본 연구에서는 유/무인 항공기을 위한 다중센서와 딥러닝 기반 조종사 보조 시스템의 제작과정을 서술하였다. 총 2개의 Part로 구성되어 있으며 Part 1에서는 개발과정에서 사용되었던 Software-in-the-loop Simulation (SILS) 와 Hardware-in-the-loop Simulation (HILS)의 개발과정 및 결과를 서술하였다. Sense and Avoid (SAA) 개념을 정의하고 이용하는 시스템을 구성하기 위하여 광학카메라, 전파고도계, GPS/INS, ADS-B,Radar 모델링을 수행하였으며, 충돌 회피를 수행하기 위한 딥러닝 기반의 알고리즘의 개발과 HILS 장비 구성을 통한 개발 알고리즘 검증과정을 수행하였다.
In this study, the manufacturing process of multi-sensors and deep learning based pilot assistance system for manned/unmanned aircraft is described. It consists of a total of two parts, this Part 1 describes the development process and results of Software-in-the-loop Simulation (SILS) and Hardware-in-the-loop Simulation (HILS) used in the development process. Optical cameras, radio altimeters, GPS/INS, ADS-B, and Radar modeling were performed to define and use the Sense and Avoid (SAA) concept. The development of the deep learning-based algorithm and the algorithm verification process through the HILS system is described.