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본 논문에서는 드론을 이용한 무인 배송 서비스의 가능성을 제시하고 검증하였다. GPS 기반 자율 비행 및 원격 조종 기능을 갖춘 멀티콥터를 설계하고, 물품 조작을 위한 그리퍼를 개발하여 시험 비행을 통해 무인 배송 서비스의 실현 가능성을 확인하였다.
无人机遥感载荷综合验证系统技术
물류의 디지털 트랜스포메이션인, 무인배송과 스마트 물류 개발동향 및 향후 시장전망
스마트 시대 바르고 건강하게 살기 : `빠른`을 넘어 `바른` ICT로
UAV cooperative decision and control : challenges and practical approaches
Recent developments in unmanned aircraft systems
미국의 무인체계 통합 로드맵
Unmanned aerial vehicles
Multicopter Design and Control Practice : A Series Experiments based on MATLAB and Pixhawk
多无人机自主协同控制理论与方法
드론 백과사전 : 우리 곁으로 성큼 다가온 드론에 대한 종합 안내서
Drone futures : UAS in landscape and urban design
Unmanned aerial vehicle systems in crop production : a compendium
Helicopter performance, stability, and control
Robot operating system (ROS) : the complete reference.
Operations research for unmanned systems
Small unmanned aircraft : theory and practice
无人飞行器任务规划 = Mission planning for unmanned aerial vehicles
(우리 삶에 쓱 들어온) 물류 = 클릭 한 번, 그 뒤엔 물류와 AI가 움직인다
Whole-body impedance control of wheeled humanoid robots
제어.로봇.시스템학회 논문지
김성환; 이두기; 천재희; 김승재; 유기호Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications
Abedini A.,Bataleblu A.A.,Roshanian J.Sensors
Guerreiro B.J.,Azevedo F.,Oliveira P.,Cunha R.Engineering & Technology
Rebecca MilehamSENSORS
Raivi, Asif Mahmud; Huda, S. M. Asiful; Alam, Muhammad Morshed; Moh, SangmanInternational Journal of Logistics Research and Applications
Li, Y.; Liu, M.; Hu, H.; Jiang, X.Journal of Control, Automation and Electrical Systems: formerly CONTROLE & AUTOMAÇÃO
Miranda, Victor R. F.; Rezende, Adriano M. C.; Rocha, Thiago L.; Azpúrua, Héctor; Pimenta, Luciano C. A.; Freitas, Gustavo M.International Journal of Intelligent Unmanned Systems
Yazdannik, S.; Sanisales, S.; Tayefi, M.JOURNAL OF FIELD ROBOTICS
Saunders, Jack; Saeedi, Sajad; Li, WenbinJournal of Aeronautics, Astronautics and Aviation
Lin, C.E.; Li, C.-C.; Shao, P.-C.; Luo, C.-F.IEEE ACCESS
Peng, Kai; Du, Jingxuan; Lu, Fang; Sun, Qianguo; Dong, Yan; Zhou, Pan; Hu, MenglanInternational Transactions in Operational Research
de Freitas J.C.,Penna P.H.V.한국위성정보통신학회논문지
차경현, 심이삭, 홍승관, 정준희, 김진영IEEE Transactions on Wireless Communications
Khosravi M.,Enayati S.,Saeedi H.,Pishro-Nik H.Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
Salama M.R.,Srinivas S.자동차안전학회지
서민철; 한상익DRONES
Li, Xueping; Tupayachi, Jose; Sharmin, Aliza; Ferguson, Madelaine MartinezResults in Engineering
Josephat, Amartya; Sekar, Aravindkumar; T, Deepa; Angalaeswari, S.Periodicals of Engineering and Natural Sciences
Alawsi A.A.A.,Jasim B.H.,Raafat S.M.Drones
Pedersen C.B.,Rosenkrands K.,Sung I.,Nielsen P.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
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 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 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
무인이동체 비행제어기 설계 및 시뮬레이션 실습은 무인이동체의 비행 시뮬레이션을 통하여 운동 특성을 분석하고, 자동비행제어장치를 포함한 무인이동체 통합시스템에 대한 시뮬레이션을 통하여 비행제어기를 설계하고 성능을 평가한다. 학생들은 무인이동체의 운동모델 도출에 필요한 기본적인 수학 및 물리 지식을 이해한 후 고정익항공기와 멀티콥터 항공기의 비선형 운동방정식을 유도하고 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 기법을 습득한다. 선형 제어기 설계에 관한 기본 이론 학습 후, 무인이동체의 안정성 및 조종성 향상과 자동비행 구현을 위한 제어기를 설계한다. 제어법칙 설계도구를 이용하여 설계요구조건을 만족하는 제어이득을 계산하고 Software-in-the-Loop 및 Hardware-in-the-Loop 시뮬레이션 기법을 통하여 제어기 성능을 검증하는 과정을 습득한다.전선 / 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 / 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
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.전필 / 대학원
성능평가 시뮬레이션 실습은 지식기반 의사결정 설계를 통해 산출된 설계결과를 모의체계로 평가하는 과정이다. 성능평가는 최적결과로 도출된 무인이동체의 형상 및 성능자료를 입력해서 수행하거나 실제로 제작한 무인이동체의 운항자료를 입력하여 평가하는 방안으로 구분할 수 있다. 성능평가는 공력, 동수력, 구조, 추진 등의 분야별로 수행되며 각 분야에 대한 상황별 성능기준에 따라 평가된다. 대학원생은 각 분야별로 국제적인 기준과 무인이동체의 평가 시나리오 작성 방법을 학습한 후 설계 요구조건에 따라 평가를 실습하게 된다. 실제 운항을 통한 평가는 무인이동체에서 획득된 제어 입력값과 실제 위치 및 속도, 자세 등 운항자료 등과 비교‧분석을 통해 이루어진다. 아울러, 단일 무인이동체에 대해 효용성이 검증되면 5G 기술을 통해 다수 무인이동체의 평가를 위한 통합운용환경 구축을 추진한다. 이 교과를 통해 대학원생은 성능평가의 이론과 실제 경험을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
본 교과목은 석사과정 대학원생을 대상으로 하며 상호작용을 하는 무인이동체의 복수분야에 대해 임무분석을 통해 도출된 요구조건을 충족하는 최적의 설계안을 선정하는 역량을 배양하는 것을 추구한다. 무인이동체의 공력과 구조, 형상과 소음 등은 매우 밀접하게 연관되어 있으므로 복수분야 최적화 설계는 단일분야에 비하여 실용적이며 고난도이다. 상호작용을 하는 설계변수를 도출한 후 효율적인 DSM을 작성하고 설계문제로 구체화할 수 있는 능력을 요구한다. 이 교과과정에서 대학원생은 최적화 대상이 되는 무인이동체의 개별분야에 대한 해석모듈을 학습한 후 임무분석을 통해 도출된 설계목적과 요구조건에 따라 설계변수와 공간을 설정하고 통계적 또는 확정적 방법론에 따라 최적화를 수행한다. 확정적 또는 신뢰성 기반, 강건 최적설계를 통해서 도출된 최적안들에 대해 평점모형 등 다속성 의사결정기법 또는 다기준 의사결정기법을 적용하는 과정을 학습하게 된다. 이 교과를 통해 석사과정 대학원생은 최적설계 기반 의사결정 과정을 실제 산업현장에 활용하는 방법을 실습할 수 있다.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
본 교과목에서는 챌린지대회 참가와 연계하여 무인이동체의 시제품을 제작하기 위한 제반 과정을 학습·실습한다. 제작공정은 디자인-설계(상세설계)-설비/공구 준비-샘플제작-시제기 제작-시험‧평가-양산의 과정을 거치게 된다. 구성품별로 설계도를 작성해야 하며 가공 또는 외부구매 등을 결정하여 각 과정별로 작업을 세부적으로 분류한다. 무인이동체의 경우에는 최적설계를 통해 도출된 형상 및 요구성능 자료를 기반으로 본체 및 각 구성품의 설계도면을 작성한 후 주어진 예산 내에서 자체 가공 또는 구매의 범위를 결정한다. 일반적으로 본체는 가공을 하게 되며 구성품은 구매를 통해 확보할 수 있는데 기술수준 및 시장조사가 선행되어야 한다. 구성품은 요구조건과 상호 연동성 등을 고려하여 결정하며 본체 내에 조립하여 시제품을 완성한다. 본 과정에서 대학원생은 작업을 배분한 후 기술 수준과 비용을 감안해서 가공과 구매를 결정하고 상호연동성 등을 만족하도록 무인이동체의 시제기를 제작하고 성능평가 시뮬레이터로 평가하는 능력을 가지게 된다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 1」의 심화과목으로, 설계도면 및 기제작된 시제품을 대상으로 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 성능평가는 구조, 공력, 동수력, 추진, 소음, 임무성능 등의 분야에 대해서 시험시설 및 운용환경에서 이루어진다. 시험을 위해 시흥캠퍼스 지능형무인이동체연구동 시설을 이용하며, 운용환경 평가는 임무에 따른 구체적인 시나리오 기반으로 수행되어 대학원생이 제작한 무인이동체에 대한 실질적인 평가를 추구한다. 또한, 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 1, 2」에서 제작한 시제품을 대상으로 성능평가와 이에 따른 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 성능평가는 구조, 공력, 동수력, 추진, 소음, 임무성능 등의 분야에 대해서 시험시설 및 운용환경에서 이루어진다. 시험을 위해 시흥캠퍼스 지능형무인이동체연구동 시설을 이용하며, 운용환경 평가는 임무에 따른 구체적인 시나리오 기반으로 수행되어 대학원생이 제작한 무인이동체에 대한 실질적인 평가를 추구한다. 또한, 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.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.전필 / 학사
본 교과목은 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 전달함수를 이용한 선형계의 응답특성을 해석함으로 시스템의 동특성을 학습한다. 시스템의 안정성을 해석하기 위해서 안정성 이론으로 Routh-Hurwitz criterion, Root Locus 해석법, Bode 선도 및 Nyquist plot과 같은 주파수 응답해석 기법을 다루고, 이러한 해석기법을 이용한 제어기 설계에 관한 기본 사항을 다룬다. 시간영역에서 해석하는 상태공간 해석법을 다루게 되며, 이상과 같은 일반 선형계에 대한 제어이론을 항공기 및 인공위성에 적용, 안정성 해석 및 제어기 설계기법을 학습한다.전선 / 대학원
발사체의 관련 기본 원리에 대한 이론적 지식을 습득하고 최신 재사용 우주 발사체 기술과 관련된 설계 원리, 재사용성의 이점 및 기술적 도전 요소들을 이해한다. 재사용 발사체의 시스템 개요부터, 재사용 발사체 설계 기초, 핵심 원칙, 발사 및 회수 방법 등을 배운다. 추진 시스템의 요구사항과 재점화 시스템 설계 및 추진제 관리 등에 대해 학습하고 재사용 발사체에 적합한 구조 설계, 피로와 열 손상 관리, 열 보호 시스템을 학습한다. 또한, 재진입 및 착륙 중의 공기역학적 안정성, 공력 제어 장치 설계, 고도 및 속도 변화에 따른 비행 제어 시스템에 대해 배운다. 시스템 통합과 다학제적 설계 최적화 방안을 이해하고, 최신 기술 및 사례 연구를 통해 재사용 발사체 시스템의 실제 설계 문제 해결 능력을 배양한다. 마지막으로 학생들이 재사용 발사체의 설계 과정과 고려 사항을 깊이 이해할 수 있도록 개념 설계 임무 프로젝트를 수행한다.