• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권9호
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• pp.81-90
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• 2016

최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권3호
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• pp.55-64
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• 2019

In drone-assisted wireless sensor networks, drones collect data from sensors in an energy-efficient manner and quickly distribute urgent information to sensor nodes. This article introduces recent communication and security schemes for drone-assisted wireless sensor networks. For the communication schemes, we introduce data collection optimization schemes, drone position and movement optimization schemes, and drone flight path optimization schemes. For the security schemes, we introduce authentication and key management schemes, cluster formation schemes, and cluster head election schemes. Then, we present some enhancement methodologies for these communication and security schemes. As a conclusion, we present some interesting future work items.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.685-689
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• 2023

The proposed system in the study aims to detect forest fires in real-time stream data received from the drone-camera. Recently, the number of wildfires has been increasing, and also the large scaled wildfires are frequent more and more. In order to prevent forest fire damage, many experiments using the drone camera and vision analysis are actively conducted, however there were many challenges, such as network speed, pre-processing, and model performance, to detect forest fires from real-time streaming data of the flying drone. Therefore, this study applied image data processing works to capture five good image frames for vision analysis from whole streaming data and then developed the object detection model based on YOLO_v2. As the result, the classification model performance of forest fire images reached upto 93% of accuracy, and the field test for the model verification detected the forest fire with about 70% accuracy.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.709-716
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• 2020

Recently, the drone's equipment development and software technology have dramatically improved. With such developments, the applicability is increasing in various fields that require rapid geospatial information, and in practice, regulations and systems have been established, and the fields in use are increasing. Also, in Korea, corporations and public institutions are actually using and researching drones in fields such as aircraft development, communication technology development, construction site use, and surveying. However, there are no fields where drones are actually used in road construction sites. Therefore, in this study, to utilize drones that have been actively used in the civil engineering and construction fields for road construction, we investigated the current status of the Korea Highway Corporation's field drone use research and classified the possibility of drone introduction by road construction. Finally, a method of using drones at road construction sites was proposed to prepare a method for using drones at road construction sites.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.666-671
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• 2019

소형 드론에서 사용되는 FC(Flight Controller)는 사용하는 MCU가 대형 드론과는 달라서 복잡한 연산을 수행하지 않아도 되는 단순한 구조로 개발되었다. 또한 소형 드론의 균형제어는 복잡한 필터를 이용하는 Kalman Filter나 연산수가 상대적으로 많은 Complementary Filter를 이용한 방법보다는 좀 더 단순하고 간단해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 적합한 방법으로 동작하는 Two-Track 제어를 이용하여 효과적으로 소형 드론에서도 균형제어가 이루어질 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 긴 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 정확한 보정을 해주는 장점이 있는 Acceleration 센서와 짧은 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 드론 균형을 유지해주는 Gyroscope 센서가 드론의 불균형에 대해 적응적으로 동작하여 단순한 구조와 적은 연산량으로도 효율적인 균형을 유지해주는 시스템이다. Two-Track 제어를 이용하여 100회 이상 반복하여 드론 비행을 실험한 결과 대부분 안정적인 동작을 수행하였으며, 갑자기 발생하는 급격한 바람의 영향에는 아직도 정상상태로 진입하는데 어려움이 있는 것을 제외하면 98% 이상 정상상태 동작을 유지하였음을 확인하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권9호
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• pp.28-34
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• 2021

The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.439-449
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• 2023

In an era marked by the increasing use of drones and the growing demand for indoor surveillance, the development of a robust application for detecting and tracking both drones and humans within indoor spaces becomes imperative. This study presents an innovative application that uses FMCW radar to detect human and drone motions from the cloud point. At the outset, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm is utilized to categorize cloud points into distinct groups, each representing the objects present in the tracking area. Notably, this algorithm demonstrates remarkable efficiency, particularly in clustering drone point clouds, achieving an impressive accuracy of up to 92.8%. Subsequently, the clusters are discerned and classified into either humans or drones by employing a deep learning model. A trio of models, including Deep Neural Network (DNN), Residual Network (ResNet), and Long Short-Term Memory (LSTM), are applied, and the outcomes reveal that the ResNet model achieves the highest accuracy. It attains an impressive 98.62% accuracy for identifying drone clusters and a noteworthy 96.75% accuracy for human clusters.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제14권5호
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• pp.18-25
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• 2020

본 논문에서는 드론 수요와 함께 증가하는 드론의 역기능을 해결하기 위한 저고도 소형드론 관리 기술의 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 여러 나라에서의 저고도 소형드론 식별기술을 조사 및 분석하였다. 소형드론의 위치, 속도 등 비행정보 이외에도 비행 계획, 조종자의 신원 등 다양한 정보를 얻어내기 위해 진행되어온 연구 사례들을 중심으로 조사하였고, 각각의 사례들의 특징을 분석하여 나열하였다. 더 나아가 기존의 드론 식별기술들의 문제점을 보완하는 시스템 구성안을 제안하였으며, 비행시험 환경을 구성하여 제시한 시스템을 비행시험을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.583-584
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• 2022

드론의 발전으로 인해 드론의 임무는 다양한 분야에서 수행되며, 광범위한 영역에서 비가시권(BVLOS, Beyond Visual Line Of Sight) 비행한다. 대부분 드론은 무선 주파수(RF, Radio Frequency) 통신을 통해 운용되고 약 1-2 km의 제한된 반경에서만 비행이 가능하다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 RF와 LTE (Long Term Evolution)를 활용하여 BVLOS에서 임무를 수행하는 드론을 조종하기 위한 다중 통신 프로토콜 기반 드론 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 크게 조종부와 드론부로 이루어진다. 조종부는 조종기에서 발생한 하나의 조종 신호를 RF와 LTE를 통해 전송한다. 드론부는 RF와 LTE를 통해 이중으로 전송된 조종 신호를 통신 프로토콜의 우선순위에 따라 분류하여 FC (Flight Controller)로 전달한다. 제안한 조종 시스템을 통해 RF 통신 거리 한계를 극복하고 통신 연결 불능 상황을 방지할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.112-122
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• 2024

최근 드론과 같은 무인비행장치 기술이 발전함에 따라 환경적, 사회적 및 경제적으로 많은 이점이 있지만, 공항, 공공기관, 발전소, 군 등 국가중요시설에 악의적인 의도를 가질 경우 국가 안전과 국민 생활에 심각한 피해를 줄 수 있다. 이러한 드론의 위협에 대응하기 위해 RF스캐너와 같은 탐지 장비 도입을 시도하고 있다. 특히 변전소, 발전소, 우리나라 전력 계통에 의해 설치된 전력 전송용 송전탑은 RF스캐너 탐지 경로에 송전탑이 위치하면 탐지 성능에 영향을 줄 수 있다. 실험은 상용 드론을 이용하여 드론에서 방사되는 신호 세기 측정하여 감쇠율을 확인하였다. 평균 감쇠율과 최대 감쇠율은 2.4 GHz와 5.8 GHz 대역에서 유사한 경향을 보였고, 구조물의 밀도에도 영향을 받는 것을 알 수 있다.