 UAV의 높은 이동성을 활용하여 데이터 페리 기반으로 통신하고자하는 대상과의 거리를 좁힌 후 송수신을 진행한다. 또한, 제안하는 기법은 가상 전이중 중계전송을 통해 반이중 중계전송의 성능 제약 및 전이중 중계전송의 구현 제약을 극복할 수 있다. 또한, IRI(Inter-Relay Interference)에 의한 성능 제약을 완화하기 위해 2개의 UAV에 대한 이동경로의 중심점을 조절하는 알고리즘도 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 중심점 조절 알고리즘에 의한 중심점 이동 결과를 보인다. 제안하는 기법의 성능 평가를 진행한 결과, 기존의 고정된 중계기를 활용한 중계전송 방식에 비해 제안하는 중계전송 기법에서 더 높은 시스템 종단 간 평균 SE(Spectral Efficiency) 성능이 나타났다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.120-131
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2016
The full results of troubleshooting process related to the flight control system of a tilt-rotor type UAV in the flight tests are described. Flight tests were conducted in helicopter, conversion, and airplane modes. The vehicle was flown using automatic functions, which include speed-hold, altitude-hold, heading-hold, guidance modes, as well as automatic take-off and landing. Many unexpected problems occurred during the envelope expansion tests which were mostly under those automatic functions. The anomalies in helicopter mode include vortex ring state (VRS), long delay in the automatic take-off, and the initial overshoot in the automatic landing. In contrast, the anomalies in conversion mode are untrimmed AOS oscillation and the calibration errors of the air data sensors. The problems of low damping in rotor speed and roll rate responses are found in airplane mode. Once all of the known problems had been solved, the vehicle in airplane mode gradually reached the maximum design speed of 440km/h at the operation altitude of 3km. This paper also presents a comprehensive detailing of the control systems of the tilt-rotor unmanned air vehicle (UAV).
In this study, structural vibration analyses of a smart unmanned aerial vehicle (UAV) have been conducted considering dynamic hub-loads of tilt rotor. Practical computational structural dynamics technique based on the finite element method is applied using MSC/NASTRAN. The present UAV(TR-S5-04) finite element model is constructed as a full three-dimensional configuration with different fuel conditions and tilting angles for helicopter, transient and airplane flight modes. In addition, the 3-dimensional supporting equipment structures of electronic devices are considered for vibration analysis. As the results of this study, transient structural displacements and accelerations are presented in detail. Moreover, vibration characteristics of structural parts and installed equipments are investigated for different fuel conditions and tilting angles.
작황 모니터링에서 바이오매스의 정확한 평가를 위해서는 정확하고 신속한 작물 생육 상황 등 현장자료의 확보가 필수적이다. 또한, 바이오매스의 평가는 작황 모니터링 및 수확량 예측에 활용된다. 무인기 영상은 작물의 성장에 따라 빠르게 수집할 수 있기 때문에 정밀농업에서 포장내 공간변이 파악 및 분석에 사용되고 있다. 본 연구는 원격탐사 기술을 이용한 동계작물 바이오매스 평가 방법 개발을 위하여 식생지수($E{\times}G$)에 의한 식생 피복률(VF)과 작물 표고 모형(CSM) 기반의 초고(PH)를 이용하여 보리와 밀을 대상으로 바이오매스 평가 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 식생 피복률, 초고 및 상호작용 항을 독립변수로 하여 다중 선형 회귀 모델을 구축한 결과, 5가지 품종의 결정계수는 0.84~0.99로 나타났으며, 보리와 밀의 결정계수 및 평균 제곱근 오차는 각각 0.91, 0.90 및 102.09, $110.87g/m^2$으로 나타났다. 따라서 무인기 영상을 활용한 동계작물의 바이오매스 평가 및 작황 모니터링이 가능한 것으로 판단된다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 산업연관분석을 적용하여 무인항공기 산업과 관련된 기술별 경제적 파급효과를 분석한다. 구체적으로 고용창출효과와 부가가치유발효과, 감응도 계수, 영향력 계수를 산출할 수 있으며, 분석결과에 대한 시사점을 제시하기로 한다. 분석결과, 고용유발효과는 투자액 10억원당 10.017명으로 확인되었으며, 부가가치유발효과는 1원의 예산이 투입될 경우, 0.9771원의 부가가치가 발생하여 타제조업 평균치(고용유발계수: 2.285, 부가가치유발계수: 0.581) 대비 모두 월등히 높은 수치를 보였다. 한편, 무인항공기 산업은 전방연쇄효과를 의미하는 감응도 계수는 0.7870로 제조업 평균치(감응도 계수: 1.125)보다 낮고, 후방연쇄 효과를 의미하는 영향력 계수는 각각 1.161로 제조업 평균치(영향력 계수: 1.116)보다 높기 때문에 최종 수요적 제조업형 산업으로 분류된다. 이는 무인항공기 산업이 경기변동에 영향을 적게 받는 산업임을 의미하며, 다른 부문에 비해서 투자지출대비 경제적 파급효과가 큰 산업으로 해석이 가능하다. 이러한 정략적 데이터를 기반으로 무인항공기 산업의 기술별 R&D 투자 방향 정책을 수립하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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