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딥러닝 모델을 이용한 무인항공기의 실속 비행상태 조기 예측 기법
Early Prediction Technique of UAV Upset State Using Deep Learning Model
- 안정은;
- 송명재;
- 서현우;
- 임성섭;
- 문용호
초록
To ensure safety, unmanned aerial vehicle (UAV) is required to perform recovery maneuvers before loss of control. For this purpose, we proposed an early prediction technique based on a deep learning model to predict an upset flight state of UAV and implement it by applying a multi-processing method. Simulation results showed that the proposed early prediction technique worked in real time and predicted the occurrence of upset flight state before upset flight states actually occurred.
키워드
UAV(무인항공기); Deep Learning Model(딥러닝 모델); Upset Flight State(실속 비행상태); Multi-Processing(다중처리); Shared Memory(공유 메모리); Early Prediction(조기 예측)
- 제목
- 딥러닝 모델을 이용한 무인항공기의 실속 비행상태 조기 예측 기법
- 제목 (타언어)
- Early Prediction Technique of UAV Upset State Using Deep Learning Model
- 저자
- 안정은; 송명재; 서현우; 임성섭; 문용호
- 발행일
- 2025-04
- 저널명
- 항공우주시스템공학회지
- 권
- 19
- 호
- 2
- 페이지
- 39 ~ 47