무기체계 획득 프로그램에서 개념설계는 개발대상체계의 군사적 활용목적을 구체화하고, 이를 구현하기 위한 요구사항 수립 및 향후 개발방향을 결정하는 가장 중요한 단계이다. 하지만 미래 지상전투차량 또는 로봇의 개념설계 시 개발 경험 또는 문헌사례 부족, 등을 이유로 초기단계에서 요구사항과 개발방향을 잘못 수립할 경우 이는 향후단계에서 설계오류로 작용될 수 있다. 이는 획득 프로그램에서 위험으로 작용될 수 있으며, 이를 바로잡기 위해서는 비용, 노력, 기간이 요구된다. 미래지상전투차량을 효과적으로 획득하기 위해서는 초기 개발단계에서부터 발생하는 오류를 줄일 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문은 이 오류를 줄이기 위해서 개념설계과정에서 수립된 요구사항과 설계방향의 물리적 실현 가능성을 체계 수준의 모델링과 시뮬레이션을 통해 검증하고, 이 시뮬레이션 결과를 활용해 가상의 체계성능을 도출하는 방안에 대해 기술한다. 체계 수준의 모델링 및 시뮬레이션은 최신 설계 기법인 모델기반설계와 형상기반설계 도구를 활용하며, 체계성능은 체계 수준 물리적 모델링 및 시뮬레이션 결과와 기존의 체계 성능분석 전문소프트웨어 연계를 통해 도출된다.
본 연구는 소방공무원의 구강건강관리 행동에 대한 실태를 파악하고자 대전광역시의 일부 소방서에 근무하는 241명의 소방공무원을 대상으로 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 1일 칫솔질 횟수는 남성은 3회, 여성은 4회라는 응답이 많았고, 칫솔질 시간은 20대 연령과 근무경력이 5년 이하인 근무자들이 3분 이상 닦는 것으로 나타났다. 둘째, 구강보조용품 사용은 20, 30대 연령과 근무경력이 10년 미만인 근무자들이 많이 사용하고 있었으며, 소방장 이하의 계급에서 구강보건교육 경험이 많았다. 셋째, 구강보건교육을 받은 경우 구강보조용품을 더 많이 사용하고 있었고, 1년 내 치석제거도 더 많이 시행한 것으로 나타났다. 연구결과 열악한 근무환경에 비해 소방공무원의 구강건강관리상태는 다행히 양호한 수준 이였으나, 향후 구강건강향상을 위한 IT와 로봇기술이 융합된 직무 맞춤형 구강건강 프로그램 개발과 홍보대책 방안을 마련하고 소방공무원의 처우를 개선한다면 소방공무원들의 구강건강관리 수준은 더 향상될 수 있을 것이라 사료되었다.
도로면 유지보수를 시행함에 있어 노면의 파손정도에 따라 다양한 공법의 사용이 가능하나 크랙실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 방법이다. 그러나 교통량이 많은 대도시나 고속도로에서 시행되는 도로면 유지보수 작업의 경우 노무자가 열악한 작업환경 내에서 작업을 수행해야 하므로 안전성 확보에 문제가 있는 것으로 분석되었다. 또한, 도로면 유지보수 작업의 특성상 현장 노무자의 잦은 이직(labor turnover) 및 3D업종의 기피로 인한 숙련공 부족현상은 현 도로면 유지보수 작업의 생산성 및 품질 저하를 가져오고 있다. 선진 외국의 경우 크랙실링 공법의 이점 및 도로 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 자동화 장비의 개발을 통해 안전성 및 생산성 향상, 경제성 확보에 다양한 연구 노력을 기울이고 있으나 국내의 경우 도로면 유지보수 공사를 위한 기술축적이나 자동화 장비 개발을 위한 시도는 매우 미약한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 도로면 유지보수 공법 중 크랙실링 공법의 자동화를 통해 노무자의 안전사고를 방지하고, 품질 및 생산성 향상을 도모할 수 있는 크랙실링 자동화 장비의 프로토타입을 개발하고자 한다.
본 논문은 트랙기반 중작업용 ROV(Remotely Operated underwater Vehicle)에 적용 가능한 어라운드 뷰 소나 및 굴착깊이 측정 소나의 성능 검증에 대한 내용을 다루고 있다. 현재 국산화 개발 중인 중작업용 ROV에 활용 가능한 어라운드 뷰 소나 및 굴착깊이 측정 소나를 장착하여 수조 및 실해역에서 성능 검증 실험을 수행하였다. 어라운드 뷰 소나의 경우 이미지 소나를 ROV 전후좌우 4방향에 장착하고, 굴착깊이 측정 소나는 멀티 빔 음향측심기(Multi Beam Echo Sounder, MBES) 기술로써 ROV 전방에 장착된다. 본 논문에서 개발한 소나를 장착하고 ROV를 실해역에 진수시켜 소나를 운용한 결과 소나 시스템들은 작업 중 발생하는 침전된 부유물이 발생하거나 탁도가 높은 해역에 영향을 거의 받지 않으며 어라운드 뷰 소나의 경우 ROV 전방 30 m 거리에 있는 암반지형, 자갈, 모래톱 등을 확인할 수 있었다. 그리고 굴착깊이 측정 소나의 경우 ROV가 굴착 작업을 수행 후 굴착 깊이를 측정 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 어라운드 뷰 소나와 굴착깊이 측정 소나를 활용함으로써 작업효율성을 높일 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
농업의 탄소 중립 및 기후변화 대응을 위해 그동안 내연기관 중심으로 발전해 왔던 농업기계도 온실가스의 배출이 없는 전동 기반의 기술로 전환이 필요하다. 이 연구에서는 농업용 전동 UTV의 진동과 충격을 저감시키고, 차량의 주행안정성과 조종성능을 향상하기 위하여 전동 UTV 서스펜션 설계를 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션은 차체의 공차 하중과 화물을 적재한 하중 상태로 나누어 수행되었다. UTV의 서스펜션 스프링의 가동 범위는 조건 B가 공차상태에서 가동범위 30% 이내의 수준을 나타내고, 적재 중량을 만재한 상태의 UTV 서스펜션 변위는 264mm→121mm로 작아지고, 댐핑속도는 260mm/s→300mm/s로 가동범위 60% 이내의 수준에 있음을 알 수 있었다. 다목적 농작업용을 위한 전동 UTV의 서스펜션은 주행과 지형 적응뿐 아니라 경운과 같은 견인작업에서 농작업 능력을 유지하기 위해 매우 중요한 요인이다. 이 연구의 결과는 전동 UTV를 다양한 농작업에 이용할 수 있도록 적절한 댐핑 범위를 갖는 스프링 파라메터를 결정하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.
인공지능 기술이 고도화됨에 따라 인공지능이 도덕적 판단의 대상이 되거나 주체가 되는 사례가 늘어가고 있으며, 이러한 추세는 가속화될 전망이다. 인공지능은 고용, 의료 등 인간 사회의 핵심적인 분야에서 활발히 활용되기 시작했지만, 그에 반해 사람들이 인공지능과의 상호작용에서 그들을 어떠한 방식으로 지각하고 반응하는지에 관한 연구는 상대적으로 많지 않다. 본 연구는 세 가지 맥락(고용, 의료, 법조)에서의 실험을 통해 인공지능의 의인화가 인공지능의 의사결정에 대한 도덕적 책임 판단에 미치는 영향과 그 과정을 살펴보았다. 쌍 도덕 이론의 주요 변인인 지각된 행위 능력과 지각된 경험 능력을 매개 변인으로 모델을 구성해 검증하였으며, 구체적으로는 지각된 의인화가 인공지능의 도덕적 책임을 증가시키고, 인공지능에 대해 지각된 행위 능력과 경험 능력이 이를 매개할 것이라 예측하였다. 연구 결과, 실험 조작은 유효하지 않았으나 모든 실험에서 지각된 경험 능력이 의인화와 도덕적 책임 지각 간의 관계를 매개함을 확인하였다. 반면 지각된 행위 능력의 효과는 혼재된 결과를 보여 가설을 부분적으로 지지하였다. 이는 도덕적 지위에 대한 경험 능력의 중요성을 주장하는 유기체적 관점을 지지하는 결과이며, 또한 AI와 로봇의 의인화 연구에서 경험 능력이 행위 능력보다 더욱 중요함을 보이는 것이다.
연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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