최근 항공산업 분야의 최대 이슈로 부각되고 있는 UAM(Urban Air Mobility)은 국내 뿐아니라 국제적으로 많은 관심이 집중되고 있다. 현재 우리나라는 미래 K-UAM 운용개념서 제정 등 정부 및 산학연을 중심으로 활발한 연구가 진행되고 있으나 아직까지 비행안전의 핵심 요소인 K-UAM 운용 환경에 대한 위험도 평가 방안은 마련되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 유럽 JARUS(Joint Authorities for Rulemaking on Unmanned Systems)에서 제정한 SORA(Specific Operation Risk Assessment) 모델을 적용하여 정부가 추진하고 있는 화물 운송 목적의 K-UAM 운용 환경 및 특정 회랑을 대상으로 위험도를 평가하고 그에 따른 결과 분석을 통해 위험도 완화를 위한 정책 및 기술적 방안을 제시하고자 한다.
We present recent human-vehicle interaction (HVI) research conducted in the area of defense and military application. Research topics discussed in this paper include: training simulation for overland navigation tasks; expertise effects in overland navigation performance and scan patterns; pilot's perception and confidence on an overland navigation task; effects of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) supervisory control on F-18 formation flight performance in a simulator environment; autonomy balancing in a manned-unmanned teaming (MUT) swarm attack, enabling visual detection of IED (Improvised Explosive Device) indicators through Perceptual Learning Assessment and Training; usability test on DaViTo (Data Visualization Tool); and modeling peripheral vision for moving target search and detection. Diverse and leading HVI study in the defense domain suggests future research direction in other HVI emerging areas such as automotive industry and aviation domain.
국내에서 중형급 무인동력비행장치(25kg < MTOW ≤ 150kg) 신고 건수 및 안전성인증 수요가 급격하게 증가하고 있다. 그리고 무인동력비행장치 안전성인증 불합격 사례도 증가하고 있으며, 제작 품질 문제가 불합격의 주요 원인으로 확인되고 있다. 그러나 무인동력비행장치 안전성인증 제도에서 제작업체에 대한 품질시스템 기준은 부재하다. 따라서 본 논문에서는 무인동력비행장치 제작업체의 품질시스템 점검 기준을 수립하기 위해 국내 안전성인증 업무와 미국재료시험협회(ASTM)의 소형 무인항공시스템(sUAS)의 품질 기준을 분석하였다. 그리고 국내 제작사 실정에 맞는 품질시스템 기준 수립을 위해 중형급 무인동력비행장치 제작업체 현장실사를 통해 제작 품질시스템 특성을 추가 점검항목으로 반영한 제작업체 품질시스템 기준을 제안하였다. 그리고 제안된 품질시스템 기준에 대하여 국내 무인동력장치 제작업체 7개사를 대상으로 설문조사를 수행하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1773-1795
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2020
Unmanned aerial vehicles (UAVs) network are a very vibrant research area nowadays. They have many military and civil applications. Limited bandwidth, the high mobility and secure communication of micro UAVs represent their three main problems. In this paper, we try to address these problems by means of secure clustering, and a security clustering algorithm based on integrated trust value for UAVs network is proposed. First, an improved the k-means++ algorithm is presented to determine the optimal number of clusters by the network bandwidth parameter, which ensures the optimal use of network bandwidth. Second, we considered variables representing the link expiration time to improve node clustering, and used the integrated trust value to rapidly detect malicious nodes and establish a head list. Node clustering reduce impact of high mobility and head list enhance the security of clustering algorithm. Finally, combined the remaining energy ratio, relative mobility, and the relative degrees of the nodes to select the best cluster head. The results of a simulation showed that the proposed clustering algorithm incurred a smaller computational load and higher network security.
무인기에 적용되는 다양한 추진기관 기술은 항공의 중요한 개발 방향 중의 하나인 무인기의 비행 성능에 크게 관련이 있다. 본 논문에서는 무인기의 내연기관(왕복엔진, 로타리엔진, 가스터빈엔진), 하이브리드 및 순수한 전기 추진시스템에 대하여 조사를 수행하였다. 특히 이러한 추진기관들의 분류, 작동사이클, 특성 및 주요 기술들에 대하여 제시하였다. 그러므로 미래의 무인기 추진시스템의 개발 틀, 종합적인 예측 및 다양한 비교를 정립하는데 도움을 줄 것으로 판단된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.190-194
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2018
The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.
항공기와 항공 네트워크에 대한 사이버 공격은 일반적으로 지상 산업에서 흔히 볼 수 있는 사이버 공격과 크게 다르지 않다. 항공 교통 인프라스트럭처(infrastructure)는 항공 교통 자원 확보를 위해 디지털 기반 구조로 전환되고 있다. 다양한 종류의 통신 환경과 정보 통신, 항법, 감시 및 기내 엔터테인먼트 시스템이 사이버 테러 위협에 노출될 위험을 가중시키고 있다. 또한 무인항공기의 출현은 사이버 테러에 의해 통제될 수 없는 위험을 내포하고 있다. 차세대 데이터 네트워크 시스템 환경에서 항공기 시스템 및 항공 기반의 인프라스트럭처에 대한 사이버 위협의 취약점을 인식하고 항공 선진국의 사이버 보안 표준과 대응 전략을 분석했다. 그리고 국내 항공 환경에서 고려해야 할 사이버 보안 정책에 대한 포괄적인 방안을 논의하고, 보안 환경에 대한 개념과 신속한 대응 전략 수립 등을 논의하였다.
쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.
This paper describes the development or a closed-loop Strapdown Attitude Reference System (SARS) algorithm integrated filtering estimator for determining attitude reference for railway and aviation system using fuzzy inference. The SARS consists of 3 single-axis rate gyms in conjunction with 2 single-axis accelerometers. For optimal values of fuzzy systems, we utilize on-line scheduling method for initial values and then use genetic algorithms for fine tuning. Implementation using experimental test data of unmanned aerial vehicle has been performed in order to verify the estimation. The proposed fuzzy inference based SARS demonstrate that more accurate performance can be achieved in comparison with conventional one. The estimation results were compared with the on-board vertical gyro as the reference standard.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.327-333
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2019
Wind speed data constitute important weather information for aircrafts flying at low altitudes, such as drones. Currently, the accuracy of low altitude wind predictions is much lower than that of high-altitude wind predictions. Deep neural networks are proposed in this study as a method to improve wind speed forecast information. Deep neural networks mimic the learning process of the interactions among neurons in the brain, and it is used in various fields, such as recognition of image, sound, and texts, image and natural language processing, and pattern recognition in time-series. In this study, the deep neural network model is constructed using the wind prediction values generated by the numerical model as an input to improve the wind speed forecasts. Using the ground wind speed forecast data collected at the Boseong Meteorological Observation Tower, wind speed forecast values obtained by the numerical model are compared with those obtained by the model proposed in this study for the verification of the validity and compatibility of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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