Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
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.
졸업 조건 만족을 위한 졸업 작품 제작과 제작된 작품의 공학 논문 체계로 서술해야 하는 졸업 논문 제출 규정에 따라 전공단위에서 이루어진 절차의 개요를 제시하고, 개선에 필요한 사항을 제안한다. 설계 내용은 재난 지역의 인원이나 물체를 탐지하기 위한 소형 무인기 구성에 관한 것이다. 적외선 센서와 GPS를 소형 무인기인 드론에 탑재하고, 블루투스 통신을 이용하여 드론을 조종한다. 조종되는 드론이 구조 대상물을 탐지하고, 드론에 탑재된 GPS를 이용하여 실시간으로 탐지한 대상물의 위치를 수신하는 대상물 탐지용 드론을 설계하고 제작한다. 실험결과로 3~4 m 범위의 구조 대상물 탐지가 가능했고, 위치값을 실시간으로 전송하는 것을 확인했으며, RF 통신을 이용하여 통신 거리를 증가시킬 계획이다.
소나무재선충병은 우리나라 소나무림에 심각한 위협이 되고 있는 질병이다. 그러나 일반적으로 재선충병의 고사목 관측은 현장조사를 기반으로 하고 있기 때문에 물리적, 경제적 문제가 있어 대규모 삼림을 관측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병이 재발한 지역에 무인 항공기를 이용하여 고해상도 영상을 획득하였다. 이후 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM) 감독분류 기법을 통해 소나무재선충병 의심목을 탐지하였고. 감독분류 결과에 대한 정확도를 산출하였다. 또한 접근성이 높은 산림에 대해 감독분류를 실시한 후 현장 조사 결과간의 비교를 통해 정확도의 신뢰성을 검증하였다.
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.
In this research, it is a basic study to investigate the population of birds using UAVs. The research area is Ardeidae species(ASP) habitat and has long-term monitoring. The purpose of the study is to compare the ASP populations which analyzed ground observational survey and UAVs imagery. We used DJI's Mavic pro and Phantom4 for this research. Before investigating the population of ASP, we measured the escape distance by the UAVs, and the escape distances of the two UAVs models were statistically significant. Such a result would be different in UAV size and rotor(rotary wing) noise. The population of ASP who analyzed the ground observation and UAVs imagery count differed greatly. In detail, the population(mean) on the ground observation was 174.9, and the UAVs was 247.1 ~ 249.9. As a result of analyzing the UAVs imagery, These results indicate that the lower the UAVs camera altitude, the higher the ASP population, and the lower the UAVs camera altitude, the higher the resolution of the images and the better the reading of the individual of ASP. And we confirmed analyzed images taken at various altitudes, the individuals of ASP was not statistically significant. This is because the resolution of the phantom was superior to that of mavic pro. Our research is fundamental compared to similar studies. However, long-term monitoring for ASP of South Korea's by ground observation is a barrier of the reliability of the monitoring result. We suggested how to use UAVs which can improve long-term monitoring for ASP habitat.
국내 시설물의 노후화가 급속히 진행되고 있음에 따라 정부는 노후화 시설물의 안정성 검측과 유지관리에 대한 관심을 높이고 있다. 이에 본 연구는 대구광역시 서구 비산 4동/내당 2, 3동의 노후화 지역일대를 조사하고, 비행촬영을 통해 노후화 시설물에 대한 데이터를 획득하여 3D 지도를 구현하였다. 또한 3D 지도에 객관적/주관적 데이터를 추가적으로 기입함으로써 주민들이 쉽게 이해할 수 있으며, 관리자가 노후화 시설물에 대한 유지 보수 관리를 보다 수월하게 진행할 수 있는 4D 지도 생성 방안을 제시하였다.
고도화되는 전장 환경에서 적진의 정보는 군사 작전을 수행하는 데 있어 중요한 요소이다. 적진의 정보를 획득하기 위한 감시정찰을 목적으로 아군의 인력 손실이 없고 저 비용으로 임무에 투입이 가능한 무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle, 이하 무인기) 운용이 늘어나고 있다. 무인기 임무 수행 환경은 대공위협이 존재하므로 무인기가 격추되지 않고 생존성을 보장할 수 있는 임무공간이 필요하다. 임무공간을 정의하기 위해서는 형상공간(Configuration Space) 개념을 활용하며, 적진의 대공방호영역 및 무인기가 탐지할 수 있는 범위를 고려한다. 무인기는 적진의 정보를 획득하기 위해 임무에 주어진 모든 영역을 방문해야 하며, 이를 위해 커버리지 경로 계획(Coverage Path Planning)을 수행한다. 무인기에 대한 위협 및 획득할 정보의 중요도를 바탕으로 무인기가 우선적으로 방문해야 할 영역을 정의하며, 격자지도를 생성하고 각 격자에 위협 정보를 매핑하여 경로 계획에 활용한다. 본 연구에서는 격자지도에 표시된 위협정보를 바탕으로 커버리지 조건 및 경로 계획 절차를 제시하며, 탐지 효율 향상을 위해 임무공간을 확장한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 무인기 경로계획 방법에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 관련된 결과를 제시한다.
HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 이용한 소형 무인항공기 개발은 비용과 시간을 줄이면서 무인항공기의 신뢰성을 높이는데 효과적으로 사용될 수 있다. 또한, 실제 비행 중에 발생할 수 있는 비행제어컴퓨터의 사용 불능상태 등을 고려한 시뮬레이션을 개발과정에 반영하면, 인명 및 재산상 피해 등의 위험을 감소시킬 수 있다. 이러한 HILS를 적용하기 위해서는 실제 비행 조건과 유사한 환경을 제공할 수 있는 실시간 시뮬레이션 환경이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 6자유도 모션테이블을 이용하여 소형 무인항공기용 실시간 HILS 환경을 구축하였다. 선행연구에서 개발된 6자유도 모션테이블을 실시간으로 HILS 환경과 연동하기 위하여, 동작 알고리즘을 위치제어 방식에서 속도제어 방식으로 변경하여 설계 하였다. 또한, 모션테이블의 실시간 동작을 확인하기 위해 역기구학 및 동작 시뮬레이션 모델을 Matlab $Simulink^{(R)}$에서 모델링하고 검증하였다.
본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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