이 논문에서는 스마트 블랙박스를 위한 분산 이동객체 모니터링 시스템을 개발한다. 개발하는 모니터링 시스템은 대용량의 스마트 블랙박스의 데이터를 수집, 분석, 제공하는 기능과 수집된 블랙박스 데이터를 분석하여 안전 및 경제 운행 정보를 제공한다. 또한 차량의 위치를 기반으로 현재 위치 모니터링 및 차량 궤적 조회가 가능하다.
자동차 산업 인프라의 발달로 자동차 사용 인구는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 자동차 사고도 매년 증가하고 있다. 자동차 사고는 개인 및 사회의 비용손실과 즉결되므로 많은 운전자들이 자동차용 블랙박스(사고영상기록장치)를 구입하여 장착하고 있다. 이런 자동차용 블랙박스는 교통사고 시점의 영상을 저장 재생 하므로 정확한 사고원인을 규명하는데 활용되고 교통사고를 예방하는 효과가 있다. 그러나 그 이면에 자동차용 블랙박스는 자동차가 운행될 때 마다 영상을 촬영하고 저장되기 때문에 의도되지 않은 개인의 사생활이 노출 될 수 있으며 또한 저장된 사고영상 데이터를 의도적으로 조작하여 교통사고의 원인규명을 방해하는 문제가 발생 하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 국내 관련 동향을 알아보고 보안기술을 적용 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
블랙박스는 많은 운전자들이 사고 발생 시 사고 경위를 파악하는데 널리 쓰이고 있다. 하지만 블랙박스의 시야각과 용량의 한계로 인해 사고 경위 파악에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 차량 간 블랙박스 영상을 공유하는 시스템을 소개하고자 한다. 이 시스템을 통해 사고 차량은 다각도에서의 사고 영상을 얻을 수 있어 사고 경위 분석에 도움이 된다. 또한 이 시스템을 확장하여 차량뿐만 아니라 주변 영상 촬영기기 (CCTV 등)와도 영상을 공유할 수 있다.
최근 철도의 고속화, 자동화됨에 따라 철도 사고 역시 항공기 사고처럼 대형화 되고 인명피해 역시 매우 커지고 있다. 따라서 사고 발생시 사고원인을 신속하고 정확하게 분석하기 위해 철도 차량에 블랙박스의 설치를 법제화 하고 있고, 이에 대한 연구를 진행하고 있다. 사고의 정확한 판단을 위해서 블랙박스에 기록된 데이터를 분석하하는 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 블랙박스 분석 소프트웨어는 신속하고 정확하게 사고 원인을 규명할 수 있고, 구간별 운행 패턴과 기관사의 습관등을 파악할 수 있어, 운행을 개선 할 수 있어 사고를 미연에 방지 할 것으로 기대한다.
비접촉 음파 센서와 기계학습을 결합하여 도로 표면의 투명한 블랙아이스 감지 및 노면 분류 97%의 정확도를 달성한 새로운 접근 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 블랙아이스를 포함한 다양한 물질의 반사 특성을 분석하여 미끄러운 도로 상황을 실시간 감지 및 예측이 가능하여 도로 안정성을 향상한다. 본 연구에서는 테스트 벤치와 투명하고 미끄러운 물질을 이용하여 블랙아이스를 감지할 수 있는 기술의 정확도를 비교하며, 실험 결과를 통해 제안된 블랙아이스 감지 방법의 타당성을 입증하고자 한다.
황화수소와 암모니아는 많은 하수처리장과 산업 플랜트로부터의 배출가스에서 발견되어질 수 있는 가장 흔한 악취성분이다. 이들 유해물질들은 인간에게 건강 문제를 일으키고 촉매에 악영향을 미치기 때문에 생활환경과 산업 현장에서의 제거는 매우 중요하다. 본 연구에서는 황화수소와 암모니아에 대한 우수한 흡착능력을 가지는 흡착제를 개발하기 위하여 폐타이어의 열분해 생성물인 카본블랙을 이용하였다. 카본블랙, 금속산화물과 산 또는 염기를 혼합하여 펠렛형 흡착제를 제조하였고, 상온상압에서 고정층 흡착탑의 파과곡선을 이용하여 황화수소와 암모니아에 대한 흡착성능을 평가하였다. 카본블랙, 산화철(III)과 수산화나트륨 혼합물로 제조된 흡착제가 황화수소에 대한 가장 우수한 작업능력을 나타내었다. 암모니아에 대해서는 카본블랙, 산화구리(II), 염산의 혼합물로 제조된 흡착제가 우수한 작업능력을 보였다.
반도체 시장에서 소재 개발 및 제조 공법에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 자동 로봇용 End Effector는 알루미나(Al2O3)와 탄화규소(SiC) 등의 세라믹이 사용되었다. 본 연구는 대량생산이 가능한 분말 성형 프레스 법을 통해 반도체 현장에서 사용되는 블랙 알루미나를 개발하였다. 그리고 알루미나와 블랙 알루미나를 자동 로봇의 End Effector에 적용될 수 있도록 평면 연삭기를 사용하여 연삭가공을 실시하였다. 연삭가공을 통해 블랙 알루미나 대한 표면 거칠기(Ra)를 비교·분석하여 최적의 절삭 조건을 확인 할 수 있었다. 알루미나 표면 거칠기는 이송 속도가 0.72mm/sec이고 회전수가 1,700 rpm에서 0.4876 ㎛로 가장 양호하였다. 블랙 알루미나 표면 거칠기는 대부분의 절삭 조건에서 0.2 ㎛이하의 정밀도를 나타내었으며, 이송 속도가 0.72mm/sec이고 회전수가 1,900 rpm에서 0.1364 ㎛로 가장 양호하였다. 블랙 알루미나의 표면 거칠기는 알루미나 보다 0.35 ㎛ ~ 0.47 ㎛ 정도 양호하였다.
차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.
소수성 실리카를 안정제로 AIBN을 개시제로 하는 현탁중합법으로 PBMA 입자 및 카본블랙을 함유하는 PBMA 복합체 입자를 합성하였다. pH를 이용하여 실리카입자를 표면개질하여 안정제로 선택한 반응에서 사용한 실리카의 90%는 안정제로, 10%는 PBMA 입자의 내부에 위치하는 것으로 규명되었다. 반응속도와 입경은 안정제의 농도에 무관한 것으로 관찰되었으나, 수평균 및 중량평균분자량은 안정제의 농도가 1.67 wt%를 초과하면서 증가하는 현상을 나타내었다. 개시제의 농도 증가와 반응온도의 상승에 따라 분자량은 이론식에 거의 일치하는 형태로 감소하였다. 카본블랙을 단량체에 대하여 1, 3, 5 및 7 wt% 유입하는 경우 반응전환율은 단계적으로 감소하였으며 유리전이온도는 카본블랙의 농도가 단량체에 대하여 3 wt%에서 5 wt%로 증가하는 경우 약 $4^{\circ}C$ 상승하였다. 투과전자현미경(TEM)을 이용하여 입자의 내부에 위치하는 카본블랙을 확인하였으며, 열중량분석법(TGA)으로 카본블랙의 농도를 측정하였다.
과학적 실행에서 기술과학자들의 협력은 어떻게 발생하는가? 과학의 주변부에 위치지어진(situated) 한국의 기술과학자들은 실험실에서 맥락화된 형태로 협력연구를 하게 된다. 이러한 협력은 실험실의 블랙박스를 열기 전에는 보이지 않다가, 논쟁 토론 공동연구 하청 등의 특정한 상황 하에서는 가시성을 획득하여 화이트박스가 된다. 그리고 해당 상황이 종료되면 다시 블랙박스화가 이루어져 기술과학자 본인들과 외부의 관찰자 모두에게 비가시적이 된다. 블랙박스가 열리고 닫히는 이 과정은 실험실 공간에서 순간순간 서로 겹쳐진 형태로 무수히 발생하여 매 단계 이를 구분하는 것이 어려울 정도이며, 실험실에서 과학적 실행의 결과로 정돈된 불변의 동체가 생성되는 과정을 블랙박스화의 과정으로 본 크노르-세티나나 린치, 라투어-울가 등의 분석은 지나치게 단층적이고(single-layered) 실제 상황을 충분히 잘 묘사하지 못한 측면이 있다. 실험실에서의 협력은 가시성과 비가시성을 동시에 갖는 비/가시적 특성을 지니며, 이는 블랙박스와 화이트박스를 구분하는 것이 불가능한 회색상자에 가깝기 때문이다. 또 이러한 기제의 작동 공간인 실험실은 푸코가 주장한 헤테로토피아(heterotopia)로서 기능한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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