오늘날 드론의 대중화와 드론 관련 산업의 확장 등으로 인하여 드론 보급이 민 군에 걸쳐 증가하였고, 이와 더불어 보안, 안전사고, 치안 안보 위협 등의 우려도 함께 커지고 있다. 드론은 크기가 작고 반사도가 낮은 재질로 되어 있어 일반적인 센서로는 탐지가 어려운 것으로 알려져 왔다. 이에, 드론으로 인해 발생하는 사건 및 사고를 예방하기 위해서는 드론의 탐지와 위험 요소에 대응할 수 있는 기술에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 드론 탐지 기법을 분류하였다. 또한 CW 레이다를 기반으로 한 드론 탐지 실험을 통해, 마이크로 도플러의 패턴을 분석하여 드론 탐지의 가능성을 제시한다.
드론은 조종사가 직접 항공기에 탑승하지 않고 지상에서 원격장치를 이용하여 무선으로 조종하는 항공기를 말한다. 현재 드론은 실종자 수색과 교통단속 등 경찰장비로 포함되어 활용되고 있다. 사람이 직접 눈으로 보고 수색하는 과정을 광학 성능이 뛰어난 카메라가 대신하며, 비행하며 촬영했던 영상을 이후 재검색할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 사법기관에서 규정과 원칙 없이 무분별하게 드론을 운용하여 범죄수사와 수색에 사용한다면 불특정 다수의 개인은 프라이버시와 개인정보 침해를 당할 것이다. 이에 본 논문에서는 현행 드론 운용에 대한 법적 문제와이의 해결 방안에 대하여 논의한다.
군집 드론을 효율적으로 운영하기 위해서는 기존 통제방식이 개선되어야 하며, 드론들이 자율적으로 통신망을 구성할 수 있어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 검토되고 있는 FANET(Flying Ad-Hoc Network)은 애드혹 네트워크 기술을 기반으로 하고 있어 다양한 보안취약점에 노출될 수 있다. 그러나 FANET 노드들의 제한적인 연산능력과 메모리, 급격하고 잦은 네트워크 토폴로지 변화 등으로 인해 애드혹 네트워크에 제안되었던 보안대책을 수정 없이 FANET에 그대로 적용하는것은 쉽지 않다. 이에 본 논문에서는 PUF 기술을 활용하여 기존 애드혹 네트워크와는 차별화된 특성을 가지는 FANET에 적용 가능한 경량화된 보안대책을 제안한다. 제시된 보안대책은 복제 불가능한 PUF에서 생성되는 고유한 값을 활용하여 FANET의 Reactive 라우팅 프로토콜인 AODV의 안전성을 높이며, 다양한 공격에 대한 내성을 가진다.
최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.
현재 무인 선박에서의 데이터 전송을 위해 기존 LTE-M 및 LTE 네트워크에서의 USN을 이용하여 기지국 역할로 동작 시키기 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 사용하는 방안을 채택하고자 하고 있다. 따라서 이후 이동 기지국인 드론은 LTE 통신 모뎀 혹은 근거리 통신 모뎀을 탑재한 싱크 노드로 선박 운항의 안전 정보를 센서 노드로부터 수집하여 선박에 전송하거나 선박 간의 정보를 상호 전송할 수도 있다. 따라서 드론을 이용하여 근거리 네크워크 망을 형성하게 되면 무인 선박 주변의 통신망을 형성하게 되고 환경 및 보안 센서를 활용한 정보 수집에 유리하게 된다. 본 논문에서는 향후 무인 선박의 AI 운항에 필요한 주변 정보를 확보하기 위한 드론을 활용한 선박 주변 내의 환경 센서 데이터 전송 및 선박 간 통신 활용방안을 제시한다.
드론이 촬영한 고해상도 영상은 모니터링 등 여러 정보로 활용되고 있다. 농업용 시설물 관리는 아직까지도 대부분 사람에 의한 조사방식을 사용하고 있다. 농업시설 측량, 농업시설 외관조사, 수면환경 등은 사람이 접근하기 힘든 법적·환경적 제약이 있다. 또한, 3D 지도나 위성 지도 등 정보가 오래 되거나 제공하지 않는 지역에서는 사람에 의한 조사가 불가피하여 많은 시간과 비용이 투자되고 있다. 본 논문에서는 농업시설물 유지·관리를 위한 AR스마트안경 기술을 접목한 현장 지원용 드론시스템을 설계하여 기존 드론 활용 시 애로사항을 개선하는데 목적이 있다. 아울러 영상촬영으로 발생할 수 있는 개인정보 노출로 인한 피해를 해소하기 위한 개인정보보호에 대한 안전성 확보 방안도 제시하고자 한다.
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.
With the massive increase in bandwidth for wireless communications, free space optical (FSO) communication has attracted significant interest owing to its outstanding strengths over conventional radio frequency wireless communication such as a wide bandwidth, unlicensed spectrum, low power consumption, small size, electromagnetic interference immunity, long-range propagation, and improved security. In recent years, FSO technology has been studied intensively for use in terrestrial and underwater autonomous and unmanned mobile systems, a rapidly growing application area, including robots, drones, unmanned aerial vehicles, autonomous vehicles, unmanned trains, and unmanned submarines. In this report, we review the recent trends and key technologies for the mobile FSO system, and introduce our drone-based mobile FSO system, which is currently under development.
The SLAM market is growing rapidly with advances in Machine Learning, Drones, Augmented Reality technologies. However, due to the absence of an open source-based SLAM library for developing AR content, most SLAM researchers are required to conduct their own research and development to customize SLAM. In this paper, we propose an opensource-based Mobile Markerless AR System by building our own pipeline based on Visual SLAM. To implement the Mobile AR System of this paper, it uses ORB-SLAM3 and Unity Engine and We experimented with running our system in a real environment and confirming it in the Unity Engine's Mobile Viewer. Through this experimentation, we can verify that the Unity Engine and the SLAM System are tightly integrated and communicate smoothly. Also, we expect to accelerate the growth of SLAM technology through this research.
전 세계적으로 드론을 이용한 택배서비스가 새로운 주요사업으로 떠오르고 있다. 미국의 DHL 운송업체는 이미 드론을 이용한 택배서비스를 시작하였으며 구글과 아마존, 그리고 중국의 알리바바, 바이두에서도 드론 택배사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나, 이러한 사업이 아직 활성화 되지 못하는 이유는 운영하는데 있어서 몇가지 문제점을 가지고 있기 때문이다. 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 다양한 보안성과 안전성을 고려해야만 한다. 드론 간에 원활한 네트워크를 구성하여 서로 충돌을 회피할 수 있도록 드론 간에 정보를 교환함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 이를 위해, 효율적인 망성능이 필수적이며 본 논문에서는 옵넷 시뮬레이터를 통하여 드론 간의 원활한 통신을 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 비교함으로써 이러한 문제점을 보완하고자 한다. 드론 간 통신을 위한 MANET을 구성하고 이를 시뮬레이션을 통하여 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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