As the fields of low altitude drone applications are constantly expanding to encompass not only military operations, but also civilian uses, the need for safety analysis research to prevent human and aircraft casualties is constantly increasing. In this thesis, a modeling method for the estimation of flight technical errors of drones is suggested. In order to gather data for the estimation of the flight technical errors for drones in operation, a flight simulation environment was constructed using a flight controller and a flight simulation program. After gathering the simulation data, the sources that contribute to the flight technical error were identified, and their influences on the flight technical error were analyzed. Finally, the minimum separation distances required for the avoidance of flight collisions were computed using Gaussian Mixture distribution models. The separation distances obtained from the innovative methods proposed in this paper were compared to the separation distances computed from existing Gaussian distribution models to assess the performance of the proposed modeling method.
드론의 활용 분야가 군용에서 민수용으로 확장됨에 따라 무인항공기 운용 안전성 보장을 위한 연구의 필요성이 증가하였다. 본 연구는 저고도에서 비행하는 드론의 비행 기술 오차 특성을 반영할 수 있는 오차 모델링 방법을 제시하였다. 비행 기술 오차 산출을 위한 표본 수집을 위해 비행 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 또한 비행 기술 오차에 영향을 주는 오차 요인을 선별하였고, 비행 기술 오차에 반영되는 정도를 분석하였다. 끝으로 기존의 정규분포 모델보다 더 드론의 비행 기술 오차를 잘 모델링 할 수 있는 가우시안 혼합 분포 모델을 통해 드론의 안전한 운용을 위한 최소 분리 거리를 산출하였다. 이를 기존의 오차 모델링을 통해 산출한 최소 분리 거리와 비교하여 새로운 오차 모델에 대한 성능 비교 평가를 진행하였다.
