일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.
최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.
본 연구에서는 위성영상헤더정보를 이용한 3차원 위치정보 취득을 위한 위성영상처리 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 5개의 모듈로 구성되어 있다. 자료처리모듈은 영상헤더정보를 읽은 후 자료처리에 필요한 데이터 파일을 생성하고, 궤도 모델링과 센서 모델링을 수행하는 처리과정이다. 3D 모듈은 자료처리모듈에서 얻은 결과를 이용하여 3차원 위치를 결정하는 과정이며, 대화창처리모듈은 3D 모듈 처리과정을 수행하는데 있어서 단영상 및 입체 영상이용과 영상중심시간 보정 등을 처리하는 과정이다. 본 시스템은 헤더정보와 최소 기준점(1∼2점)을 이용하여 기존 소프트웨어보다 경제적이고 효과적으로 3차원 위치정보를 취득 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measuring Unit) 등 각종 센서를 장착한 차량을 이용하여 차량의 위치정보와 자세정보를 취득하고, 취득된 차량의 주행정보를 이용하여 도로 종단선형을 분석할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 종단선형 분석 알고리즘은 도로의 종단경사, 종단곡선 시종점 및 도로 종단곡선 길이 등을 분석할 수 있고, 종단경사와 종단곡선을 모형화하였다. 또 개발한 알고리즘의 현장 적용성을 검증하기 위하여, 실제 도로에서 취득한 데이터를 이용하여 종단선형을 분석하였고, 이 결과를 도면과 비교하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 반도체 장비 주변에 배치된 다수의 센서로부터 정보를 취득하고 취득된 정보를 바탕으로 반도체 장비의 상황을 인지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 반도체 장비 상황인지 시스템은 가속도, 압력, 온도, 가스 센서로부터 정보를 취득하고 서버로 전송한다. 그리고 서버로 전송된 데이터는 단일이벤트와 다중이벤트의 상황인지 알고리즘을 통해 알람을 발생시킨다. 그 결과 불필요한 알람이 줄어 수준 높은 실시간 감시가 가능하고 주위의 정보를 한 번에 알 수 있어 효율적인 관리가 가능하다.
복잡한 시스템에서 취득할 수 있는 여러 가지 형태의 자료에 대한 신뢰도 분석은 각종 시스템에 대한 신뢰도 보증을 위해 필요한 절차이다. 시스템의 신뢰도 평가는 고장함수의 추정에서 시작한다. 시스템은 한 개의 부품만으로 이루어 진 경우도 있지만 여러 개의 부품이 서로 연관관계를 맺고 있는 경우가 대부분이어서 취득된 자료의 형태도 다양하다. 본 논문에서는 고장 사건의 발생확률이 낮은 경우, 서로 다른 두 개 이상의 부품이나 시스템에서 취득한 자료의 형태를 고려하여 이에 대한 고장함수를 추정하고 신뢰도를 계산하는 방법을 제안하였다. 두 개 이상의 부품이 병렬 및 혼합방식으로 연결된 복잡한 시스템에 대한 고장함수의 추정도 자료의 형태를 고려하면 제안된 방법의 확장으로 가능하리라 생각한다.
In accordance with the Government's policy, renewable power generation is expanding very largely. This leads to increasing uncertainty in the power market and power system owing to the intermittent and fluctuating output characteristics of renewable power generators. Data on the acquisition of renewable power generators can be largely classified according to the operation of the power market and power system. Data on the settlement for the payment for the power amount are acquired in the power market, and real-time data for monitoring the status and output of the generators are acquired in the power system. However, renewable power generators operating in the power market have different acquisition cycles depending on the method of communication of the power meter. They acquire data only for settlement purposes and have no real-time data, which requires improvement. In this paper, the acquisition status is reviewed by classifying the data of renewable power generators into settlement and real-time data. In addition, measures and acquisition criteria for real-time data of renewable power generators for improving the acquisition method are proposed.
국내외 기상이변으로 인한 하천허용유량의 초과가 많이 일어나고 있다. 이때 사람이 직접 도섭으로 하천의 정보 대한 정보를 취득하기 어렵기 때문에 간접적인 방법으로의 정보취득이 중요시 되어야 한다. 그에 따른 방법으로 주입식의 표면부자를 활용한 방법이나, PIV 기법을 활용한 표면영상유속계측법을 이용한 유속측정방법 등이 있다. 하지만 이런 표면영상유속계측법은 영상의 변위가 커지게 되어 시간간격 설정에 대한 어려움 등이 있고, 표면부자법의 경우 표면 유속을 대변 할 수 있을지에 대한 분석연구가 필요하다. 따라서 이러한 표면 영상 유속계측법과 표면부자의 수표면 유속 측정 능력 등을 분석하여 GPS 전자부자의 활용성을 확인해 보고자 하였다. Lab-Scale 수로에서 GPS전자부자를 입자로 활용하여 주입 후 흘러가는 부분을 영상촬영하고, LS-PIV 기법을 활용하여 분석한 후 검증이 된 전자유속계 (FlowTracker)의 데이터를 참값으로 비교 분석하였다. LS-PIV 기법을 통해서 GPS 전자부자의 표면 유속 측정 능력을 잘 검증해낸다면, 유속측정에 용이하고 접근성 및 안정성까지 확보할 수 있다. 더 나아가 홍수 시 사용뿐만 아니라, ADCP나 ADV로 측정이 불가능한 저수심·저유속의 중소하천에서도 적용할 수 있다. GPS전자부자의 지속적인 연구는 향후 하천 측정 시스템에 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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