최근 들어 급증하고 있는 해양 충돌 사고 증가의 원인은 선박을 조종하는 항해사의 잘못된 판단 에 의한 부주의가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 가장 적극적인 방법은 선박에 자동화 및 지능화를 부여하여 항해사의 실수를 최소화하는 것이다. 대표적인 연구는 선박의 자율운항시스템(autonomous navigation system)이 있는데, 이는 선박운항에 있어 항해계획을 수립하고 현재의 선박의 상태를 파악하여 선박을 적절히 제어하는 항해 전문가시스템이다. 선박 자율운항시스템은 실세계의 선박에 장착되어 실험하여야하나, 선박은 고가의 운송수단이고, 자율운항시스템을 장착하기 위한 하부장치 인터페이스를 설계 및 구현에 많은 시간이 소요되므로 실제 선박을 모방하는 선박시뮬레이터를 이용하는 방법이 타당하다. 선박시뮬레이터는 선박의 물리적 운항특성을 모방하는 선박운동시뮬레이터와 선박 운항 주변에 변화하는 장애물을 시뮬레이터 하는 주변 객체시뮬레이터로 구성된다. 본 연구에서는 선박 운항 주변에 등장하는 장애물 변화를 시뮬레이션하고, 이에 기반한 ARPA RADAR를 모의 가동하는 주변객체시뮬레이터를 개발한다.
지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 형식론적 모델링 및 모의 실험 방법을 사용하여 병렬 디스크의 성능 예측 및 영상 데이터용 비선형 편집기의 개발을 위한 여러 형태의구조에 대해서 모의 실험한 결과 및 성능에 영향을 미치는 요소들에 대해 다루고 있다. 컴퓨터가 발전하기 전에는 테이프를 이용한 선형 편집기를 사용하였으나. 컴퓨터가 발전하고 또한 입출력 장치의 성능이 향상되면서 RAID(Redundant Array of Inexpensive Disk)가 개발되었고, 이것을 이용한 비선형 편집기가 개발되었다. 병렬디스크는 비선형 편집기뿐만 아니라 VOD(Video On Demand)나 데이터 서버등 응용분야가 많고, 요구되는 성능에 따라서 다양한 구조의 병렬디스크가 사용된다. 매우 큰 대역폭이 요구되는 병렬디스크의 경우에는 다양한 버스와 버퍼를 사용한 복잡한 계층적 구조가 요구된다. 그러나 이렇게 복잡한 병렬디스크를 개발하기 에 적당한 개발 도구가 없어 필요한 성능에 꼭 맞는 시스템을 개발하기가 어렵다. 특히 디스크의 성능을 수학저으로 쉽게 구할 수 없다. 또한 시스템이 실물로 완성되기 전에는 디스크의 운영 알고리즘의 개발 및 파일 시스템의 개발이 쉽지 않다. 그래서 쉬운 소프트웨어 개발과 디스크의 성능을 쉽게 측정하기 위해서 객체 지향 성능 예측시스템(OOPPS :Objet Oriented Performance Prediction System)을 개발하였고, 이것을 이용하여 HDTV용 비선형 편집기의성능을 예측하고, 필요한 성능을 만족하는 구조를 선택하여 실물로 개발하였다.
국방정보보호 통합관리 기술을 개발하기 위한 테스트베드 구축에서 중요한 부분 중에 하나인 정보보호 가상망 모델링 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 실재 망과 유사한 정보보호 환경을 제공하기 위하여 정보보호 환경을 구성하는 정보보호 객체(호스트, 네트워크, IDS, IPS, FW, VW 등)를 모의하고 망의 트래픽(평상시, 사이버 공격 시)을 모의하는 등의 기능을 제공하고 외부의 보안관제 체계 및 모의 공격기와 연동하는 인터페이스를 제공하여 외부 침입탐지체계의 성능을 검증하거나 취약점 분석을 위한 환경을 제공한다.
'분산 모의훈련 전장환경'은 실제 또는 가상전쟁, 전투 등 군사 상황을 묘사하기 위해, 둘 또는 그 이상의 적대 세력간에 발생하는 군사적 상황을 게임규칙, 자료 및 절차를 사용하여 모의하는 군사작전 게임(war game)을 의미한다. 이는 컴퓨터와 네트워크를 이용한 '합성 가상 전장환경'에서 구현되는데, 특성상 다수의 게이머와 게이머, 게이머와 객체, 객체들간에 네트워크를 통한 빈번한 메시지 송.수신을 통한 정보를 교환하고 실시간으로 상호동작 한다. 즉, '합성 가상 전장환경'의 구현을 위해서는 신뢰성과 실시간성을 보장하는 다자간 통신의 보장이 핵심을 이룬다. 그러나, 일반 인터넷상의 브로드캐스팅 기술을 적용할 경우, 가상전장환경에서 폭주하는 통신량을 실시간으로 처리하기엔 어려운 문제점이 있다. 따라서 '합성 가상전장가상환경'의 보다 효과적인 구현을 위해서는 고신뢰 실시간 다중 그룹통신 기술의 개발이 요구된다. 본 논문은 그룹통신 개념에 기반하여 가상 합성 전장 환경에 적용할 수 있는 효율적인 전송 서비스를 위한 네 가지 전송 알고리즘을 제시하며, API 설계를 통해 서비스를 구현한다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 PTZ 카메라 기반의 다중이벤트 처리 감시시스템을 제안하였다. 각각의 PTZ 카메라에는 검출할 이벤트의 종류를 설정할 수 있다. 기존 PTZ 감시 카메라에는 하냐의 카메라가 하나의 이벤트 처리를 하기 때문에 새로운 객체가 발생하여 새로운 이벤트를 설정해야 할 경우 문제가 생기며, 각각의 PTZ 카메라는 감시하는 영역아 정해져 있기 때문에 객체가 감사할 수 없는 곳으로 이동시 추적이 불가능한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 PTZ 카메라에 새로운 객체가 발생했을 때 주변의 PTZ 카메라에서 새로운 객체의 위치 좌표를 추정하여 객체를 감시할 수 있는 감시 시스템을 제안하고, PTZ 카메라의 영역에서 벗어나는 객체에 대한 이벤트 링크를 다시 설정함으로써 객체의 감시가 지속적으로 가능하게 하는 시스템을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 우수한 성능을 입증하였다.
게임 프로젝트를 진행하는 과정에는 그래픽 해상도의 변경, 배경음악 및 음향의 수정, 소스 코드의 오류 등 다양한 문제점이 발생한다. 특히 각 객체가 가지고 있는 속성에 대한 가치 균형을 테스트하는 과정에서도 많은 문제가 발생한다. 이것은 곧 개발 비용의 증가와 개발 시간의 지연이라는 문제점을 발생시킨다. 따라서 각 객체의 상호 가치 균형을 사전에 테스트할 수 있는 도구나 시뮬레이터가 있다면 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 그러나 현재 이러한 객체 간 상호 가치균형을 분석하고 평가할 수 있는 시뮬레이터, 도구, 플랫폼 등이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 게임개발 과정에서 객체간의 상호 가치 균형을 좀 더 빠르고 능동적으로 상호 가치 균형을 분석하고 평가할 수 있는 플랫폼을 설계하고자 한다. 설계된 모의전투기반의 상호 가치 균형 플랫폼은 사전에 각 객체의 공격력과 방어력에 따른 능력치를 테스트하고 평가함으로서 개발 비용의 감소와 개발 시간의 단축을 기할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
최근 국방관련 소프트웨어 산업은 자원 및 비용의 한계를 극복하기 위해서 M&S(Modeling & Simulation) 기반의 분산 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있다. 이러한 시스템을 개발하는데 있어 모의되는 개체의 재사용성과 개체 간 상호운용성의 제공은 핵심기술 중 하나이다. HLA 인터페이스 표준 구현물인 RTI는 이러한 핵심기술을 제공할 수 있는 소프트웨어로써, 시뮬레이션에 참여하는 모의기 간 정보교환을 위해서 시뮬레이션 연동모델인 FOM(Federation Object Model)을 사용하며, 각각의 모의기는 참여하는 시뮬레이션 내에서 동일한 FOM을 소유해야만 하는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 기 개발된 HLA/RTI 기반의 시뮬레이션 네트워크 관리자에 적용된 연동모델의 재사용성과 상호운용성을 향상시키기 위해서 SISO 표준인 BOM(Base Object Model) 모델의 특징을 살펴보고, FOM 모델의 모듈화를 통해서 시뮬레이션 네트워크 관리자의 구조설계 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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