In this paper, we proposed and tested an indoor obstacle recognition and avoidance algorithm using vision and ultrasonic sensors for effective operation of drone with low-power. In this paper, the indoor flight of a drone is mainly composed of two algorithms. First, for the indoor flight of the drone, the vanishing point and the center point of the image were extracted through Hough transform of the input image of the vision sensor. The drone moves along the extracted vanishing point. Second, we set an area of interest so that the drone can avoid obstacles. The area of interest is a space where the drone can fly after recognizing an obstacle at a distance from the ultrasonic sensor. When an obstacle is recognized in the drone's area of ​​interest, the drone performs an obstacle avoidance action. To verify the algorithm proposed in this paper, a simple obstacle was installed in an indoor environment and the drone was flown. From the experimental results, the proposed algorithm confirmed the indoor flight and obstacle avoidance behavior of the drone according to the vanishing point.

This research is to study the solution to the defects in maintenance and inspection that can be predicted/prevented in advance among human factors that account for more than 70% of the causes of aviation accidents. Traditionally, mechanics have performed visual inspections of aircraft exteriors. Due to this, there were factors that affect the human ability of mechanics in aircraft maintenance and inspection, safety problems when performing the upper part of the aircraft inspection, and the difficulty of precise inspection. To improve these problems, we conduct a study on an AI drone inspection system that has deep-learned samples on aircraft damage/defects. In this paper, we describe the aircraft maintenance inspection checklist, non-destructive inspection types, types of aircraft damage and defects, deep-learning highly reliable AI drone inspection systems, and the expected effects of this technology and future applications. Through this system research, it is expected that mechanics will efficiently inspect the aircraft through the optimization of aircraft maintenance system technology to prevent aviation accidents in advance and reduce time and economic costs.

본 연구에서는 드론을 활용한 변위계측에서 드론의 회전진동 보정을 위해 드론 내부의 가속도계를 이용하는 방법 대신에 드 론 영상 내부의 변위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 드론의 회전진동 보정방법을 제안하고자 한다. 영상 내부의 고정점을 활용한 드론 회전진동 보정을 위한 예비 연구로서, 카메라를 고정시킨 후 타겟을 회전하여 회전각도를 측정하는 실험과 회전하는 카메라를 통 해 변위가 발생하는 모형구조물의 변위를 계측하는 실험을 통해 카메라의 회전진동이 발생하는 경우 변위 계측정확도를 검증하였다. 변위가 3mm 이하로 발생 시 카메라 진동이 발생하였을 때 계측 신뢰도가 낮은 반면, 변위가 3mm를 초과하여 발생한 경우 비교적 정 확하게 계측되었다.

최근 무인선을 활용한 해양 조사가 주목을 받고 있으며, 특히 세일을 이용한 소형 무인 드론에 대한 연구가 고조되고 있다. 세일 드론의 용도는 해양 조사, 감시 및 오염방제 등을 들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 트윈 세일을 채용한 드론에 대해 선속을 추정 하는 방식을 이용하여 항주최적조건을 확인하고 세일드론의 운동성능 및 저항 등 초기설계단계에서 검토해야 할 성능에 대해서 고찰하 고자 하였다. 그 결과, 트윈 세일 드론은 항해속도를 2.0 m/s 이하로 유지하는 편이 유리하며 복원성 또한 DNV에서 규정하는 조건을 충 족시켰다. 또한, TWA 100°일 때 받음각 20°에서 최고속력은 1.69 m/s, TWA 100°일 때 받음각 25°에서 최고속력은 1.74 m/s를 보였다.

본 논문의 목적은 건축물을 드론으로 계측하여 드론의 비행 및 촬영 변수에 따른 계측 정확도를 분석하는 것이다. 드론의 비 행 및 촬영 변수는 비행고도 3가지(50m, 60m, 70m), 중복도 4가지(60%/60%, 60%/80%, 80%/60%, 80%/80%), 카메라 각도 2가지(45°, 90°), 속도 2가지(2m/s, 최고속도)이며, 총 48번을 계측하였다. 드론으로 계측하여 얻은 3D 데이터와 실제 건축물의 길이를 비교하였으 며, 드론의 비행 속도가 느릴수록 정확도가 높게 나타났다.

본 연구는 국내 드론 연구에 관한 석·박사 학위논문 동향 분석이다. 본 연구는 2014년부 터 2021년 8월 30일 기준으로 학술연구정보서비스 ‘RISS(http://www.riss.kr)에서 ’드론’, ‘멀티콥터’로 검색된 석사학위 논문 2+,건, 박사학위 논문 51건 총 348건의 논문을 수집하 여 동향을 분석하였다. 국내·외에서 드론의 활용과 수요가 확산되고 있기에 드론 동향 연구 는 필요하다고 보고 있다. 그리고 연구목적은 차기 연구자를 위한 기초자료가 되고자 한다. 연구결과에서 남성 연구자가 여성의 5배 이상 차이를 보였고, 출판연도를 보면 해가 지날 수록 점점 늘어가는 추세였다. 연구 방법은 정량적 연구가 많았고, 연구 분야는 기술 분야 가 높았다. 연구 출처는 비슷한 분포를 보였고, 지역은 서울지역이 월등히 많은 연구를 했 다. 결론적으로 본 연구의 동향 분석에서 드론은 4차산업혁명 기술과 연계되어 인간의 삶 에 유용한 방향으로 지속해서 발전하고 있음을 알 수 있었다.

우리나라는 해상활동의 중요성이 크며, 산업화에 따른 이상기후 현상 등을 규명하기 위해 육상에 많은 자동기상 관측설비 를 운영 중이지만 해상에서는 그 수가 매우 부족하다. 또한, 해양안전정보 구축 등을 위해 해양조사선을 운영 중이나 접근이 어려운 곳이 많고 높은 운영비용이 요구된다. 따라서 다양한 해양관측 등이 가능한 소형무인화선박의 개발이 필요하다. 한편 소형 무인화 선 박에서 세일(Sail)은 항해 성능에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 에어포일 형상보다 높은 공기역학적 성능을 갖는 것으로 알려진 트윈커브세일(Twin curvy sail)의 설계변수인 캠버(Camber)효과에 대해 검토하였다. 5 종류 의 캠버에 대해 유동해석 결과, 캠버 크기가 9 %일 때 가장 높은 양력계수를 나타내었다. 트윈커브세일의 경우 Port sail과 Starboard sail 의 상호작용에 의해 받음각 23°에서 가장 높은 양력계수를 갖고, Port sail의 경우 받음각 20°에서 가장 높은 양력계수를 Starboard sail의 경우 받음각 15°에서 가장 낮은 양력계수를 나타내었다. 또한, 트윈커브세일은 모든 받음각에서 에어포일 형상인 NACA 0018보다 높은 양력계수를 나타내었다.