국제해사기구(IMO)에서는 2017년 미래선박으로서 자율운항선박(MASS)의 개념을 채택한 바 있으며, 실해역 운항을 위한 국제법규 및 규정 검토를 진행하고 있다. 무인선은 악천후시 유인선이 수행하기 힘든 임무를 대체하거나 지원하기 위하여 원격 혹은 자율적으로 운용되는 일종의 소형 자율운항선박을 의미한다. 선박해양플랜트연구소에서는 2011년부터 해양수산부 연구개발사업을 통하여, 무인선 아라곤호 시리즈를 개발하였으며, 아라곤1호, 2호, 3호 등 총 3척을 운용하고 있다. 해당 선박은 길이 8미터, 배수량 약 3톤급의 활주선형으로 원격운항, 경로추종 및 충돌회피 등 자율운항 기능이 적용되어 있다. 한편, 무인선은 공중 드론과 달리 탑재중량이 크고, 항속시간이 길어 해상에서 감시,첩보, 정찰 등에 효용성이 높으며, 최근 한척보다는 여러 척을 운용하는 것이 효과적이어서 무인선 군집(USV Swarm)으로 해상임무를 수행하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 선박해양플랜트연구소에서는 2019년부터, 기존의 아라곤호 시리즈 무인선들을 활용하여, 무인선 군집 자율운항 시스템 개발을 위한 "인공지능 기반 무인선 상황인식 및 자율운항 기술 개발" 과제를 진행하고 있다. 해상에서 불법선박이 출현시 이를 효과적으로 단속하기 위하여 추적 기동이 필요한데, 본 연구에서는 무인선 3척을 활용하여 불법선박을 추적하는 해상 감시 실해역 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 무인선 군집 자율운항 시스템에 대하여 소개하고, 무인선 군집을 활용한 불법선 추적에 관한 실해역 시험결과에 대해 소개한다.
Aerial base stations (ABSs) seem promising to enhance the coverage and capacity of fifth-generation and upcoming networks. With the flexible mobility of ABSs, they can be positioned in air to maximize the number of users served with a guaranteed quality of service (QoS). However, ABSs may be overloaded or underutilized given inefficient placement, and user association has not been well addressed. Hence, we propose a three-dimensional ABS placement scheme with a delay-QoS-driven user association to balance loading among ABSs. First, a load balancing utility function is designed based on proportional fairness. Then, an optimization problem for joint ABS placement and user association is formulated to maximize the utility function subject to statistical delay QoS requirements and ABS collision avoidance constraints. To solve this problem, we introduce an efficient modified gray wolf optimizer for ABS placement with a greedy user association strategy. Simulation results demonstrate that the proposed scheme outperforms baselines in terms of load balancing and delay QoS provisioning.
This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
인체를 중심으로 동작하는 WBAN(Wireless Body Area Network)은 의료 및 비의료 서비스를 동시에 제공하는 것을 목적으로 하며, 저전력, 다양한 전송률과 높은 데이터 신뢰성을 요구하는 근거리 통신 기술이다. 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 통신기술 표준 중 IEEE 802.15.4는 WBAN 운영에 높은 호환성을 제공할 수 있어 이를 통한 다양한 연구가 진행되고 있다. 한편, IEEE 802.15.4 기반 다수의 WBAN이 밀집될 경우 발생하는 신호 간섭과 충돌은 데이터의 신뢰성을 저하시키는 주요한 원인되고 있으며, IEEE 802.15.4 표준은 다수의 네트워크가 공존하는 상황을 고려하여 설계되지 않았기 때문에 이에 대한 개선이 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사전 실험을 통해 IEEE 802.15.4 기반의 WBAN 간 공존 상황에서 발생할 수 있는 문제점들을 파악하였고, 실험 결과를 바탕으로 다수의 WBAN이 공존하는 상황에서의 신뢰성 저하를 완화하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 동작은 크게 두 단계로 구분될 수 있으며, 첫 번째 단계에서는 슈퍼 프레임의 CFP 구간에서의 데이터 전송 방법을 개선하여 WBAN 간 충돌을 회피하며, 두 번째 단계에서는 채널 접근 방식을 전환함으로써 충돌을 완화한다. 제안하는 기법은 표준 기반의 WBAN과 비교 실험을 수행하여 성능을 검증하였다.
자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.
이동 사용자의 위치 정보를 제공하는 위치인식서비스는 센서네트워크가 제공하는 대표적인 서비스이다. 그동안 이동 사용자의 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기법들이 제시되어 왔다. 하지만 대부분의 기법들은 단일 사용자인 경우만 고려하여 연구되어 이를 다중 사용자인 경우로 확장하기에는 문제가 있다. 여러 이동 사용자들이 한 지역에서 동시에 위치인식 작업을 수행하는 경우에 센서노드들이 발생시키는 라디오 주파수나 초음파 등이 서로 간에 간섭을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 여러 이동 사용자들이 동시 다발적으로 위치확인 작업을 수행하고자 하는 경우에 발생 가능한 간섭을 최소화 하는 적응적 파워 조절에 기반한 위치인식 기법인 APL(Adaptive Power Control based Resource Allocation Technique for Efficient Localization Technique)기법을 제안한다. APL기법은 센서노드가 위치인식 작업을 수행하기 전에 주위에 있는 앵커노드를 선점하여 점유함으로써 노드간의 간섭을 방지한다. 이를 위해 IEEE 802.11에 정의된 RTS(Ready To Send)패킷을 자원 선점을 요청하는데 사용하며 CTS(Clear To Send)패킷을 자원 선점을 확인하는데 사용한다. 반대로 이미 앵커노드가 다른 노드에 의해 선점하여 위치인식 작업을 방해할 가능성이 있는 경우 해당 앵커노드들을 임계영역으로 정의한다. 임계영역 처리를 위한 NTS(Not To Send) 패킷을 새로이 정의하여 노드 간에 간섭이 발생하지 않도록 한다. 추가적으로 거리측정 작업시 앵커노드간 동기화를 위한 STS(Start to Send)패킷을 새로이 정의한다. 최종적으로 센서노드의 전송 파워를 적응적으로 조절하여 작업이 영향을 미치는 영역을 최소화하도록 한다. 실험을 통하여 이동 사용자가 다수일 경우 노드 간에 간섭이 많이 발생함을 보이며 제안하는 APL기법이 위치인식 작업시 간섭을 방지함을 보인다.
이동 사용자의 위치 정보를 제공하는 위치인식서비스는 센서네트워크가 제공하는 대표적인 서비스이다. 그동안 이동 사용자의 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기법들이 제시되어 왔다. 하지만 대부분의 기법들은 단일 사용자인 경우만 고려하여 연구되어 이를 다중 사용자인 경우로 확장하기에는 문제가 있다. 여러 이동 사용자들이 한 지역에서 동시에 위치인식 작업을 수행하는 경우에 센서노드들이 발생시키는 라디오 주파수나 초음파 등이 서로 간에 간섭을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 여러 이동 사용자들이 동시 다발적으로 위치확인 작업을 수행하고자 하는 경우에 발생 가능한 간섭을 회피하도록 하는 LME기법을 제안한다. LME기법은 센서노드가 위치인식 작업을 수행하기 전에 주위에 있는 앵커노드를 선점하여 점유함으로써 노드간의 간섭을 방지한다. 이를 위해 IEEE 802.11에 정의된 CTS패킷을 자원 선점을 요청하는데 사용하며 RTS패킷을 자원 선점을 확인하는데 사용한다. 반대로 이미 앵커노드가 다른 노드에 의해 선점하여 위치인식 작업을 방해할 가능성이 있는 경우 해당 앵커노드들을 임계영역으로 정의한다. 임계영역 처리를 위한 NTS 패킷을 새로이 정의하여 노드 간에 간섭이 발생하지 않도록 한다. 추가적으로 거리측정 작업시 앵커노드간 동기화를 위한 STS패킷을 새로이 정의한다. 실험을 통하여 이동 사용자가 다수일 경우 노드 간에 간섭이 많이 발생함을 보이며 제안하는 LME기법이 위치인식 작업시 간섭을 방지함을 보인다.
지속적인 우주개발은 인공위성의 지구 추락, 우주잔해물과 우주선 간의 충돌 등 우주위험의 발생 가능성을 크게 증가 시킨다. 국내에서는 이러한 우주위험을 감시하기 위한 광학감시체계 구축은 진행하였으나, 독자적인 상시 우주감시 정보 획득 능력을 갖는 우주감시 레이다기술에 대해서는 확보가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 재진입하는 우주물체의 추락 위험 및 저궤도 자국 위성의 충돌 위험에 대응하기 위한 우주감시 임무 분석 및 레이다 요구사항 도출을 통해, 우주물체의 탐지 및 추적을 위한 L-band 위상배열레이다 시스템을 제안한다. 우주감시 임무 분석 및 미국, 유럽 등 해외 선진 시스템의 사례 분석을 바탕으로 레이다 고려사항을 정의하고 레이다를 설계하였으며, 지름 10 cm 우주 파편에 대해 최대탐지거리 1,576 km를 가질 뿐, 아니라 탐지 범위 분석을 통해 국내 운용 중인 인공위성에 대해 우주감시 임무 수행이 가능함을 확인하였다.
차량간 통신은 노변기지국(RSE)을 통하지 않고 차량탑재장치(OBE)간에 정보를 전달하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 차량간 통신네트워크는 차량의 높은 이동 속도로 인하여 토폴로지의 변화가 심하기 때문에 기존 애드혹 라우팅을 적용하기 어렵다. MMFP(Multi-hop MAC Forwarding)는 경로설정 과정과 위치정보를 사용하지 않고 목적지 노드의 도달 가능 정보를 사용하여 패킷을 전송하는 멀티 홉 유니 캐스트 포워팅 프로토콜이다. 그러나 공공 안전 서비스에서 차량간 통신을 통해 제공 될 수 있는 차량 충돌, 장애물, 안개 등에 대한 정보는 특정 운전자가 아닌 다수의 운전자에게 유용한 정보이기 때문에 유니캐스트보다 브로드캐스트로 전달하는 것이 효율적이다. 플러딩은 가장 단순한 형태의 멀티 홉 브로드 캐스트 방식으로 너무 많은 중복 패킷을 생성하여 패킷성공률 감소, 전송 지연 증가 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 MMFP를 확장하여 차량간 통신 환경에서 멀티 홉 브로드캐스트 통신을 지원하는 두 가지 프로토콜을 제안한다. UMHB(Unreliable Multi-Hop Broadcast)는 일부 노드에게만 포워딩 의무를 부여하는 MMFP의 전송 방식을 기반으로 포워딩 노드의 수를 제한함으로써 플러딩의 중복 패킷 문제를 해결하나 신뢰성이 감소하는 문제가 있다. RMHB(Reliable Multi-Hop Broadcast)는 화인 응답과 재전송을 통해 UMHB의 비신뢰성 문제를 해결하나 전송 지연이 다소 증가한다. 그러나 RMHB의 지연 시간 증가는 충돌 방지 응용에는 문제가 되지 않음을 실험 결과를 분석하여 보인다.
도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)의 핵심 이동수단인 개인 항공기(PAV) 및 화물 운송용 무인항공기(Cargo UAS)는 항공기 시스템의 설계 적합성과 안전성을 동시에 확보해야 한다. 이를 입증하여 형식 증명(인증)을 받으려면 안전성 분석 및 평가를 항공기 개발과정 초기부터 전체 주기에 걸쳐서 체계적으로 수행해야한다. 그러나 안전 필수 항공시스템의 복잡도가 증가하고 최첨단 시스템이 적용됨에 따라 기존의 경험기반, 절차기반의 안전성평가만으로는 항공기 시스템의 안전성을 객관적으로 평하기 어려워졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국내외적으로 모델링 및 시뮬레이션 기술을 이용한 모델기반 안전성평가(Model-based Safety Assessment, MBSA)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 타겟의 시뮬레이션 모델을 연동한 통합 비행 시뮬레이터를 활용한 모델기반 안전성평가 프레임워크를 제안하였다. 공중충돌방지시스템(Traffic Collision Avoidance System, TCAS) 과 휠 제동 시스템 (Wheel Brake System, WBS) 사례연구를 통해 제안된 프레임워크를 UAM 안전성평가에 적용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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