Earticle

무인기 기술의 발전에 따라 군사뿐만 아니라 다양한 민간 분야에서도 무인기 탐지 및 위치 추정 기술의 중요성이 부 각되고 있다. 딥러닝 기술의 발전으로 무인기 탐지 성능은 크게 향상되었으나, 정밀한 위치 추정에 대한 연구는 상 대적으로 미진하다. 본 연구에서는 RGB와 LiDAR로 구성된 다중 모달리티 센서팩을 설계하고, 이를 기반으로 한 데이터 세트를 수집하여 무인기 위치 추정을 위한 두 가지 시스템을 제안한다. 첫 번째 시스템은 LiDAR 포인트 클 라우드를 RGB 이미지에서의 객체 탐지 결과에 투영하여 위치를 추정하며, 두 번째는 RGB와 LiDAR 데이터를 결 합해 3D 객체를 직접 탐지한 후 위치를 산출한다. 연산 복잡도가 다소 증가하나, 두 번째 시스템은 UTM 좌표계 기준으로 동방(x) 0.77m, 북방(y) 2.07m, 평균 2.21m의 RMSE를 기록하며 더욱 우수한 정확도를 보였다. 본 연구는 다중 모달리티 기반의 무인기 위치 추정 기술이 실현 가능하고 효과적임을 보여주며, 향후 군사 및 민간 분 야에서의 실질적 응용 가능성을 제시한다.

As UAV technology rapidly evolves, the need for accurate detection and localization has become critical — not only for military and defense but also for a wide range of civilian applications. While recent advances in deep learning have significantly improved UAV detection, precise localization remains a less explored area. In this study, we design a multi-modal sensor pack combining RGB and LiDAR and build a custom dataset to develop and evaluate two UAV localization systems. The first system projects 3D LiDAR point clouds onto 2D object detections from RGB images. The second system fuses RGB and LiDAR inputs for 3D object detection, directly estimating UAV positions in 3D space. Although the second approach is more computationally intensive, it achieves better accuracy, with RMSE values of 0.77 m (x-axis), 2.07 m (y-axis), and 2.21 m overall in UTM coordinates. These findings confirm the promise of multi-modal UAV localization for both military and civilian applications.

재난 대응 작업에서 정확하고 신뢰할 수 있는 위치 파악은 매우 중요하다. 재난 상황에서 로봇이 신속하게 대응하는 것은 핵심적인 역할을 수행한다. 그러나 재난 환경의 특성으로 인해 정교한 센서 기반의 SLAM이 적절히 작동하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 VIO기반 UWB 협력 측위 정확성을 향상하기 위한 방법론을 제안합니다. 이에 따라 VIO와 UWB를 비교하여 재난 상황에서의 정확한 위치 파악을 위한 솔루션을 탐구한다. 실험은 실제 구조 상황을 모사하기 위해 DWM3001CDK와 아이폰을 사용하여 구조자가 이동하면서 UWB 인프라를 구축하고 측위 작업을 수행했다. 실험 결과는 UWB 무선통신으로 얻은 앵커 위치와 VIO를 통해 추정된 앵커 위치로부터 삼각 측량한 구조자의 위치를 나타냈다. 이를 통해 VIO 기반 UWB 협력 측위의 정확성과 효과성을 평가하고, 재난 상황에서의 구조 작업에 적합한 솔루션으로 활용할 수 있음을 확인했다.

무인기의 정확한 3차원 위치 추정은 무인 항공 시스템의 안전한 운용과 자율 제어를 위한 핵심 기술이다. 본 연구는 RGB 카메라와 LiDAR를 결합한 멀티모달 센서 기반 무인기 탐지 및 추적 시스템을 제안한다. 2D 비전과 3D 포인트클라우드 정보를 상호 보완적으로 활용하여, 3D 객체 탐지 실패 구간에서 2D 바운딩 박스 기반 영역 정보를 통해 LiDAR 포인트를 재탐색하는 보조 복원 메커니즘을 구현하였다. 2D-3D 융합 파이프라인에서 2D 탐지 결과를 사전 정보로 활용하여 3D 공간상의 탐색 범위를 제한함으로써 3D 탐지 실패 구간에서의 위치 추정 정확도를 향상시켰다. 그 결과 탐지 정확도는 IoU 0.7 기준 mAP가 0.48에서 0.65로 향상되었으며, 추적 성능은 ID F1 점수 72.51%를 달성하여 급격한 방향 전환 상황에서도 ID 유지 성능이 개선됨을 확인하였다. 본 시스템은 수평 방향 약 0.8m, 3차원 평균 약 1.45m의 위치 정확도를 달성하여 다양한 무인기 응용 분야에서 활용 가능하다.

Accurate three-dimensional localization of UAVs is a core technology for safe operation and autonomous control of unmanned aerial systems. This study proposes a multimodal sensor-based UAV detection and tracking system combining RGB cameras and LiDAR. By utilizing 2D vision and 3D point cloud information in a complementary manner, we implemented an auxiliary recovery mechanism that re-searches LiDAR points through 2D bounding box-based region information in 3D object detection failure scenarios. In the 2D-3D fusion pipeline, detection results from 2D are utilized as prior information to constrain the search range in 3D space, improving localization accuracy in detection failure regions. As a result, mean Average Precision (mAP) improved from 0.48 to 0.65 at an IoU threshold of 0.7, and tracking performance achieved an ID F1 score of 72.51%, indicating improved ID maintenance even during sharp directional changes. This system achieves a horizontal positional accuracy of approximately 0.8 m and a 3D RMSE of approximately 1.45 m, and can be utilized in various UAV application fields.

본 논문은 지역 부분영상을 이용한 실시간 CCTV결합 시스템에 고나한 연구로써 프레임에 관한 결합 인식방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 결합속도를 줄이고 이에 따라 전체적인 인식률을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 기존 방법인 SIFT알고리즘은 특허가 있고 처리속도가 늦기 때문에 본 논문에서 개선된 지역영상 재생성 방식을 이용하여 실질적으로 CCTV 처리속도에 맞추어 속도를 높였다. 논문은 지역화 이미지를 이용하여 인식률과 속도를 바탕으로 전체적인 시스템 구현과 함께 알고리즘을 소개하는 것으로 구성되어 있으며 실제 실험을 통한 성능을 비교 평가 하였다. 실시간으로 동작하는 CCTV에 적용시킴으로 각각의 화면이 아닌 Inline System으로 감시자의 신체적 피로를 줄이고 경제적인 효과를 볼 수 있고 일반 사용자들도 쉽게 사용할 수 있는 저비용 시스템을 구축하였다.

Unmanned combat system is an enabler to conduct high risk operation without personnel loss. State of the art unmanned combat system for highly efficient and survivable operation requires digital system based on image processing and control system technologies. As one of the cases of exploiting such technologies the「Ground Auto-Tracking System (GATS)」with which operating personnels can move weapon azimuth and elevation by joystick in a safe remote place - mobile or stationary - while he is monitoring images sent by wired or wireless transmission is increasingly being fitted with precision control for gun pointing accuracy and stabilization control for negation of external road induced vibration. Securing operational convenience through target lock-on and auto-tracking function is another factor because crew fatigue arising from constant aiming of targets eventually leads to loss of target and seriously compromises operational efficiency. Proposed the 「GATS」is composed of weapon and sensor platform, external device for drive and stabilization and internal device for fire control. This study explains operational concept for both wartime and peacetime performances and presents firing test results revealing outstanding performances of the「GATS」.

Unlike wheeled vehicles, tracked armored vehicles require a highly developed transmission technology since the transmission has to not only shift gears but also steer and brake the heavy ground weapon system precisely. Even though weapons systems including the K00 Infantry Fighting Vehicle (IFV) have recently been developed with domestic technology, it is true that many core parts in the systems are still being imported. In this paper localization process of the accumulator which is one of the most important hydraulic parts in the K00 transmission is introduced. In order to determine design variables such as operating pressure we analyzed torque characteristics of the transmission and calculated spring constant by disassembling the original accumulator. And tests such as durability, safety, etc. were conducted to assure the validation of the development. We expect that the process of reverse engineering we adopted will be helpful to localize similar hydraulic parts.

본 연구는 지역마다 여건이 다르다는 것을 감안하여 전라북도를 중심으로 자립적 지방화를 달성하기 위한 지역의 여건에 부합되는 지역혁신체계의 유형을 도출하고, 그러한 유형의 지역혁신체계를 구축하기 위한 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 자립적 지방화의 개념과 구성요소를 고찰하고, 지역혁신체계의 다양성을 검토한 후, 지역혁신체계의 유형을 제시하고 전라북도의 여건을 분석하기위한 분석변수를 도출하여 전북의 여건을 분석하고 이에 부합하는 지역혁신체계의 유형은 무엇인지 밝히고 이를 구축하기 위한 내생적 조직의 결성전략과 방향을 제시하였다. 결론적으로 전라북도는 앞에서 분석한 Ⅳ유형의 광역자치단체 모델이기 때문에 지역경제의 관리 및 연구기능을 담당할 R&D형 지역혁신 체제 구축이 필요하다고 할 수 있다. 그리고 추구하는 사업의 내용에 따라 구분하였을 때 전라북도에 적용할 수 있는 모형은 전통산업 혁신 형 지역혁신 체제로서 수요대응 형이라고 할 수 있다.

The purpose of this study is to suggest the model of Regional Innovation System for Self Localization focused on Jeonbuk Province. To achieve this purpose, the criterion for grouping the type of Regional Innovation System was selected such as Basic condition of Region, Size of space, Type of Industry. Statistical Data concerning to Jeonbuk Province was used to analysis the condition of Region. The Result of this study can be summarized as follows. First, Jeonbuk Province is the type of A wide area Locl Self-government Model so it is necessary to establish the R&D type of Regional Innovation System that manage the local economy and charge the research function. Second, the Model that can be accepted to Jeonbuk Province classified into the contents of task is the Demand Response Model.

본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 12m × 8m 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.

In this paper, Gaussian probability distribution model based multi-sensor data fusion algorithm is proposed for a vehicular location awareness system. Conventional vehicular location awareness systems are operated by GPS (Global Positioning System). However, the conventional system is not working in the indoor of building or urban area where the receiver is difficult to receive the signal from satellites. A method which is combined GPS and UWB (Ultra Wide-Band) has developed to improve this problem. However, vehicular is difficult to receive seamless location information since the measurement systems by both GPS and UWB convert the vehicle’s movement information separately at each sensor. In this paper, normalized probability distribution model based Hybrid UWB/GPS is proposed by utilizing GPS location data and UWB sensor data. Therefore the proposed system provides information with seamless and location flexible properties. The proposed system tested by Ubisense and Asen GPS in the 12m×8m outdoor environments. As a result, the proposed system has improved performance for accurateness and connection ability between devices to support various CNS (Car Navigation System).

소재·부품·장비 산업은 제조업의 허리이자 경쟁력의 핵심 요소가 되고 있다. 그러나 우리나라의 경우 핵심 소재· 부품·장비를 해외에 의존하다 보니 산업경쟁력뿐만 아니라 안보적 측면에서도 커다란 위험 상황에 처하게 되었다. 본 연구는 먼저 소재·부품·장비 산업의 개요와 현주소를 살펴보고 그 문제점과 개선점을 파악하고 우리나라 소재·부품·장비 의 국산화를 위한 그동안의 노력과 실적을 살펴보았다. 또한, 정부의 소재·부품·장비 산업에 대한 제도적인 차원이나 생태계적인 차원에서 그 개선방안을 살펴본 후 지역 소재·부품·장비의 국산화의 현황과 실태를 조사해보고 이에 따른 문제점과 개선점을 분석해 보았다. 마지막으로 본 연구는 지역 부품·소재 국산화를 위한 기술개발방안 및 사업화와 관련 한 다양한 제도개선방안을 제시하였다.

The materials, parts, and equipment industries are the backbone of the manufacturing industry and a key element of competitiveness. However, in the case of Korea, as it relies on foreign countries for core materials, parts, and equipment, it is in danger of not only industrial competitiveness, but also security. This study first looked at the outline and current address of the materials, parts, and equipment industries, identified problems and improvements, and examined the efforts and achievements so far for the localization of materials, parts, and equipment in Korea. In addition, after looking at the improvement measures for the government's material, parts, and equipment industry at the institutional level or at the ecological level, the current status and actual condition of localization of local materials, parts and equipment were investigated, and problems and improvements were analyzed. Lastly, this study presented a technology development plan for localization of parts and materials in the region and various institutional improvement plans related to commercialization.

본 연구는 제품개발과 품질경영의 통합이 무기체계 국산화의 성공에 어떤 관계를 갖고 있는지 110개 체계 방산 대기업 및 체계방산 대기업의 협력업체 그리고 일반 방산협력업체를 대상으로 실증적으로 분석한 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 품질경영역량요소인 인적자원개발역량, 조직역량 그리고 프로세스역량 과 연구개발역량 요소인 인적자원역량, 기술축적역량, 내외부와의 협업역량은 모두 무기체계 국산화 성공의 원가는 물론 시간과 품질 등 모든 요인에 유의한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 무기체계 핵심부품 국산화 뿐 아니라 일반기업의 신제품개발 활동에 있어서도 품질경영과 신제품개발을 통합할 때 지속가능한 경쟁우위를 확보할 수 있음을 시사하고 있다.

This study is designed to explore whether the integration of product development and quality management have influence on the success of localization of weapon system. To that end, empirical analysis has been conducted on a total of 110 systematic major defense contractors, their subcontractors and small-and-medium sized defense contractors. The result shows that success of the localization of weapons system, as well as the price of localization, manufacturing time, and quality turn out to have significantly influenced by factors of quality management capabilities including human resources development capability, organizational capability and process capability and R&D development factors including human resources capabilities, capability to accumulate technology and internal/external collaborative capabilities. To sum up, this study suggests that integration of quality management and product development continuously provides a competitive strength in developing new product by a non-defense company as well as localization of core parts of weapon system.

In this paper, a localization system for indoor objects is proposed. The proposed system consists of Beacons, LED Cells, Main Cell Controller (MCC), and Display. A Beacon is attached at each indoor object, and each LED cell has Beacon Scanner and VLC Transmitter. The Visual Light Communications (VLC) and Power Line Communications (PLC) methods are used to communicate the signals for localization of indoor objects. And the proposed system is designed, and implemented as a prototype. To certify that our proposed system can exactly localize a given indoor object, we take test for the implemented system as a prototype. Here the location of the given indoor object is known. Test is done in two ways. The first is to check the operation of the detail of the system, and the second is the position recognition of indoor object. The second is the test of the implemented system to correctly detect the location of the indoor object with Beacon, while the object with Beacon is moved from location C to A. The experimental result shows that the system is exactly detect the moving locations. The system has the advantages of using previously installed power lines, and it does not need to use LAN lines or optical cables. The proposed system is usefully applied to indoor object localization area.

This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.