요약
드론의 프로펠러 고장은 추락 사고의 주요 원인이지만, 이를 사전에 감지하는 것은 어려운 일입니다. 기존의 고장 감지 시스템은 정밀한 데이터 수집이 필요해 시간과 비용이 많이 들었습니다. 그런데 정밀 데이터 없이도 드론의 프로펠러 고장과 센서 고장을 실시간으로 감지하고 분류하는 신기술이 등장했습니다. 이 기술은 상호 다중 모델(IMM)을 활용하여 프로펠러와 센서의 이상을 빠르고 정확하게 파악합니다. 이를 통해 드론의 비행 안전성이 크게 향상되고, 유지보수 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 프로펠러 고장과 센서 고장을 구분하여 고장 부위를 정확히 파악함으로써 빠른 대처가 가능해졌습니다. 농업, 물류, 재난 대응 등 다양한 분야에서 드론의 안정성을 높여 산업 전반의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.
기본 정보
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특허명: 상호 다중 모델을 이용한 무인 비행체 고장 감지 장치 및 방법
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발명자: 강창묵 교수
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출원번호: 10-2022-0101311
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등록번호: 10-2665780
상세 정보
배경 기술
프로펠러 고장 감지 기술의 필요성
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무인 비행체의 프로펠러 고장은 추력 손실로 이어져 비행 안정성에 심각한 영향을 미침. 이는 추락 등의 위험한 사고로 연결될 수 있음.
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기존의 고장 감지 모델은 정밀한 데이터 수집 과정을 요구하여 시간과 비용이 많이 소요됨. 이는 실제 적용에 현실적인 어려움을 초래함.
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프로펠러 고장과 센서 고장을 구분하기 어려운 점이 있음. 고장 발생 시 어떤 부품에 문제가 있는지 정확히 파악하는 것이 중요함.
기존 기술의 한계
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정밀한 데이터 수집이 어려워 다양한 상태의 고장 데이터를 확보하기 힘듦. 이는 고장 감지 모델의 정확도를 저하시킴.
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센서의 특이점 발생으로 고장의 정도를 정량화하기 어려움. 센서 데이터의 이상치는 고장의 정도를 직접적으로 나타내지 않음.
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고장 발생 시 프로펠러 고장과 센서 고장을 구분하기 어려워 적절한 대처가 어려움.
기술의 필요성
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정밀한 데이터 수집 과정 없이도 고장을 감지할 수 있는 방법이 필요함. 이를 통해 고장 감지 시스템의 효율성을 높일 수 있음.
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프로펠러 고장과 센서 고장의 차이를 인지하여 고장 부위를 정확히 파악할 수 있는 기술이 요구됨. 이를 통해 빠른 대처가 가능함.
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복수의 프로펠러 각각의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 시스템을 개발하여 무인 비행체의 안전성을 향상시킬 수 있음.
구현 방법
기술의 원리
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본 발명은 상호 다중 모델(IMM)을 이용하여 무인 비행체의 프로펠러와 센서 고장을 감지함. IMM은 여러 개의 필터 모델을 사용하여 무인 비행체의 상태를 추정하고, 각 모드의 확률을 계산함
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각 필터 모델은 정상 상태와 고장 상태를 나타내며, 센서 데이터와 이전 상태를 기반으로 무인 비행체의 상태를 예측함. 모드 확률은 센서 데이터와 예측값의 차이를 통해 갱신됨
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갱신된 모드 확률을 비교하여 어떤 프로펠러나 센서에 고장이 발생했는지 판단함. 이를 통해 프로펠러 고장과 센서 고장을 구분하고, 고장의 위치와 종류를 정확히 파악할 수 있음
구체적인 구현 방법
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믹싱 확률은 이전 모드 확률과 전이 확률을 기반으로 계산함. 이를 통해 각 필터 모델로 전달할 입력 상태를 결정함
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믹싱부는 계산된 믹싱 확률과 이전 필터의 출력을 결합하여 각 필터 모델의 초기 상태를 설정함. 이를 통해 모든 필터가 서로의 정보를 공유함
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복수의 필터 모델은 확장 칼만 필터를 기반으로 상태를 예측하고 보정함. 각 필터는 다른 고장 상태를 가정하여 무인 비행체의 상태를 추정함
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모드 확률 계산부는 센서 데이터와 예측값의 차이를 기반으로 각 필터의 모드 확률을 갱신함. 계산된 유사도를 모든 필터에 대해 정규화하여 모드 확률을 얻음
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머징부는 각 필터의 상태 추정치와 모드 확률을 결합하여 최종 상태 예측치를 계산함. 이를 통해 무인 비행체의 상태를 정확히 추정할 수 있음
기술의 장점
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본 발명은 정밀한 데이터 수집 없이도 프로펠러 및 센서 고장을 감지하고 분류할 수 있음. 이를 통해 시스템 구현 비용과 시간을 절감할 수 있음
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프로펠러 고장과 센서 고장을 구분하여 고장 발생 시 어떤 부품에 문제가 있는지 정확히 파악할 수 있음. 이를 통해 적절한 대처가 가능함
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상호 다중 모델을 이용하여 복수의 프로펠러 각각의 고장을 감지하고 분류할 수 있음. 이는 무인 비행체의 안전성을 향상시킴
실험 및 결과
실험의 목적
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무인 비행체의 프로펠러 고장을 감지하고 분류하기 위해 상호 다중 모델(IMM)을 적용함. 이를 통해 프로펠러 고장 발생 시 신속하고 정확한 대처가 가능하도록 알고리즘의 유효성을 검증하고자 함.
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프로펠러 추력 감소율에 따른 고장 감지 시간과 정확도를 분석함. 다양한 고장 시나리오에서 알고리즘의 성능을 평가하여 실제 적용 가능성을 확인하고자 함.
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센서 노이즈 증폭을 통해 센서 고장 감지 능력을 확인함. 프로펠러 고장과 센서 고장의 구분이 중요하므로, 두 종류의 고장을 모두 검출하는 알고리즘의 효과를 검증하고자 함.
실험 방법 및 과정
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MATLAB/Simulink 환경에서 무인 비행체의 호버링 상태를 시뮬레이션함. 기체 파라미터와 제어기 이득은 표를 통해 설정하고, 정확한 모델링을 위해 자이로스코픽 효과를 포함함.
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프로펠러 고장은 추력 상수를 감소시켜 시뮬레이션함. 추력 감소율은 10%부터 100%까지 다양하게 적용하여 고장 감지 알고리즘의 민감도를 평가함.
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각 고장 시나리오에서 모터 회전 속도와 무인 비행체의 경로 데이터를 수집함. 이를 통해 고장 발생 시 기체의 동작 변화를 분석하고 알고리즘의 검증에 활용함.
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센서 노이즈에 멀티플리케이티브 고장을 발생시켜 센서 고장 시나리오를 구현함. 센서 고장 상호 다중 모델을 통해 센서 고장 감지 능력을 평가함.
실험 결과
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추력 감소율이 30% 이상인 경우 고장을 빠르게 감지함. 추력 감소율 30%에서 고장 감지까지 소요된 시간은 1.74초였음.
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추력 감소율이 24%인 경우 고장 감지에 약 9.57초가 소요되어 반응이 지연됨. 23% 감소 시 정상 모드와 유사도가 높아 고장으로 인식하지 못했음.
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센서 노이즈 증폭이 클수록 센서 고장을 신속하게 인지함. 이는 센서 고장 상호 다중 모델의 감지 능력이 효과적임을 나타냄.
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상호 다중 모델 기반의 고장 분류 알고리즘은 다양한 고장 수준에서 빠르고 정확한 성능을 보임. 프로펠러 고장 시 무인 비행체의 편향된 동작이 관측되어 시뮬레이션 검증에 활용됨.
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현실적인 고장 데이터를 확보하여 고장 필터 모델과 임계값을 조절할 필요가 있음. 이는 알고리즘의 정확도 향상과 실제 적용을 위해 중요함.
활용 방안 및 기대효과
활용 방안
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무인 비행체의 프로펠러 고장 감지 시스템을 상업용 드론에 적용하여 비행 안전성을 향상시킬 수 있음. 기존의 정밀한 데이터 수집 없이도 고장을 감지할 수 있어 비용과 시간을 절감할 수 있음.
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프로펠러와 센서 고장을 구분하여 고장 부위를 정확히 파악함으로써 유지보수 효율을 높일 수 있음. 고장 부품의 신속한 교체로 운영의 연속성을 확보할 수 있음.
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농업, 물류, 재난 대응 등 다양한 산업 분야의 드론에 적용하여 고장 감지 시스템의 범용성을 확보할 수 있음. 복수의 프로펠러 각각의 고장을 감지함으로써 대형 드론의 안정성을 높일 수 있음.
기대효과
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드론 운영 중 발생하는 예상치 못한 고장을 사전에 감지하여 안전사고를 감소시킬 수 있음. 이를 통해 산업 전반의 드론 활용도가 증가할 것으로 기대됨.
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고장 감지 시스템을 도입함으로써 유지보수 비용을 절감하고 운영 효율을 향상시킬 수 있음. 장비의 수명 연장과 생산성 향상에 기여함.
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드론 산업의 기술 경쟁력을 강화하여 글로벌 시장에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있음. 안전성과 신뢰성이 향상된 드론 제품으로 시장 점유율을 확대할 수 있음.
시장 동향
드론 안전진단 시스템의 시장 동향
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드론 안전진단 시스템은 드론의 상태를 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위한 기술임. 군용 및 공공 안전용 드론의 활용 증가로 그 중요성이 높아지고 있음. 이러한 시스템은 드론의 이상을 판단하고, 수리와 정비 과정을 자동으로 관리함.[웹 출처]
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드론의 상업적 활용 확대에 따라 드론 안전진단 시스템의 시장 규모는 지속적으로 성장하고 있음. 특히 물류, 농업, 건설 분야에서 드론 활용 증가로 안전한 운영을 위한 진단 시스템 수요가 증가하고 있음.[웹 출처]
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