U-Net을 이용한 무인항공기 비정상 비행 탐지 기법 연구

송명재; 최은주; 김병수; 문용호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송명재 (경상국립대학교) 최은주 (한국항공우주연구원) 김병수 (경상국립대학교) 문용호 (경상국립대학교)

저널정보: 항공우주시스템공학회 항공우주시스템공학회지 항공우주시스템공학회지 제18권 제3호

발행연도: 2024.6

수록면: 41 - 47 (7page)

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최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.

#UAV(무인항공기) #Abnormal Flight(비정상 비행) #UAM(도심형 항공 교통 체계) #Deep Learning Model(딥러닝 모델) #Mahalanobis Distance(마할라노비스 거리)

참고문헌 (11)

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Lishuai Li, Maxime Gariel, R. John Hansman, Rafael Palacios, “Anomaly detection in onboarded-recorded flight data using cluster analysis,” IEEE/AIAA 30th Digital Avionics Systems Conference, Dec. 2011.

Murtaja Salah, Tareef Kamil Mustafa, “Anomaly Detection in Flight Data Using the Naive Bayes Classifier,” 7th International Conference on Contemporary Information Technology and Mathematics (ICCITM), Jan. 2022.

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