• 항공우주기술
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• 제13권1호
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• pp.153-165
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• 2014

멀티로터 비행체는 헬리콥터와 같은 제자리 비행이 가능하면서 구조적으로 간단한 형태를 가지며 상대적으로 높은 추력을 가지는 장점으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 레저용으로 개발된 Parrot사의 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 조정할 수 있으며, SDK(Software Development Kit)를 제공함으로서 멀티로터를 이용한 연구에 쉽게 활용할 수 있는 특징이 있다. 또한 크기가 상대적으로 작으면서 저가이기 때문에 군집비행에 적용되기 적합한 비행체이다. 이에 본 논문에서는 다수의 AR.Drone을 이용하여 실내 군집비행을 위한 제어기 개발과정에 대해서 소개하고자 한다.

• 항공우주기술
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• 제13권1호
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• pp.166-173
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• 2014

최근 쿼드콥터에 대한 관심이 증가하면서 방송에서 군에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 다수의 쿼드콥터를 동시에 제어하는 군집 비행 연구는 중요 임무 수행 성공 확률을 높일 수 있고, 예술과 융합되어 군무를 수행하는 등 다양한 응용에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 AR.Drone을 활용하여 실내에서 모션 캡쳐 기반으로 다수의 비행체가 서로의 위치를 파악하고, 시나리오에 맞춰 정해진 임무를 수행하기 위해 개발된 군집 비행 시스템을 소개한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.65-71
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• 2023

최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.71-84
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• 2024

Artificial intelligence can be cited as a key linkage technology for expanding drones' application fields, and drones combined with artificial intelligence are expected to improve drones' operational capabilities based on algorithms that can solve complex tasks through learning. The purpose of this study is to analyze various latest research cases that apply deep reinforcement learning to drones to solve limitations for performing swarm flight and to propose a new research direction that applies them to multi-agent communication optimization technology. The process of the research is to investigate and analyze the methods for efficient operation of control and communication technologies required for swarm flight to be successful, and to apply algorithms that have the advantage of exchanging richer feedback between agents and having less learning than conventional methods when learning deep reinforcement learning algorithms. It is expected that the efficiency and performance of learning communication protocols optimized for swarm flight will be improved, which will increase the efficiency of mission performance when exploring or scouting large areas through swarm flight in the future.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권9호
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• pp.752-761
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• 2014

뛰어난 기동성으로 인한 최근 쿼드로터에 대한 관심의 증대는 다양한 형태의 멀티로터 비행체의 개발 및 상용화를 이끌었으며, 레져용으로 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 다양한 쿼드로터 제품들이 등장하고 있다. 이 중에서 최근 Parrot사에서 제작한 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 제어할 수 있는 장점이 있다. 이러한 AR.Drone의 시스템을 이용하면 다양한 형태의 다수 무인기 시스템을 쉽게 구축할 수 있다. 이러한 특성을 바탕으로 한국항공우주연구원에서는 다수의 AR.Drone을 이용한 실내 군집비행 연구를 진행 중에 있다. 이러한 다수의 무인비행체를 이용한 실내 군집비행을 위해서는 개개의 비행체에 대한 위치제어 및 서로간의 충돌을 방지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 다수의 실내 무인기의 원활한 기동을 위해 개발한 충돌회피 기동 제어기를 소개하고자 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권2호
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• pp.318-325
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• 2024

The rapid advancement of drone technology has led to the emergence of drone swarms, a game-changing concept in modern warfare. This study explores the military applications, countermeasures, and strategic implications of drone swarms. By examining the current trends in drone swarm development and deployment, this research highlights the potential of this technology to revolutionize the battlefield. The study also investigates the challenges and vulnerabilities associated with drone swarms, emphasizing the need for effective countermeasures. Through an analysis of multi-sensor fusion, directed energy weapons, and artificial intelligence, this research proposes comprehensive strategies to counter the threats posed by drone swarms. Furthermore, the study delves into the ethical and legal issues surrounding the use of autonomous drone swarms, underscoring the necessity for international norms and regulations. The findings of this research contribute to the understanding of the transformative impact of drone swarms on military strategy and national security, while providing valuable insights for policymakers, military strategists, and researchers in the field.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.425-430
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• 2024

본 연구는 군사용 무인항공기(드론)의 다양한 유형별 특징과 각 유형이 군사 작전에서 어떻게 활용될 수 있는지를 분석하였다. 연구 범위는 고정익, 회전익, 하이브리드, 스웜 드론의 구조적 특징, 장단점, 군사적 활용 사례를 중심으로 하였다. 또한 드론 기술의 발전 방향과 그에 따른 군사 전략의 변화, 기회와 도전 과제를 논의하였다. 연구 결과, 각 유형의 드론은 정찰, 감시, 타격, 물류, 수색 및 구조 등 다양한 군사 작전에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 인공지능, 자율비행, 스웜 기술 등의 발전으로 그 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 전망된다. 다만 드론 운용의 안전성, 윤리성 확보와 국제 규범 마련이 주요 과제로 대두되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권1호
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• pp.179-185
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• 2017

Communication technologies hold a significant place in the swarm flight of drones for surveillance, inspection of disasters and calamities, entertainment performances, and drone collaborations. A GCS(ground control station) for the control of drone swarms needs its devoted communication method to control a large number of drones at the same time. General drone controllers control drones by connecting transmitters and drones in 1:1. When such an old communication method is employed to control many drones simultaneously, problems can emerge with the control of many transmitter modules connected to a GCS and frequency interference among them. This study implemented a transmitter controller to control many drones simultaneously with a communication chip of 2.4GHz ISM band and a Cortex M4-based board. It also designed a GCS to control many transmitter controllers via a network. The hierarchical method made it possible to control many more drones. In addition, the problem with frequency interference was resolved by implementing a time- and frequency-sharing method, controlling many drones simultaneously, and adding the frequency hopping feature. If PPM and S.BUS protocol features are added to it, it will be compatible with more diverse transmitters and drones.

• 전기학회논문지
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• 제67권8호
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• pp.1080-1088
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• 2018

General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.