The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.9
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pp.973-978
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2015
The drone delivery service as a new important business is emerging worldwide. American DHL parcel service is already running the delivery business using drones, and the Google, Amazon, and china's Alibaba, Baidu are also preparing for the same business. However, there are some problems in security and safety since the heavy parcels flies over the people walking down streets, so many things must be considered. The problems can be solved by communicating among drones to avoid collision. Therefore, the efficient network performance is essential, and to resolve the problem, in this paper, an efficient routing protocol is suggested by the Opnet simulator. The drone intercommunication network of MANET is designed and simulated for the efficient routing protocol.
Kang-Il Seo;Ki-Won Kim;Jong-Hoon Kim;Sang-Keun Cho;Sang-Hyuk Park
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.327-332
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2023
On December 26, 2022, North Korea's drone provocation resumed for the first time in eight years. The threat covered not only the Seoul metropolitan area but also the no-fly zone for the presidential office's security, and the South Korean military's response to it is not appropriate, which is a major controversy. In the midst of this, problems caused by the prohibition of small drones' flight and illegal intrusion into restricted areas are increasing in Korea, and the threat is becoming a reality, such as being used for terrorist attacks abroad. In this paper, the concept of "Counter-Drone" and related technologies were considered for these drone threats, and implications were derived through domestic and overseas small drone threats, and the direction of development of the Counter-Drone system was presented. North Korea's drone threat is expected to be more diversified, massified, and advanced, resulting in bolder attacks and provocations. Therefore, the South Korean military should push for early powering of the integrated control system and the conter drone system, joint and military cooperation in response to the threat of small drones, and the ability to carry out joint operations between South Korea and the U.S.
In this paper, we propose IoT based smart CCTV security service to prevent crime in blind spot and prevent unexpected fire or danger. In the proposed method, a RC (Radio Control) car is made using Raspberry pie, and a camera and various modules are installed in an RC car. It was then implemented using Raspbian O / S, Apache Web Server, Shell script, Python, PHP, HTML, CSS, Javascript. The RC car provides a security service that informs the manager of the situation by judging the risk of the scene with modules such as video, voice and temperature. Experimental results show that the transmission time of video and audio information is less than 0.1 second. In addition, real-time status transmission was possible in AVG, emergency, and manual mode. It is expected that the proposed method will be applied to the development of smart city by applying it to unmanned vehicles, drones and the like.
The background of the research is the following: As a result of ultra-light flying device industry development, the utilization of drones and their efficiency have been increasing. However, problems regarding flight permission·approval procedure have not been improved, resulting in increased number of civil complaints. Thus, the purpose of this research is to minimize such civil petition according to the required standards of the two government organizations through enhancing the procedure for managing and employing the system. The research methods entail pinpointing the problems by analysing ultra-light flying device related literature review and by holding focus-interviews with field experts, thereby verifying and providing improved solutions. Under (MLIT) Ministry of Land, Infrastructure and Transport supervision and in accordance with aviation security law, the research provides various updated functions such as improved civil petition processing system's employment and management system, flight approval, integration of names, process, format regarding aviation photographing approval, tool buttons such as the 'Main' button in the system's homepage. This research has the following expected effects : Firstly in the law and regulations section, the clear distinction in the missions and roles of each organization enhances cooperations in tackling civil petition. Secondly the integration of civil petition process reduces time and improves efficiency. And lastly, the improvement of supplementary tools for the public is expected to minimize civil petitions. Future research needs to be conducted under the supervision of the Ministry of National Defense(MND). Factors such as systematic infrastructure for flight photography approval, related unit's reorganization following the defense reform 2.0, and guaranteed conditions for field security action units need to be ameliorated.
In this paper, we propose a system for processing and analyzing drone image information which can be applied variously in disasters-security situation. The proposed system stores the images acquired from the drones in the server, and performs image processing and analysis according to various scenarios. According to each mission, deep-learning method is used to construct an image analysis system in the images acquired by the drone. Experiments confirm that it can be applied to traffic volume measurement, suspect and vehicle tracking, survivor identification and maritime missions.
Hae Chul Ma;Jong Chan Moon;Jae Yong Park;Su Han Lee;Hyuk Jin Kwon
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.19
no.2
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pp.126-134
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2023
Drones are emerging as a new security threat, and the world is working to reduce them. Detection and identification are the most difficult and important parts of the anti-drone systems. Existing detection and identification methods each have their strengths and weaknesses, so complementary operations are required. Detection and identification performance in anti-drone systems can be improved through the use of artificial intelligence. This is because artificial intelligence can quickly analyze differences smaller than humans. There are three ways to utilize artificial intelligence. Through reinforcement learning-based physical control, noise and blur generated when the optical camera tracks the drone may be reduced, and tracking stability may be improved. The latest NeRF algorithm can be used to solve the problem of lack of enemy drone data. It is necessary to build a data network to utilize artificial intelligence. Through this, data can be efficiently collected and managed. In addition, model performance can be improved by regularly generating artificial intelligence learning data.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.12
no.4
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pp.53-61
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2019
Occurrences of debris flow are a serious danger to roads and residential located in mountainous areas and cause a lot of property loss. In this study, two basins were selected and spatial data were constructed to simulate the occurred debris flow from mountainous areas. The first basin was to use the Terrestrial LiDAR to scan the debris flow occurrence section and to build terrain data. For the second basin, use drones the sediment in the basin was photographed and DSM (Digital surface model) was generated. And to analyze the effect of the occurrence of debris flow on downstream side, FLO-2D, two-dimensional commercial model, was used to simulate the flow region of the debris flow. And it was compared with the sedimentation area of terrestrial LiDAR and drone measurement data.
The aviation safety policy master plan is promoting the development of aviation safety management technology applying the 4th industrial revolution technology with the goal of establishing a flawless aviation safety management system and establishing a future aviation safety infrastructure. The master plan includes the establishment of various aviation safety management systems such as aircraft fault management using AI & Big data and flight training system using VR/AR. Currently, the Air Force is promoting a flight safety management system using new technology under the goal of building smart air force. Therefore, this study intends to apply the 4th Industrial Revolution technology to the aircraft condition check system that finally checks the safety of the aircraft before flight. The Air Force conducts airframe flaw checks and pre-flight aircraft check. In this study, we architect the airframe flaw check system using AI and drones, and the pre-flight aircraft condition check system using the IoT and big data for more precise and detailed check of aircraft condition and flawlessness check.
The ROK Army is promoting cutting-edge, future-oriented military development such as a mobile, intelligent, and hyper-connected Army TIGER system. The future infantry brigade plans to increase mobility with squad-level tactical vehicles to enable combat in multi-domain operations and to deploy various weapon systems such as surveillance and reconnaissance drones. In addition, it will be developed into an intelligent unit that transmits and receives data collected through the weapon system through a hyper-connected network. Accordingly, the future infantry brigade will transmit and receive more data. However, the Army's tactical information communication system has limitations in operating as a tactical communication system for future units, such as low transmission speed and bandwidth and restrictions on communication support. Therefore, in this paper, the information distribution capability of the future infantry brigade is presented through the offensive operation scenario and M&S.
The determination of the blast protection level and the corresponding minimum load-bearing capacity for a laminated glass (LG) window is of crucial importance for safety and security design purposes. In this paper, the focus is given to the window response under near-field blast loading, i.e., where relatively small explosives would be activated close to the target, representative of attack scenarios using small commercial drones. In general, the assessment of the load-bearing capacity of a window is based on complex and expensive experiments, which can be conducted for a small number of configurations. On the other hand, nowadays, validated numerical simulations tools based on the Finite Element Method (FEM) are available to partially substitute the physical tests for the assessment of the performance of various LG systems, especially for the far-field blast loading. However, very little literature is available on the LG window performance under near-field blast loads, which differs from far-field situations in two points: i) the duration of the load is very short, since the blast wavelength tends to increase with the distance and ii) the load distribution is not uniform over the window surface, as opposed to the almost plane wave configuration for far-field configurations. Therefore, the current study focuses on the performance assessment and structural behaviour of LG windows under near-field blasts. Typical behavioural trends are investigated, by taking into account possible relevant damage mechanisms in the LG window components, while size effects for target LG windows are also addressed under a multitude of blast loading configurations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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