Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.40
no.9
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pp.800-806
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2012
This paper proposes design and development of the Integrated Ground Support System (IGSS) for the flight test of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV), which combines ground support and ground control. The integrated flight test of the UAV is a necessary procedure to validate the functionality of the Unmanned Aerial System (UAS). In order to execute cost-effective and systematic flight tests, the IGSS is regarded as an inevitable infrastructure of UAS for small laboratories. The proposed IGSS has functions of ground control, radio communication, power generation, transportation and the maintenance of the UAV.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.32
no.1
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pp.1-9
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2024
The unmanned aerial vehicle industry has developed a lot, but the possibility of accidents is increasing due to potential risks. In this study, SHELL models and HFACS were used to analyze unmanned aerial vehicle accidents in the UK and to identify the main causes and characteristics of accidents. The main cause analyzed by the SHELL model was identified as an abnormality in the alarm system. The main cause of the accident analyzed by HFACS was identified as the technical environment. The common cause identified by the SHELL model and HFACS was identified as a mechanical problem of unmanned aerial vehicles. This is due to the lack of accurate information or functionality of the alarm system in the operator interface, which often prevents the operator from responding to sensitive information. Therefore, in order to prevent civil UAV accidents, the stability and reliability of the system must be secured through regular inspections of the UAV system and continuous software updates. In addition, an ergonomic approach considering human interfaces is needed when developing technologies.
The proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is regarded as the most promising alternative power sources for unmanned aerial vehicle (UAV) due to its high energy density and silent operation. Since there are many load changes during UAV flight, thermal management is one of the important factor for the performance of PEMFC. In order to reduce the UAV weight for the stable operation of UAV, thermal management system (TMS) studied in this work does not use the fan but use the air flowing into UAV by UAV flight. In order to develop the passive type heat exchanger (HEX) for 1kW PEMFC, four types of HEXs are fabricated and their cooling performances are compared. The parametric study on the cooling performance of HEXs has performed with the variation of operating parameters such as mass flow rates and inlet temperature of air and coolant. Type 4 has the best performance in every case. This study can be helpful to achieve the optimal design of HEX for PEMFC powered UAV.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.3
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pp.212-219
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2019
As unmanned aerial vehicle (UAV) has been utilized for military operation, efficient ways for controlling UAV has been necessary. In particular, instead of conventional approach using console control, speech recognition based UAV control is essential for military environments in which rapid command operation is required. But research on this novel approach is not actively studied yet. In this study, we introduce efficient ways of speech recognition system operation for voice-driven UAV control, focusing on mission command control from manned aircraft rather than ground control center. We propose an efficient way of system operation for UAV control in cooperation of aircraft and UAV, and verify its efficiency via speech recognition experiment.
This study performed an on-site demonstration of the topographic surveying technique at a large-scale open-pit limestone mine in Korea using a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV, Drone, SenseFly eBee). 288 sheets of aerial photos were taken by an automatic flight for 30 minutes under conditions of 300 m altitude and 12 m/s speed. Except for 37 aerial photos in which no keypoint was detected, 251 aerial photos were utilized for data processing including correction and matching, then an orthomosaic image and digital surface model with 7 cm grid spacing could be generated. A comparison of the X, Y, Z-coordinates of 4 ground control points measured by differential global positioning system and those determined by fixed-wing UAV photogrammetry revealed that the root mean squared errors were around 15 cm. Because the fixed-wing UAV has relatively longer flight time and larger coverage area than rotary-wing UAVs, it can be effectively utilized in large-scale open-pit mines as a topographic surveying tool.
This paper provides a method for generating flight path of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) that is intended to be used in visual inspection of dome-type nuclear containment building. The method basically employs 3-D model to extract accurate location coordinates. Two basic route patterns that provide guide lines in defining moving locations were defined for each side wall and dome section of the containment. The route patterns support sequential capturing of images as well. In addition, several simple equations and an algorithm for calculation of the moving location on the route were developed on the basis of 3-D geometric characteristics of the containment building. A prototype computer program has been implemented to validate the proposed method, and a case study shows the method can visualize covering area in 3-D model as well.
A Nonlinear approach to control of Small Scale Rotary Wing Unmanned Aerial Vehicle (R-UAV) is presented. Using Backstepping, a globally stabilizing control law is derived. We derive backstepping control law for angle of attack and sideslip control. The inherent nonlinear nature of the system are considered here which helps in naturally stabilizing without extensive external effort. Thus, the resulting control law is much simpler than if the feedback linearization had been used.
In this paper, we propose a jellyfish distribution recognition and monitoring system using a UAV (unmanned aerial vehicle). The UAV was designed to satisfy the requirements for flight in ocean environment. The target jellyfish, Aurelia aurita, is recognized through convolutional neural network and its distribution is calculated. The modified deep neural network architecture has been developed to have reliable recognition accuracy and fast operation speed. Recognition speed is about 400 times faster than GoogLeNet by using a lightweight network architecture. We also introduce the method for selecting candidates to be used as inputs to the proposed network. The recognition accuracy of the jellyfish is improved by removing the probability value of the meaningless class among the probability vectors of the evaluated input image and re-evaluating it by normalization. The jellyfish distribution is calculated based on the unit jellyfish image recognized. The distribution level is defined by using the novelty concept of the distribution map buffer.
This paper discusses an improved unmanned aerial vehicle, UAV, configuration characterized by telescopic booms to optimize the flight mechanics and fuel consumption of the aircraft at various loading/flight conditions.The starting point consists of a full-composite smaller UAV which was derived by a general aviation ultralight motorized aircraft ULM. The present design, named ToBoFlex, extends the two-booms configuration to a three tons aircraft. To adapt the design to needs relevant to different applications, new solutions were proposed in aerodynamic fields and materials and structural areas. Different structural solutions were reported. To optimize aircraft endurance, the innovative concept of Telescopic Tail Boom was considered along with two different tails architecture. A new structural configuration of the fuselage was proposed. Further consideration of hydrogen fuel cell electric propulsion is now being studied in collaboration between the Polytechnic of Turin and Prince Mohammad Bin Fahd University which could be the starting point of future investigations.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.871-876
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2022
In the construction industry, fatal accidents related to scaffolds frequently occur. To prevent such accidents, scaffolds should be carefully monitored for their safety status. However, manual observation of scaffolds is time-consuming and labor-intensive. This paper proposes a method that automatically analyzes the installation status of scaffold joints based on images acquired from a Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Using a deep learning-based object detection algorithm (YOLOv5), scaffold joints and joint components are detected. Based on the detection result, a two-stage rule-based classifier is used to analyze the joint installation status. Experimental results show that joints can be classified as safe or unsafe with 98.2 % and 85.7 % F1-scores, respectively. These results indicate that the proposed method can effectively analyze the joint installation status in UAV-acquired scaffold images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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