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      플로킹 이론 기반 자율정찰비행 무인항공기의 탐색성능 향상에 관한 연구

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      국문 초록 (Abstract)

      다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비...

      다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비행경로를 결정하느냐에 따라 그 임무에 대한 성과는 크게 달라질 수 있다. 다만 이러한 표적 탐색 임무에서 자율 비행 무인항공기의 운용 방법이 어떠할 때 가장 효과적이며 효율적인지에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 플로킹 이론을 기반을 둔 다양한 자율비행 알고리즘을 활용하여, 다수의 무인 항공기가 서로 충돌을 회피하면서 표적을 탐지하는 임무를 기반으로 비행 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하여, 표적 탐지 임무에서의 다수의 무인항공기를 제어할 수 있는 보다 효율적/효과적인 방안을 제시하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In conducting a mission to explore and track targets using a number of unmanned aerial vehicles(UAVs), performance for that mission may vary significantly depending on the operating conditions of the UAVs such as the number of operations, the altitude...

      In conducting a mission to explore and track targets using a number of unmanned aerial vehicles(UAVs), performance for that mission may vary significantly depending on the operating conditions of the UAVs such as the number of operations, the altitude, and what future flight paths each aircraft decides based on its current position. However, studies on the number of operations, operating conditions, and flight patterns of unmanned aircraft in these surveillance missions are insufficient. In this study, several types of flight simulations were conducted to detect and determine targets while multiple UAVs were involved in the avoidance of collisions according to various autonomous flight algorithms based by flocking theory, and the results were presented to suggest a more efficient/effective way to control a number of UAVs in target detection missions.

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      목차 (Table of Contents)

      • ABSTRACT
      • 초록
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 본론
      • Ⅲ. 비행 시뮬레이션 수행 및 결과
      • ABSTRACT
      • 초록
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 본론
      • Ⅲ. 비행 시뮬레이션 수행 및 결과
      • Ⅳ. 결론
      • References
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      참고문헌 (Reference)

      1 석민준, "자율정찰비행 무인항공기의 비행운영조건 고찰을 위한 비행시뮬레이션 개발" 한국항공우주학회 47 (47): 266-273, 2019

      2 Shakhatreh, H., "Unmanned aerial vehicles(UAVs) : A survey on civil applications and key research challenges" 7 : 48572-48634, 2019

      3 Pirie, R. R., "UAV route planning for joint search and track missions—An information-value approach" 48 (48): 2551-2565, 2012

      4 Dak, F., "Swarm Intelligence-Inspired Autonomous Flocking Control in UAV Networks" 7 : 61786-61796, 2019

      5 Vasarhelyi, G., "Optimized Flopping of Autonomous drones in Confined Environments" 3 (3): eaat3536-, 2018

      6 Aramco, J. F., "Multiple UAV area decomposition and coverage" IEEE 30-37, 2013

      7 Join, G., "Multi-Agent Flocking with Angle-based Formation Shape Control" 65 (65): 817-823, 2020

      8 Xi, X., "Multi-Agent Coverage Search in Unknown Environments with Obstacles: A Survey" IEEE 2317-2322, 2019

      9 Gen, L., "Mission planning of autonomous UAVs for urban surveillance with evolutionary algorithms" IEEE 828-833, 2013

      10 Career, D. W., "Forest fire monitoring with multiple small UAVs" IEEE 3530-3535, 2005

      1 석민준, "자율정찰비행 무인항공기의 비행운영조건 고찰을 위한 비행시뮬레이션 개발" 한국항공우주학회 47 (47): 266-273, 2019

      2 Shakhatreh, H., "Unmanned aerial vehicles(UAVs) : A survey on civil applications and key research challenges" 7 : 48572-48634, 2019

      3 Pirie, R. R., "UAV route planning for joint search and track missions—An information-value approach" 48 (48): 2551-2565, 2012

      4 Dak, F., "Swarm Intelligence-Inspired Autonomous Flocking Control in UAV Networks" 7 : 61786-61796, 2019

      5 Vasarhelyi, G., "Optimized Flopping of Autonomous drones in Confined Environments" 3 (3): eaat3536-, 2018

      6 Aramco, J. F., "Multiple UAV area decomposition and coverage" IEEE 30-37, 2013

      7 Join, G., "Multi-Agent Flocking with Angle-based Formation Shape Control" 65 (65): 817-823, 2020

      8 Xi, X., "Multi-Agent Coverage Search in Unknown Environments with Obstacles: A Survey" IEEE 2317-2322, 2019

      9 Gen, L., "Mission planning of autonomous UAVs for urban surveillance with evolutionary algorithms" IEEE 828-833, 2013

      10 Career, D. W., "Forest fire monitoring with multiple small UAVs" IEEE 3530-3535, 2005

      11 Reynolds, W. C., "Flocks, herds and school: A distributed behavioral model" 21 (21): 25-34, 1987

      12 Xiao-yuan Luo, "Flocking for Multi-agent Systems with Optimally Rigid Topology Based on InformationWeighted Kalman Consensus Filter" 제어·로봇·시스템학회 15 (15): 138-148, 2017

      13 Zhao, W., "Flocking Control of Fixed-wing UAVs with Cooperative Obstacle Avoidance Capability" 7 : 17798-17808, 2019

      14 Kaiser, J. N., "Effects of Dynamically Weighting Autonomous Rules in an Unmanned Aircraft System(UAV) Flocking Model" Air Force Institute of Technology 2014

      15 Shackler, R., "Design challenges of multi-UAV systems in cyber-physical applications : A comprehensive survey, and future directions" 21 (21): 3340-3385, 2019

      16 Yang, Y., "Decentralized cooperative search by networked UAVs in an uncertain environment" IEEE 6 : 5558-5563, 2004

      17 Jones, P. J., "Cooperative area surveillance strategies using multiple unmanned systems" Georgia Institute of Technology 2009

      18 Roxburghe, V., "Comparison of parallel genetic algorithm and particle swarm optimization for real-time UAV path planning" 9 (9): 132-141, 2012

      19 Narcomania, A., "Clusterflock: a flocking algorithm for isolating congruent phylogenetic dataquest" Geoscience 2016

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      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.28 0.28 0.27
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.25 0.22 0.421 0.09
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