With the development of drone technology, drones are being used in various industries. In general, drones use lithium-based battery pack, which is sensitive to external impact and temperature characteristics. Therefore, in order to prevent this problem, a battery case for protecting the battery from the outside is used. Usually, carbon fiber is used as case material, carbon fiber is expensive and has disadvantages of being difficult to manufacture. In this study, a battery case was fabricated to minimize the influence of external impact and temperature by using expanded polypropylene material, and also the battery efficiency test was performed using fabricated case. After basic design for battery case was conducted, a system capable of maintaining temperature was constructed by attaching a surface heating element inside the case, and the effect of maintaining temperature according to the presence or absence of the case was confirmed. Using manufactured prototype case, flight tests were carried out to check the battery voltage level according to the presence or absence of the case and to analyze the effect of improving the battery efficiency for the flight time of the drone.

본 연구는 수직 벽체형 콘크리트 구조물의 정밀안전진단을 위한 외관조사시 고품질 정밀영상을 자동화된 방식으로 획득하여 균열손상을 탐지하고 시설물의 상태를 평가하기 위하여 개발된 등벽드론 탑재형 균열진단 시스템에 대한 것이다. 본 논문에서는 영상기반 균열진단 시스템을 이용한 정밀영상 획득기술, 자동화된 영상처리 알고리즘을 이용한 데이터 처리 기법을 제시하였으며, 실험적으로 도출된 지상표본거리를 기반으로 영상처리 자동화 알고리즘을 이용하여 생성된 균열모사 시험벽체의 평면전개 이미지 상 균열손상의 위치 정확도를 평가 분석하였다. 평가분석 결과, 가로축 길이 대비 최대 1.1%, 세로축 길이 대 비 최대 1.4%의 오차율을 보이는 것으로 나타났다. 제안된 영상 내 픽셀 좌표와 지상표본거리를 기반으로 균열손상의 위치를 추정하는 기법은 실측 좌표 대비 평균 1.0% 이하의 위치 오차를 가지는 것으로 평가되었다. 최종적으로 영상기반 진단과 긴급 보수와 같은 일반적인 시설물의 유지관리에 요구되는 위치 정확도를 확보하고 있는 것으로 분석되었다.

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.