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무인항공기 비행 상태 예측을 위한 개선된 CNN-LSTM 혼합모델An Improved CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting UAV Flight State

Other Titles
An Improved CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting UAV Flight State
Authors
서현우최은주김병수문용호
Issue Date
Jun-2024
Publisher
항공우주시스템공학회
Keywords
UAV(무인항공기); CNN(합성곱 신경망); LSTM(장단기 기억 신경망); Loss of Control(조종 불능); Prediction(예측)
Citation
항공우주시스템공학회지, v.18, no.3, pp 48 - 55
Pages
8
Indexed
KCI
Journal Title
항공우주시스템공학회지
Volume
18
Number
3
Start Page
48
End Page
55
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/71066
ISSN
1976-6300
2508-7150
Abstract
최근에 무인항공기의 사업화가 활발하게 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보를 위한 기술 개발에 많은 관심이 집중되고 있다. 일반적으로 무인항공기는 운용 중 급기동, 외란, 조종사 실수 등으로 인하여 조종 불능의 상태로 진입할 가능성을 지닌다. 조종 불능 상태로의 진입을 예방하기 위해서는 무인항공기의 비행 상태를 예측하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 무인항공기의 비행 상태 예측 성능의 향상을 위하여 개선된 CNN-LSTM 혼합모델을 제안한다. 모의실험은 제안하는 모델을 이용한 예측 기법이 기존 예측 기법에 비하여 비행 상태 예측 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 운용됨을 보인다.
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Moon, Yong Ho
대학원 (기계항공우주공학부)
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