본 논문에서는 무인 항공기의 활주로 자동 접근 알고리즘에 대해 기술하였다. 본 연구에서 자동 접근의 주요 목적은 야간에 항공기의 안전한 착륙을 돕기 위함이다. 자동 접근 기능을 사용하게 되면 항공기가 어느 위치에 있던 초기 위치를 기준으로 경로 명령이 생성된다. 경로 명령은 최단거리를 가지는 원호-직선-원호로 구성되어있다. 경로 명령을 통해 생성된 경로를 따라 이동한 다음 활주로에 접근하도록 알고리즘을 설계하였다. 항공기의 다양한 초기 위치에 대한 경로 생성 알고리즘의 시뮬레이션을 통해 1차 검증을 하였으며 이를 기반으로 실제 비행시험을 수행하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 타당성을 실증적으로 검증하였다.
가스터빈 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 틸트 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) 덱을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 본 연구에서 새롭게 제안된 성능도 생성 방법이 기존의 스케일링 방법보다 더 효과적임을 확인하였다.
일반적인 지상통제 시스템은 단일 무인항공기 운용을 위한 통제 및 정보 전시 기능을 갖추고 있다. 현대에서는 단일 지상통제 시스템을 사용하여 복수 무인항공기의 운용이 요구되고 있다. 이로 인하여 무인기 운용자는 과거보다 다양한 임무 수행이 요구되며, 임무 수행 중 다양한 요인에 의하여 임무과부하를 받게 된다. 본 연구에서는 복수무인기 운용자의 임무과부하 측정을 통해 운용자의 상태를 반영한 적응형 지상통제 시스템을 제안한다. 복수무인기를 운용할 수 있는 지상통제 소프트웨어를 개발하고, 또한 시뮬레이터를 구성하여 운용자가 지상통제 시스템의 운용을 통해 시스템의 기능을 검증한다. 적응형 지상체 실험을 분석한 결과, 비적응형 지상체 실험 결과와 대비하여 운용자의 동공지름이 감소하고, 임무 성능이 증가하는 등 적응형 지상체의 효용성을 확인하였다.
본 연구에서는 대체에너지로 태양광과 수소재생연료전지를 사용하는 고고도 장기체공 무인기의 초기 사이징을 수행하였다. 박스 윙 형태의 형상 대신 해외에서 연구가 많이 진행되어 상대적으로 기본 자료들이 풍부한 글라이더 형태의 형상을 선택하였다. 이륙중량 150 kg 급으로 추진 시스템은 모터와 프로펠러, 태양광 전지, 전기분해를 통해 재충전이 가능한 액체수소 연료전지로 구성되어있다. 하루 동안 순항 비행 시 필요한 최소 요구 에너지와 낮 시간으로부터 얻을 수 있는 태양광 에너지와의 에너지 균형을 고려하여 가로세로비, 날개 길이, 면적 등 항공기 설계변수를 변화시키면서 전체 이륙중량을 추정하였다.
No, Heekwon;Song, Junesol;Kim, Jungbeom;Bae, Yonghwan;Kee, Changdon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제7권3호
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pp.155-163
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2018
This study examined methods to enhance navigation performance and reduce the divergence of navigation solutions that may occur in the event of global positioning system (GPS) failure by integrating the GPS/inertial navigation system (INS) with the three-dimensional (3D) magnetic vector measurements of a magnetometer. A magnetic heading aiding method that employs a magnetometer has been widely used to enhance the heading performance in low-cost GPS/INS navigation systems with insufficient observability. However, in the case of GPS failure, wrong heading information may further accelerate the divergence of the navigation solution. In this study, a method of integrating the 3D magnetic vector measurements of a magnetometer is proposed as a countermeasure for the case where the GPS fails. As the proposed method does not require attitude information for integration unlike the existing magnetic heading aiding method, it is applicable even in case of GPS failure. In addition, the existing magnetic heading aiding method utilizes only one-dimensional information in the heading direction, whereas the proposed method uses the two-dimensional attitude information of the magnetic vector, thus improving the observability of the system. To confirm the effect of the proposed method, simulation was performed for the normal operation and failure situation of GPS. The result confirmed that the proposed method improved the accuracy of the navigation solution and reduced the divergence speed of the navigation solution in the case of GPS failure, as compared with that of the existing method.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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