In this paper, we proposed a Ku-band antenna that can be mounted on UAV. A proposed antenna structure has small size and light weight. It is considered long distance communication environment(LOS) and equipped UAV. Proposed antenna is designed $16{\times}2$ aperture coupled microstrip patch array antenna for high gain characteristics. In the measurement results, VSWR is less than 1.5 and the gain is over 21dBi in the bandwidth. Mechanical specifications of antenna assembly are ${\phi}250{\times}200mm$ of size and 3kg of weight.
최근에는 지진의 발생 빈도가 높아지고 발생되는 재난의 규모가 점차 증가되고 있다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)은 이동 속도가 빠르고 장착된 카메라로 감시가 가능하기 때문에 넓은 지역의 재난 상황을 모니터링하거나 발생 여부를 감시하기에 적합하다. UAV의 기능이 점차 증가되면서 이를 조종하기 위한 방법도 복합해지고 있기 때문에 전통적인 조종기 기반의 조종 방법이 아닌 새로운 형태의 사용자 인터페이스가 요구된다. 본 논문에서는 소방방재용 UAV를 제어하기 위한 사용자 인터페이스를 제안한다. 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하기 위해서 체감형 인터페이스를 적용한다.
갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.
A simple and accurate depth estimation algorithm for an IBVS (Image-Based Visual Servoing) is presented. Specifically, this algorithm is useful for under-actuated systems such as visual-guided quadrotor UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). Since the image of a marker changes with changing pitch and roll angles of quadrotor, it is difficult to estimate depth. The proposed algorithm compensates a shape of the marker, so that the system acquire more accurate depth information without complicated processes. Also, the roll and pitch channels are decoupled so that the IBVS algorithm can be used in an under-actuated quadrotor system.
본 연구는 최근 국내외에서 문화재 보존, 사고현황조사, 군 정찰업무, 재난관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 성능평가를 다루고자 한다. 항공삼각측량 결과, 위치(X, Y)에서 RMSE 값은 약 10 cm로 나타났으며, UAV 사진측량의 정사영상에 대한 시각판독법(on-screen digitizing) 기법과 지상측량에 의한 필계점 좌표 차의 RMSE 는 X 방향 약 0.174~0.205 m, Y방향 약 0.294~0.298 m의 편위형 오차가 도출되었다. 그리고 실험대상지역의 임의의 1 필지를 대상으로 지적 공부대장면적과 UAV 사진측량의 정사영상으로 취득한 필지 면적을 비교한 결과 차이는 0.118 $m^2$이다. 본 연구는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 정사영상 정확도 평가에 대한 하나의 연구 사례를 제시하였으며, 향후 항공삼각측량(AT), 직접 기하보정(direct-georeferencing), 비행계획, 그리고 실용적 응용분야 개발 등에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
무인 항공기와 기지국간 통신시 커버리지 확장과 SNR 이득 확보를 위하여 기지국에서의 빔 형성 기법이 효과적이다. 무인 항공기가 이동하는 상황에서는 빔 이득을 유지하기 위하여 기지국에서 무인 항공기를 향한 주기적인 빔 추적이 필요하다. 또한 다수의 무인 항공기가 이동하는 경우에는 기지국에서 빔 추적을 하기 위하여 무인 항공기에서 서로 다른 프리앰블의 전송이 필요하다. 본 논문에서는 이상적인 상호 상관 특성을 갖고 있는 Hadamard 시퀀스를 기반으로 GMSK 통신시스템에서 다수의 무인 항공기를 향한 빔 추적을 위하여 프리앰블 시퀀스 설계 기법을 제안한다. Hadamard 시퀀스를 입력으로 하는 GMSK 통신시스템에서 수신신호의 특성을 분석한 이후에 다수의 무인 항공기와 통신하는 GMSK 시스템에 적합한 프리앰블 시퀀스를 제안한다.
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.
본 논문에서는 위성항법 불용 환경에서의 무인비행체 항법을 위한 광류 정보 활용에 관한 연구 내용을 기술한다. 광류 정보는 위성항법 불용 환경에서 수평 위치 및 속도 추정을 위해 중요한 측정값이므로 정확한 광류 정보의 획득은 필수적이다. 이에 광류 정보에 포함될 수 있는 바이어스를 추정하여 상쇄함으로써 추정 성능을 향상시킬 수 있는 항법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 검증하기 위해 유도, 항법, 제어 시스템을 설계하여 통합 시뮬레이션 환경을 구축한다. 이를 기반으로 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안된 알고리즘을 분석한다.
1988년 부산에서 처음 발병된 소나무재선충병(Pine Wilt Disease, PWD)은 우리나라 소나무에 막대한 피해를 주고 있는 심각한 질병이다. 정부에서는 2005년 소나무재선충병 방제특별법을 제정하고 피해지역의 소나무 이동 금지와 방제를 시행하고 있다. 하지만, 기존의 예찰 및 방제방법은 산악지형에서 동시다발적이고 급진적으로 발생하는 소나무재선충병을 줄이기에는 물리적, 경제적 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 소나무재선충병 감염의심목을 효율적으로 탐지하기 위해 무인항공기를 이용한 영상자료를 바탕으로 딥러닝 객체인식 예찰 방법의 활용가능성을 제시하고자 한다. 소나무재선충병 피해목을 관측하기 위해서 항공촬영을 통해 영상 데이터를 획득하고 정사영상을 제작하였다. 그 결과 198개의 피해목이 확인되었으며, 이를 검증하기 위해서 접근이 불가한 급경사지나 절벽과 같은 곳을 제외하고 현장 조사를 진행하여 84개의 피해목을 확인할 수 있었다. 검증된 데이터를 가지고 분할방법인 SegNet과 검출방법인 YOLOv2를 이용하여 분석한 결과 성능은 각각 0.57, 0.77로 나타났다.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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