선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 이 Skycall 개념을 기초로 구현한 시스템의 세부적인 구현 방법을 소개하며 실험에서 발견한 한계를 논의함으로써 향후 드론 시스템의 설계 방향을 제안하고자 한다.
제안 방법
- 가장 먼저, 드론의 주행을 위해 출발점으로부터 각 건물까지의 경로를 구성하였다. 각 경로 상에는 직진 외에 좌회전과 우회전이 포함되어 있으며, 이를 위해 회전이 필요한 지점의 GPS 좌표를 데이터베이스에 저장하였다.
- 가장 먼저, 드론의 주행을 위해 출발점으로부터 각 건물까지의 경로를 구성하였다. 각 경로 상에는 직진 외에 좌회전과 우회전이 포함되어 있으며, 이를 위해 회전이 필요한 지점의 GPS 좌표를 데이터베이스에 저장하였다. 예를 들어, 출발점에서부터 건물 3까지의 경로는 그림 8에서 표시된 것처럼 구성할 수있으며, 해당 경로를 위해 총 4개의 GPS 좌표를 데이터베이스에 저장하였다.
- 본 논문에서는 드론의 제어를 위해 제조사인 Parrot에서 제공하는 AR.Drone SDK의 2.0.1 버전을 사용하였다(그림 4). 해당 SDK에 포함된 안드로이드용 SDK는 통합개발환경 중 Eclipse 용 프로젝트이지만, 현재 안드로이드 애플리케이션을 제작하기 위해서는 Google에서 개발한 Android Studio를 이용해야 하므로 Git에 등록된 동일 버전의 Android Studio용 SDK 를 사용하였다.
- 본 논문에서는 현재 보편적으로 보급된 소비자용 등급 드론들 중 하나인 AR.Drone 2.0으로 Skycall 컨셉을 실제로 구현하고 그 실용성과 문제점을 파악하였다. 구현 결과 원래 의도한 보안성과 편의성 측면에서는 우수하다고 할 수 있었으나 현재 널리 보급된 소비자용 수준의 드론으로는 안정성 및 안전성 측면에서 문제가 있음을 발견하였다.
- 본 시스템은 Skycall 컨셉[3]에서처럼 대학 캠퍼스 또는 공단등 독립적인 건물이 밀집해 있는 지역에 처음 방문하는 방문자 에게 드론을 이용한 길 안내 서비스를 제공한다. 이 길 안내 과정은 애플리케이션을 통해 등록된 약속 정보를 바탕으로 이루 어지며, 시스템의 전체적인 시나리오는 다음과 같다.
- 앞서 논의한 대로 시중에서 구입 가능한 소비자용 드론인 AR.Drone 2.0으로 MIT Senseable City Lab에서 제안한 Skycall 컨셉을 구현하고 실제 상황에서 테스트를 수행하였다.
- 일반적으로, 스마트 폰에서 특정 Wi-Fi를 연결하려면 스마트 폰의 설정 메뉴를 이용해야 한다. 이러한 번거로움을 없애기 위해, 버튼을 이용해 드론이 송신하는 Wi-Fi와 연결할 수 있도록 구현하였다(그림10).
대상 데이터
- 현재 대중적으로 판매되고 있는 드론은 쿼드로터 형태의 회전익 드론이다. 본 논문에서 사용한 드론 역시 쿼드로터의 한 종류로, 프랑스 기업 Parrot에서 판매하는 AR.Drone 2.0을 사용하였다(그림 1).
- 본 시스템은 안드로이드 운영체제에서 동작하는 애플리케 이션의 형태로 제작되었다. 개발 환경은 다음과 같다.
- 1 버전을 사용하였다(그림 4). 해당 SDK에 포함된 안드로이드용 SDK는 통합개발환경 중 Eclipse 용 프로젝트이지만, 현재 안드로이드 애플리케이션을 제작하기 위해서는 Google에서 개발한 Android Studio를 이용해야 하므로 Git에 등록된 동일 버전의 Android Studio용 SDK 를 사용하였다.
이론/모형
- 안드로이드 또는 iOS 등 스마트 폰에 탑재되는 운영체제는 단말기에 부착된 GPS 수신기로부터 현재 GPS 정보를 읽어올수 있는 방법을 제공한다. 본 논문에서 사용한 안드로이드 운영 체제에서는 android.location 패키지를 통해 위치정보를 이용할수 있다.
성능/효과
- 0으로 Skycall 컨셉을 실제로 구현하고 그 실용성과 문제점을 파악하였다. 구현 결과 원래 의도한 보안성과 편의성 측면에서는 우수하다고 할 수 있었으나 현재 널리 보급된 소비자용 수준의 드론으로는 안정성 및 안전성 측면에서 문제가 있음을 발견하였다. 향후 보다 실용적인 애플리 케이션으로 발전시키기 위해서 논의한 문제들을 해결하는 연구를 수행할 예정이다.
- 그러나 실험 결과 고도가 상승할수록 상층부의 풍속이 증가 하며 그로인한 영향이 심해져서 원하는 대로 제어가 되지 않는 문제가 빈번하게 발생하였다. 따라서 이 방법 역시 기상 조건에 따라서는 안정적인 비행이 불가능한 경우가 빈번하게 발생하기 때문에 주변 보행자의 안전을 유지하면서 바람의 영향을 최소한으로 받는 고도(약 2~3m)에서 다른 센서를 이용한 회피 알고리즘 개발이 진행되어야 할 것으로 본다.
- 실험 중에, 운행을 반복할 경우, 드론의 기울기를 조절하고, 원하는 속도로 조종을 가능하게 하는 자이로센서에 오차 값이 계속 누적되는 드리프트 현상이 발생하였다. 이 현상으로 인해 일정시간이 경과된 후에는 처음보다 정확도가 떨어져 비행 안정성에 문제가 발생한다.
- 제안하는 프로토타입의 실험 결과, 단순히 GPS에만 의존하는 방식만으로는 앞서 언급한 목표의 달성에 한계가 있다는 사실을 발견하였다. 특히 기후 또는 계절적 영향에 따라 가변적인 지형지물(예.
- 제안하는 프로토타입의 실험 결과, 단순히 GPS에만 의존하는 방식만으로는 앞서 언급한 목표의 달성에 한계가 있다는 사실을 발견하였다. 특히 기후 또는 계절적 영향에 따라 가변적인 지형지물(예. 나무)이나 이동 중인 인공물(예. 높이가 높은 트럭등)을 회피하면서 원래 목적대로 길 안내를 수행하기 위해서는 초음파 센서 혹은 적외선을 이용한 거리장 센서 등의 활용이 필수적이라는 결론을 내렸다.
후속연구
- 그러나 실험 결과 고도가 상승할수록 상층부의 풍속이 증가 하며 그로인한 영향이 심해져서 원하는 대로 제어가 되지 않는 문제가 빈번하게 발생하였다. 따라서 이 방법 역시 기상 조건에 따라서는 안정적인 비행이 불가능한 경우가 빈번하게 발생하기 때문에 주변 보행자의 안전을 유지하면서 바람의 영향을 최소한으로 받는 고도(약 2~3m)에서 다른 센서를 이용한 회피 알고리즘 개발이 진행되어야 할 것으로 본다. 이러한 용도로 적용 가능한 잠재력이 있는 추가 센서로는 초음파 센서나 적외선을 이용한 깊이장 센서 등이 있으나 초음파 센서는 해상도가 낮다는 문제가 있고 깊이장 센서의 경우 적외선을 이용하기 때문에 야외나 특정 조명환경 하에서 간섭이 발생[7]한다는 단점이 있기 때문에 추후 이러한 문제를 해결할 수 있는 센서가 개발되어야 할 것으로 판단한다.
- 따라서 이 방법 역시 기상 조건에 따라서는 안정적인 비행이 불가능한 경우가 빈번하게 발생하기 때문에 주변 보행자의 안전을 유지하면서 바람의 영향을 최소한으로 받는 고도(약 2~3m)에서 다른 센서를 이용한 회피 알고리즘 개발이 진행되어야 할 것으로 본다. 이러한 용도로 적용 가능한 잠재력이 있는 추가 센서로는 초음파 센서나 적외선을 이용한 깊이장 센서 등이 있으나 초음파 센서는 해상도가 낮다는 문제가 있고 깊이장 센서의 경우 적외선을 이용하기 때문에 야외나 특정 조명환경 하에서 간섭이 발생[7]한다는 단점이 있기 때문에 추후 이러한 문제를 해결할 수 있는 센서가 개발되어야 할 것으로 판단한다.
- 구현 결과 원래 의도한 보안성과 편의성 측면에서는 우수하다고 할 수 있었으나 현재 널리 보급된 소비자용 수준의 드론으로는 안정성 및 안전성 측면에서 문제가 있음을 발견하였다. 향후 보다 실용적인 애플리 케이션으로 발전시키기 위해서 논의한 문제들을 해결하는 연구를 수행할 예정이다.
- 이 현상으로 인해 일정시간이 경과된 후에는 처음보다 정확도가 떨어져 비행 안정성에 문제가 발생한다. 향후 비행 안정성 확보를 위해서 가속도 등 다른 정보를 이용해서 자이로센서 수치 보정을 수행하는 연구를 진행할 예정이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.