소형 무인기의 비정상비행 탐지를 위한 인공지능 모델 활용에서 도메인 지식 기반의 데이터 정규화 방안 연구 = A Study on the Domain Knowledge-Based Data Normalization Method in the Utilization of AI Model for the Detection of Abnormal Flight of Small UAVs

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

AI(Artificial Intelligence) models specialized for a particular aircraft may not be suitable for other aircraft data because they are optimized for that aircraft's data distribution and pattern. In this paper, we attempted to increase the generalization ability of AI models for aircraft by proposing a new data preprocessing method based on the aircraft's equation of state using domain knowledge about aircraft. The simulation results of the AI model applying the proposed preprocessing method show that it can be universally applied to small UAVs by accurately determining whether to enter an abnormal flight state even with the data of the aircraft type that was not used for learning.

국문 초록 (Abstract)

특정 항공기에 대해 특화된 인공지능 모델은 해당 항공기의 데이터 분포와 패턴에 맞게 최적화되어있어 다른 기종의 항공기 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 항공기에 대한 도메인 지식을 활용해 항공기의 상태변수 관계식을 기반으로 한 새로운 데이터 전처리 방식을 제안하여 항공기를 위한 인공지능 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 했다. 연구에 사용된 인공지능 모델은 높은 받음각을 가진 비정상비행 탐지를 수행하도록 설계되었으며, 제안된 전처리 방식을 적용한 인공지능 모델의 실험 결과는 비학습된 항공기 기종의 데이터로도 비정상 비행 상태 진입 여부를 올바르게 판단하여 소형 UAV에 보편적 적용 가능성을 보여준다.