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사이클로로터 블레이드 정밀 피치 제어 I. 서론: 사이클로로터 피치 제어의 전략적 중요성1.1 배경 및 사이클로콥터의 잠재력사이클로로터(Cyclorotor)는 회전축에 수직으로 배열된 여러 개의 블레이드가 주기적인 피치 각도 변화를 통해 추력을 생성하는 독특한 추진 시스템이다.1 이 기술은 수직 이착륙(VTOL) 항공기 및 미래형 도심 항공 모빌리티(UAM) 분야에서 높은 관심을 받고 있는데, 이는 추력의 크기와 방향을 회전체의 회전 속도나 자세 변경 없이 360° 전 범위에서 즉각적으로 제어할 수 있는 독보적인 능력 때문이다.2 이러한 기동성은 혼잡한 도시 환경에서 요구되는 정밀한 제어 및 효율적인 기동을 가능하게 한다. 1.2 정밀 피치 제어의 공기역학적/운동학적 정의사이클로로터가 최적의 성능을 발휘하기 위해서는 블레이드의 받음각(ang.. 2025. 11. 7.
사이클로콥터 : 100년의 도전과 첨단 항공 이동수단의 미래 전망 I. 요약: 사이클로콥터의 역사적 실패와 현대적 부활사이클로콥터(Cyclocopter), 또는 사이클로자이로(Cyclogyro)의 개념은 20세기 초, 헬리콥터와 거의 동시에 등장했지만 1, 주류 항공 수단으로 발전하지 못하고 오랫동안 잊힌 기술로 남아 있었다. 이러한 역사적 실패는 주로 당시의 기술로는 극복 불가능했던 기계적 복잡성과 그로 인해 발생하는 무게 패널티, 그리고 동역학적 불안정성에 기인했다. 복잡한 사이클릭 피치 연결 장치는 과도한 중량과 낮은 추력-중량비(Thrust-to-Weight, T/W)를 초래했고 2, 이는 실용적인 수직 이착륙(VTOL) 항공기로서의 경쟁력을 상실하게 했다. 그러나 사이클로콥터는 기체 기울임 없이 360도 전방향 추력 벡터링이 가능하며 4, 소음 수준이 낮고 .. 2025. 11. 6.
EO/SAR 이종 위성군을 위한 AI 기반 감시정찰 기술 1. 궤도상 인텔리전스로의 패러다임 전환전통적인 위성 감시정찰 패러다임은 지상국 중심의 데이터 처리 모델에 의존해왔다. 그러나 고해상도 전자광학(EO) 및 합성개구레이더(SAR) 센서 기술의 발전은 이러한 모델의 근본적인 한계를 드러내고 있으며, 이는 위성 운용의 무게중심을 지상에서 궤도상으로 이동시키는 기술적 변혁을 촉발하고 있다. 위성 엣지 컴퓨팅, 즉 온보드 인공지능(AI) 기술은 단순한 효율성 개선을 넘어, 위성을 원격 센서에서 자율적인 정보 노드로 변모시키는 핵심 동력으로 작용하고 있다. 1.1. 데이터 폭증과 다운링크 병목 현상현대 감시정찰 위성은 전례 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 생성하고 있다. 고해상도 센서의 발전은 데이터 수집률을 기하급수적으로 증가시켰으나, 위성과 지상국 간의 데.. 2025. 11. 5.
휴머노이드 및 항공우주 시스템을 위한 온디바이스 인텔리전스 기술 Part I: Physical AI와 Embodied AI의 개념적 프레임워크1.1 디지털 AI에서 Physical AI로의 패러다임 전환 정의인공지능(AI) 분야는 데이터를 처리하고 신호를 해석하는 '디지털 AI(Digital AI)'의 한계를 넘어, 물리적 세계를 감지하고, 추론하며, 자율적으로 행동하는 'Physical AI(PAI)'로의 근본적인 패러다임 전환을 맞이하고 있다.1 이 전환은 단순히 로봇 공학의 발전을 의미하는 것이 아니라, AI가 사물 인터넷(IoT), 자동화 기술과 융합하여 현실 세계의 산업 환경에서 지능형 시스템을 구현하는 광범위한 변화를 포괄한다.1 이러한 패러다임에 따라 AI는 두 가지 주요 범주로 분류될 수 있다. 첫째, 디지털 AI는 전통적인 신호 처리 영역에 국한된 .. 2025. 11. 4.
새로운 방식의 렌더링 기술: 3D Gaussian Splatting (3DGS) 제1장: 서론 및 3D 렌더링 패러다임의 전환1.1. 3D 재구성 기술의 진화: Implicit Representation의 도전과제3차원 장면 재구성 기술은 전통적인 포토그램메트리(Photogrammetry)에서 시작되었으나, 느린 처리 속도와 복잡한 메시 구조 생성의 어려움이라는 근본적인 한계를 가지고 있었다. 이러한 배경 속에서 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기술의 발전은 3D 재구성 분야에 혁명을 가져왔다. 특히, Neural Radiance Fields (NeRF)는 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 사용하여 장면을 *암시적 볼류메트릭 표현(Implicit Volumetric Representation)*으로 모델링함으로써 기존 기술로는 달성하기 어려웠던 뛰어난 .. 2025. 11. 3.
전술 정보 우위를 위한 자율 다중 위성 편대비행 제 1장. 전술 적용을 위한 분산형 우주 시스템 개론1.1 패러다임의 전환: 단일체에서 분산형 아키텍처로지난 수십 년간 우주 시스템의 주류는 특정 임무를 수행하기 위해 고도로 집약된 기능을 단일 플랫폼에 탑재하는 단일체(monolithic) 위성이었다. 그러나 이러한 접근 방식은 위성이 대형화되고 복잡해짐에 따라 개발 비용과 기간이 기하급수적으로 증가하며, 발사 후에는 수정이나 업그레이드가 거의 불가능하다는 본질적인 한계를 드러냈다. 특히 전술적 관점에서 볼 때, 고가치 자산인 단일체 위성은 적대 행위 발생 시 매력적인 표적이 되어 시스템 전체의 단일 실패 지점(single point of failure)으로 작용할 위험이 크다. 이러한 배경에서 다수의 위성이 협력하여 단일 임무를 수행하는 분산형 우주.. 2025. 11. 2.
이종 위성군 우주 감시정찰 시스템 서론: 우주 감시정찰 패러다임의 전환현대 안보 환경에서 우주 공간은 정보 우위 확보를 위한 핵심 영역으로 부상했다. 특히, 정보, 감시, 정찰(Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance, ISR) 임무는 국가 안보와 군사 작전의 성패를 좌우하는 결정적 요소로 자리 잡았다. 과거의 우주 ISR 자산은 소수의 고성능, 고비용의 단일 위성(Monolithic Satellite)에 의존하는 경향이 강했다. 이러한 시스템은 뛰어난 성능을 제공했지만, 개발 기간이 길고 발사 비용이 막대하며, 적의 공격에 취약한 단일 실패점(Single Point of Failure)이라는 본질적인 한계를 내포하고 있었다.1 최근 우주 기술의 급격한 발전, 특히 소형 위성 기술의 성숙과 상업.. 2025. 11. 1.
강화학습을 통한 휴머노이드 보행 및 전신 제어 기술 보고서 1. 학습 기반 휴머노이드 제어의 기초 패러다임휴머노이드 로봇의 보행 및 전신 제어 기술을 학습 기반으로 접근하는 방식은 크게 두 가지 패러다임으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 아무런 사전 데이터 없이 순수하게 시행착오를 통해 최적의 행동을 탐색하는 것이고, 두 번째는 인간의 움직임 데이터를 모방하여 학습 과정을 안내하는 것이다. 이 두 접근법은 각각 뚜렷한 장단점을 가지며, 연구 목표와 가용 자원에 따라 적절한 패러다임을 선택하는 것이 중요하다. 1.1. 목표 기반 (참조 데이터 없는) 강화학습목표 기반 강화학습(Objective-Driven Reinforcement Learning)은 참조 동작 데이터(reference motion data) 없이, 사전에 정교하게 설계된 보상 함수(reward fu.. 2025. 10. 31.
휴머노이드 혁명을 이끄는 AI 및 하드웨어 기술 종합 분석 Executive Summary본 보고서는 휴머노이드 로봇 기술의 현주소를 정의하는 최신 인공지능(AI) 기법과 핵심 하드웨어 기술에 대한 심층 분석을 제공한다. 현재 휴머노이드 로봇 산업은 단순 자동화 도구를 넘어, 인간의 환경에서 자율적으로 사고하고 행동하는 '물리적 AI(Physical AI)' 에이전트로 진화하는 변곡점에 서 있다. 이러한 패러다임 전환의 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)을 필두로 한 생성형 AI와 로봇공학의 융합, 그리고 이를 물리적으로 구현하는 하드웨어의 혁신이 자리 잡고 있다. 보고서의 핵심 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, LLM은 단순한 자연어 이해를 넘어 휴머노이드의 '추론 엔진'으로 기능하며, 복잡한 명령을 구체적인 행동 순서로 변환하는 핵심 역할을 수행한다. 그.. 2025. 10. 30.
대한민국 우주상황인식 역량 평가 및 전략적 발전 방향 요약본 보고서는 급변하는 '뉴스페이스(New Space)' 시대의 지정학적, 기술적 환경 속에서 대한민국의 국가 우주위험대응 및 우주상황인식(Space Situational Awareness, SSA) 역량을 종합적으로 진단하고, 미래 발전 방향에 대한 전략적 로드맵을 제시한다. 현대 우주 공간은 민간 주도의 메가 컨스텔레이션 위성군 급증으로 인해 전례 없이 혼잡해지고 있으며, 우주 잔해물(space debris)의 기하급수적 증가는 '케슬러 증후군(Kessler Syndrome)'의 위협을 현실화하며 모든 우주 활동의 지속가능성을 위협하고 있다. 이러한 환경에서 SSA는 단순한 우주 감시를 넘어 국가 안보와 경제의 핵심 이익을 수호하는 우주 영역 인식(Space Domain Awareness, SDA).. 2025. 10. 28.

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