본 논문에서는 유/무인항공기에 적용 가능한 다중센서 및 딥러닝 기반 조종사 보조 시스템의 설계, 제작 과정 및 비행시험 결과를 제시한다. 본 조종사 보조 시스템은 TCAS-Ⅱ 시스템과 달리, ADS-B(Automatic dependent surveillance-broadcast)를 통해 항공기 간 상호 위치 정보를 주고받는 협업적 (cooperative) 센서뿐만 아니라, 공대공 레이더, 카메라 및 인공 지능 알고리즘을 통해 자체적으로 탐지 가능한 비협업적 (noncooperative) 센서와 함께 구성되어 있다. 본 논문은 총 두 개 part로 구성되어 있으며, part Ⅱ에서는 이 시스템의 요구도 도출 및 설계 그리고 장비의 선택, 시스템 비행시험 과정 및 결과를 설명한다.
In this paper, the design, fabrication, and flight test process of a multi-sensor and deep learning-based pilot assistance system applicable to manned/unmanned aerial vehicles is represented Unlike the TCAS-Ⅱ system, the developed pilot assistance system not only can exchange position information between co-operative aircraft through Automatic. Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) but also includes air-to-air radar, camera sensors as well as an artificial intelligence algorithm that can detect a non-co-operative intruder and issue advisory warning to help the pilot in avoiding air collision accidents, this paper is split into 2 parts, and in partⅡ the system’s requirements and design, equipment selection, avoidance algorithm and the system flight test process and results are explained.