Hyochoong Bang
KAIST 항공우주공학과 · 공학
이 교수의 연구실은 저궤도 위성 기반의 위성 컨스텔레이션 설계 및 최적화, 무인 항공기(UAV)의 적대 환경 내 경로 계획, 그리고 우주 및 전술 미사일 시스템의 종합적 설계와 응용을 핵심 연구 분야로 다룹니다. 특히, 다목적 최적화 기법(예: 유전자 알고리즘)을 활용한 위성 궤도 설계와 동적 위협 환경에서의 UAV 경로 최적화에 중점을 두고 있으며, 실시간 동적 위협 모델링과 기동 제약 조건을 고려한 실용적 시스템 설계를 추구합니다. 연구는 항공우주 분야의 핵심 기술을 넘어, 우주 응용, 물질 및 구조 설계, 공간 운영 기술 등 다각적 분야로 확장되고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
This paper focuses on maximizing the percent coverage and minimizing the revisit time for a small satellite constellation with limited coverage. A target area represented by a polygon defined by grid points is chosen instead of using a target point only. The constellation consists of nonsymmetric and circular Low Earth Orbit (LEO) satellites. A global optimization method, Genetic Algorithm (GA), is chosen due to its ability to locate a global optimum solution for nonlinear multiobjective problem
This paper presents the method to solve the problem of path planning for an unmanned aerial vehicle (UAV) in adversarial environments including radar-guided surface-to-air missiles (SAMs) and unknown threats. SAM lethal envelope and radar detection for SAM threats and line-of-sight (LOS) calculation for unknown threats are considered to compute the cost for path planning. In particular, dynamic SAM lethal envelope is taken into account for path planning in that SAM lethal envelope does change it
Covers advancements in spacecraft and tactical and strategic missile systems, including subsystem design and application, mission design and analysis, materials and structures, developments in space sciences, space processing and manufacturing, space operations, and applications of space technologies to other fields.
