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Mohsin Kazmi, Nadeem Feroze, Naveed Ramzan
2013 / Korean Journal of Chemical Engineering
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본 연구는 수상 드론의 소나 기반 음향 정보와 정지형 공중 드론의 카메라 기반 광학 영상을 활용하여 협력적인 장애물 회피 기법을 제안합니다. 제안된 방법은 수상 드론의 소나의 한계를 극복하고, 공중 드론의 높은 전력 소비 문제를 해결하여 실용적인 응용 가능성을 제시합니다. 실험 결과는 제안된 방법의 가능성을 확인하고 추가 연구의 필요성을 보여줍니다.
Sense and avoid in UAS : research and applications
UAV cooperative decision and control : challenges and practical approaches
Efficient topology estimation for large scale optical mapping
Drone futures : UAS in landscape and urban design
Satellite aerosol remote sensing over land
확대되는 무인항공기(드론) 기술·시장 전망과 최근 개발동향
Cooperative path planning of unmanned aerial vehicles
Unmanned rotorcraft systems
Autonomous robots : modeling, path planning, and control
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (II)
The Stratospheric aerosol layer
드론의 세계 : 그 마법의 원리를 말하다 =
On integrating unmanned aircraft systems into the national airspace system : issues, challenges, operational restrictions, certification, and recommendations
드론 전쟁 : 고가 대형 무기체계 중심의 전쟁 패러다임을 바꾼 현대전의 게임체인저 드론의 모든 것
Motion deblurring : algorithms and systems
인공지능 기반 이미지영상인식 산업별 응용기술 최신 동향분석
Unmanned aircraft systems : International Symposium on Unmanned Aerial Vehicles, UAV'08
Recent developments in unmanned aircraft systems
Small unmanned aircraft : theory and practice
The anatomy of the aeroplane
전기학회논문지
만동우; 기현승; 김현식전기학회논문지
만동우; 기현승; 김현식International Journal of Human Computer Studies
Solovey E.T.,Ryan K.J.,Cummings M.L.Sensors (Switzerland)
Whitley T.,Tomiczek A.,Tripp C.,Ortega A.,Mennu M.,Bridge J.,Ifju P.Drones
Elmokadem T.,Savkin A.V.Drones
Verma S.C.,Li S.,Savkin A.V.IEEE Transactions on Mobile Computing
Li, D.; Xu, J.; Yang, Z.; Zhao, Y.; Cao, H.; Liu, Y.; Shangguan, L.제어.로봇.시스템학회 논문지
이혁진, 황성수IEEE Access
Jeon, Boseong Felipe; Lee, Yunwoo; Choi, Jeongjun; Park, Jungwon; Kim, H. JinIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Rezaee, Mohammad Reza; Hamid, Nor Asilah Wati Abdul; Hussin, Masnida; Zukarnain, Zuriati AhmadDrones
Wang X.,Cheng M.,Zhang S.,Gong H.한국컴퓨터그래픽스학회논문지
조시훈, 김태영Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
Minjae Jung; Jongyun Kim; Minwoo Kim; Hyondong OhJournal of Physics: Conference Series
Dwi Pebrianti; Wong Jack Kee; Luhur Bayuaji; Achmad Solichin제어.로봇.시스템학회 논문지
김민우; 김종윤; 정민재; 오현동IEEE Access
Chen H.C.한국지능시스템학회 논문지
강형주; 만동우; 김현식IEEE Internet of Things Journal
Ouahouah S.,Bagaa M.,Prados-Garzon J.,Taleb T.IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine
Elisa Giusti; Amerigo Capria; Anna Lisa Saverino; Samuele Gelli; Jorge Muñoz-Castañer; Raquel Dosil; Jorge Naya; Javier MenéndezIEEE Internet of Things Journal
Kun Shen; Rutuja Shivgan; Jorge Medina; Ziqian Dong; Roberto Rojas-Cessa전선 / 학사
“항공드론빅데이터알고리즘”은 드론 기술과 인공지능의 융합을 탐구하는 수업이다. 드론은 자율비행, 데이터 처리, 기계학습 등 다양한 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 환경 속에서도 효율적으로 임무를 수행한다. 드론에서 인공지능의 궁극적인 목표는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 임무에 맞게 최적화하여 운영하는 것이다. 본 과목에서는 드론이 수집하는 방대한 양의 데이터가 자동화된 방식으로 처리되는 방법을 이해한다. 학생들은 빅데이터 알고리즘의 기본 개념을 배우고, 이를 통해 실질적인 데이터 분석 기법을 습득한다. 특히, 수집된 빅데이터를 활용하여 실제 드론 임무에 적용할 수 있는 사례를 통해 이론과 실무의 연계를 강화한다. 또한, 데이터 분석 과정에서의 도전 과제와 해결책을 모색하고, 최신 기술 동향을 반영하여 학생들이 변화하는 드론 산업에 적응할 수 있도록 돕는다. 궁극적으로, 학생들은 드론의 데이터 분석 역량을 강화하고, 이를 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목은 최근 항공공학분야에서 관심이 집중되고 있는 무인 드론, 도심교통항공(Urban Air Mobility)에 이용되는 수직이착륙기에 대한 공기역학적 특성, 비행 성능 해석, 형상 설계, 하이브리드 분산추진 및 운용환경과 관련된 다양한 기초 이론을 제공하고, 이를 바탕으로 주어진 설계 요구 조건에 대해 개념설계 프로그램을 이용하여 목표하는 수직이착륙기의 개념설계 실습을 해봄으로써 수직이착륙기의 성능과 체계에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
이 교과목은 드론 운용에 필요한 기본 이론과 실습을 함께 다루는 과목으로, 드론의 비행 원리, 제어 시스템, 관련 항공법규, 그리고 실제 운용 기술에 대한 체계적인 기초를 제공한다. 수강생들은 드론의 구조와 주요 센서 및 장비에 대한 기초 지식을 습득하고, 안전한 비행을 위한 규정과 절차를 학습한다. 또한, 시뮬레이션 및 실제 조종 실습을 통해 다양한 비행 모드와 임무 수행 방법을 경험할 수 있다. 본 강좌는 이론(2시간)과 실습(2시간)을 병행하여 진행되며, 이를 통해 학생들은 단순한 기기 조작을 넘어 드론 운용 전반에 관한 종합적 역량을 기를 수 있다. 나아가 항공우주공학적 관점에서 드론 기술의 발전 방향과 응용 가능성에 대한 이해를 확장하여, 향후 전문 분야 학습 및 연구로 이어질 수 있는 기반을 마련한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 최근 그 발전이 급격하게 이루어지고 있는 전기동력 수직 이착륙기와 고속 복합형 회전익기의 다분야 설계, 전기 추진 동력원(전기모터, 배터리), 소음 측면에 대한 고찰이 소개된다. 전기동력 추진 회전익기에서는 하이브리드 방식을 포함한 분산 전기 추진, 배터리 수명, 그리고 수직 이착륙과 천이 비행 등의 기술적 측면에 초점을 맞추어 학습한다. 고속 복합형 회전인기는 강체 블레이드/허브 및 lift offset에 의거한 동축 반전, 틸트로터 등 수직 이착륙과 장거리 고속 비행 능력의 달성 과정을 학습한다. 학습한 내용을 적용한 전기동력 추진 수직 이착륙기의 시제품을 설계와 실험을 통한 성능 측정 실습이 수행된다.전선 / 대학원
광산이나 터널과 같이 암반에 건설되는 구조물의 시공과정에는 암반 노출면에 대한 조사가 필수적이다. 최근 이러한 암반 노출면에 대한 조사와 분석 과정을 무인화, 자동화하여 안전한 작업환경을 조성하고 조사 자료를 기반으로 신속한 굴착/보강설계를 수행하기 위한 노력이 지속되고 있다. 이 강의에서는 입체사진측량과 드론 등을 활용한 디지털 암반 조사방법과 AI를 이용한 불연속면 분석 및 암반분류에 관한 최신의 기술들을 다룬다.전선 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.전선 / 학사
과거와 현재 항공기 교통관제 및 항행에 이용되는 항법시스템에 대한 소개를 시작하여, 미래 항공, 우주 뿐만 아니라, 육상, 해상 및 스마트폰의 항법으로 쓰이는 항법시스템에 대하여 그 원리와 이론을 고찰하고 실험으로 증명함으로써, 아직 세상에 없는 새로운 항법시스템을 구상할 수 있는 바탕을 마련하는 것이 이 과목에서 추구하는 바이다. 그 밖에도 Dead Reckoning과 Radio Navigation 그리고 위성항법(GNSS)에 대해서도 그 원리와 실생활에의 응용 예를 다룬다. 또한 항공기/우주비행체의 항공교통(Air Traffic Control) 및 관제에 대한 소개와 공역에 대한 관제 절차를 설명하고, 관제의 핵심 장비인 레이더와 ADS-B를 소개하고, 차세대 항행시스템인 CNS/ATM에 대해서도 심도 있게 그 내용과 원리를 소개한다.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
대기권을 비행하고 있는 항공기 구조물에는 관성력, 탄성력, 그리고 공기력들이 작용하고 있으며, 이들 간의 상호작용에 의해 비행체 구조물의 안정성 및 응답 특성이 독특하게 나타남을 알아본다. 특히 이들의 상호작용은 정적 및 동적 불안정성의 비행 영역을 가져올 수 있으며, 그 대표적인 현상이 다이버전스와 플러터이다. 이러한 현상을 지배하는 비행체 구조물의 관성력, 탄성력과 공기력 (특히 비정상 공기력)을 해석하는 기법을 알아보고, 각각 고정익 항공기, 회전익 항공기, 터보 회전기계에서 발생할 수 있는 공력탄성학적 현상을 파악한다. 그리고 제어이론에 따라 이러한 현상을 방지 또는 회피하고자 하는 노력을 간단하게 소개한다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전선 / 대학원
본 강의는 융합전공 무인이동체 시스템 설계에 소속된 대학원생의 육‧해‧공 무인이동체에 대한 기본 지식을 습득하는 것을 목적으로 한다. 각 강의 세션별로 육‧해‧공별 무인이동체의 핵심기술을 중심으로 융합전공 소속 교수가 자신의 분야를 집중도 있게 소개한다. 자율성, 통신장치, 동력장치, 센서, 조종시스템, 항법시스템 등 공학분야를 중심으로 현재 수준과 미래의 발전방향을 제시하고, 새롭게 부각되는 이슈들에 대한 소개와 이를 다루는 연구분석기법 및 문제해결 방안에 대하여 토의한다. 이 교과를 통해 대학원생들은 최적설계에 필요한 무인이동체의 개별 구성체계의 역할과 구조를 학습하게 되며, 구성체계 간의 연관성을 이해하게 된다. 입체감 있는 수업 진행을 위해 무인이동체의 시스템에 관한 최신 기술논문 연구와 개발동향에 대해 토론 및 Open Project를 병행한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
성능해석 실습을 통해 다양한 소프트웨어를 활용하여 설계된 무인이동체의 성능을 정확하게 도출하는 과정을 학습한다. 무인이동체를 설계한 후 제작 및 시험을 통해 성능을 확인하기 전에 이를 정확하게 예측하는 것이 가능하면, 목표 성능의 달성 여부를 실제 시험을 통해 검증하기 전에 해석을 통해 확인할 수 있고, 이를 바탕으로 반복된 설계 수정을 통해 목표 성능 달성이 가능하다. 학생들은 먼저 무인이동체의 다수를 차지하는 회전익기의 성능해석 방법에 대한 개론과 회전익 공기역학 이론을 학습한다. 이후 2차원 공력해석 소프트웨어를 활용하여 회전익 프로펠러의 익형 공력을 해석하고, 성능해석프로그램에 적용하기 위한 공력테이블 작성법을 실습한다. 이후 동체의 공력 데이터베이스를 구성하기 위해 3차원 공력해석 소프트웨어에 대한 이론을 학습하고, 이를 활용하여 성능해석 프로그램에 입력되는 동체의 공력 데이터베이스를 구성하는 과정을 실습한다. 이후, 구축된 데이터베이스를 성능해석 소프트웨어에 통합하여 무인이동체의 다양한 성능을 예측하는 과정을 실습한다. 이 교과를 통해 학생들은 성능해석의 이론과 실제 경험을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.전선 / 대학원
복합재료는 높은 기계적 성질과 요구되는 상황에 맞게 강화되는 방향을 설정할 수 있는 설계적 장점이 있어, 항공우주산업과 같은 경량형 구조가 사용되는 곳에 널리 활용이 되어왔다. 또한, 방탄 및 방검복을 포함하는 다양한 충돌에너지 발생 상황에서 매우 효과적으로 에너지를 흡수하는 것이 가능하다. 최근에는 전통적인 섬유/폴리머 기반의 복합재료 이외에도 다기능의 금속, 세라믹, 폴리머가 포함된 재료도 복합재료로 취급된다. 따라서, 이러한 특성을 이해하고 실제 산업군에 활용하기 위해서는 전통적인 이론적 접근법뿐만 아니라 실험을 통한 결과 고찰과 이를 이해하기 위한 해석 방법 등에 대한 전반적인 이해가 필요하다. 본 과목에서는 유한요소법해석 및 초고속 카메라를 이용한 고속충돌시험 수행과 분석을 포함하며 관련한 최신이론과 기법을 조사하고 공부하게 된다.