심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용한 경로 계획에서 장애물을 자동으로 회피하기 위해 로봇을 학습시키는 일은 쉬운 일이 아니다. 많은 연구자가 DRL을 사용하여 주어진 환경에서 로봇 학습을 통해 장애물 회피하여 경로 계획을 수립하려는 가능성을 시도하였다. 그러나 다양한 환경에서 로봇과 장착된 센서의 오는 다양한 요인 때문에 주어진 시나리오에서 로봇이 모든 장애물을 완전히 회피하여 이동하는 것을 실현하는 일은 흔치 않다. 이러한 문제 해결의 가능성과 장애물을 회피 경로 계획 실험을 위해 테스트베드를 만들었고 로봇에 카메라를 장착하였다. 이 로봇의 목표는 가능한 한 빨리 벽과 장애물을 피해 시작점에서 끝점까지 도달하는 것이다. 본 논문에서는 벽과 장애물을 회피하기 위한 DRL의 가능성을 검증하기 위해 이중 심층 Q 네트워크(DDQN)를 제안하였다. 실험에 사용된 로봇은 Jetbot이며 자동화된 경로 계획에서 장애물 회피가 필요한 일부 로봇 작업 시나리오에 적용할 수 있을 것이다.
WR580/NF4000 유리섬유 에폭시 면재를 갖는 알루미늄 하니컴 샌드위치 복합재가 적용된 자동무인경전철 차체 구조물은 구조 시험과 유한요소 해석에 의해 평가되었다. 구조 시험은 JIS E 7105 규정에 따라 수행되었다. 차체 구조물의 추조 안전성은 다이얼 게이지와 가속도 센서를 통해 얻어진 처짐 및 고유진동수 결과에 의해 평가되었다. 그리고 제안된 유한요소 모델은 구조 시험 결과와 비교 되었으며, 유한요소 해석은 구조 시험과 잘 일치함을 보였다. 또한, 차제 구조물의 강성을 높이기 위해 언더프레임에 보강재가 적용된 모델은 설계단계에서 제안되었다. 보강된 언더프레임 모델을 갖는 복합재 차체 구조물은 구조 강성이 약 44%가 향상되었다.
웹 서비스 기술이 안정화됨에 따라 기업내 혹은 기업간 웹 서비스들을 통합한 합성된 웹 서비스의 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 비기능적 속성은 다르지만 유사한 기능을제공하는 웹 서비스들의 증가로 인하여 품질관리는 중요한 이슈로 여겨지고 있다. 품질관리를 위해서는 모니터링 기능이 필요하다. 본 논문에서는 중개자를 통한 합성된 웹 서비스의 품질 모니터링 시스템의 설계를 제안한다. 이 시스템은 OWL-S를 사용하여 합성된 서비스의 프로세스를 명세하며 WS-Policy를 사용하여 다양한 요구사항인 정책(각 서비스 입력 출력값, 품질요소 및 품질요소 값 등)을 명세하여 합성된 서비스 프로세스모델에 첨부한다. 또한, 센서를 이용하여 명세한 정책과실제로 모니터링된 데이터의 값을 비교하여 불일치하면 위반사항이 발생하였음을 웹 서비스 제공자 및 사용자에게 통보함으로서 품질을 관리한다. 제안한 시스템의 검증을 위하여 여행 예약 시스템 예제를 가지고 평균 응답시간과 타임아웃 정책을 적용하여 모니터링한 결과를 보여 준다.
군집주행이란, 운전자가 직접 운전하는 선두 차량과 차량 탑재 센서 및 V2V, V2I 통신을 활용하여 선두 차량의 주행 경로를 따르는 한 대 이상의 추종 차량이 하나의 군집을 이루며 주행하는 형태를 말한다. 그중 화물차 군집주행은 증가하는 화물량 및 교통물류 체계 첨단화 수요에 맞추어 등장하였으며, 도입 시 도로 용량 증대, 인건비 절감, 연료 소비량 절감 등의 효과가 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 일반 승용차에 비해 화물차의 자율주행 관련 연구 및 효과에 대한 검증은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 화물차 군집주행의 효과를 주제로 메타분석을 수행하여, 기존의 군집주행 효과 관련 연구 결과를 하나의 신뢰도 높고 일반화·객관화된 요약 추정치로 통합하였다. 결론적으로, 군집주행 도입 시 13.93%의 용량 증가, 38.76%의 상충 감소, 8.13%의 연료 소비량 감소 효과가 나타날 것으로 분석되었다.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
스마트 건설 기술의 도입으로 공장에서 일괄 대량생산이 가능한 프리팹 부재에 대한 관심이 높아졌다. 프리팹 프리스트레스 콘크리트 거더는 가설시 프리팹 바닥판과의 정합성을 위해 제작부터 가설 전 단계까지 거더의 형상관리가 중요하다. 이 연구에서는 프리팹 거더의 상연 및 하연에 병치된 변형률 측정치를 이용한 캠버 재구성 기법을 제시한다. 특히, 긴장력 도입 이후 가설 전까지 콘크리트의 시간 의존적 거동이 고려된 변형률 데이터에 대해 캠버 재구성 기법을 적용한다. 몬테카를로 수치 모사를 통해 제한된 센서의 개수, 계측 오차 그리고 비선형적 시간 의존적 거동들에 대해 재구성된 캠버의 통계적 정확도를 분석하고 타당성을 검증한다.
송신 신호를 알지 못하는 경우에 대해 그린 함수는 간단한 배열 신호 처리 기반의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용해 추정될 수 있다. 근거리 천해 환경에서의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션은 선행 연구들에 의해 시뮬레이션 및 데이터를 기반으로 검증되었다. 본 논문에서는 30 km부터 90 km까지의 장거리 심해(1,000 m 이상의 깊이) 환경에서의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법의 가능성을 확인하였다. 이를 위해 2018년 포항 동방 해역에서 수행된 해상실험을 활용하였으며, 데이터 결과는 16개 수신기로 구성된 42 m 길이의 수직 선 배열 센서를 통해 수신된 통신 신호(2.2 kHz ~ 2.9 kHz) 의 그린 함수 추정을 입증하기 위해 도시하였다. 분석 결과로부터 정합 필터와 음선 기반 블라인드 디컨볼루션으로 추정한 그린 함수가 유사함을 확인하였다. 또한, 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 최대 90 km 거리의 장거리 통신 신호의 성능 분석 결과를 제시하였다.
스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.
최근 의료시장에 상용화된 모바일 수술 중 CT(intra-operative computed tomography, iCT)는 수술실 내 이동이 자유로울 뿐만 아니라 수술 후 즉각적인 환자 모니터링이 실시간으로 이루어져 수술 후 환자의 예후 향상과 재수술 확률을 낮출 수 있다. 이동성을 갖춘 iCT 는 편의성과 유용성이 검증되었지만, 이동시 발생될 수 있는 충돌사고의 단점이 존재한다. 따라서, iCT 의 이동시 발생할 수 있는 위험을 최소화 할 수 있는 안전장치가 요구된다. 본 연구에서는 모바일 iCT 의 구동 제어의 편의성과 안전성을 확보 할 수 있는 CT 촬영을 제어하기 위한 리모트 컨트롤러, 이동시 전방 시야를 확보하기 위한 전방 모니터링 카메라 출력, 충돌 위험을 알릴 수 있는 초음파 센서를 통합하는 임베디드 컨트롤러를 개발하고자 한다.
토양수분은 TDR(Time Domain Reflectometry)이나 Tensiometer 등의 장비를 이용하여 측정을 시행하고 있으나, 이를 위해서는 많은 인력과 경제적 자원이 소비될 뿐만 아니라 시공간적으로 측정할 수 있는 범위에 한계가 있다. 지상 관측의 대안으로 MIRAS(Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis)나 SMAP(Soil Moisture Active Passive), AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 등의 수동 마이크로파 위성 센서를 이용한 공간 토양수분 관측이 수행되었으나, 낮은 공간 해상도(9~36km)는 지역 규모의 토양수분 분포를 나타내기 충분하지 않고, 높은 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0㎢)을 대상으로 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용한 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 10m 해상도의 토양수분 산출을 수행하였다. 용담댐 유역은 산림 79.7%, 논 9.0%, 밭 5.4%, 주거지 2.9%의 토지 피복 비율을 가지며 토양은 사양토(66.6%)와 양토(20.9%)가 우세하다. Sentinel-1 C-band SAR 영상은 SeNtinel Application Platform(SNAP)을 이용하여 전처리 후, 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 알고리즘은 TU-Wien change detection algorithm과 Regression model을 활용하였고, 검증을 위한 실측 토양수분 자료는 한국수자원공사(K-water)에서 제공하는 5년(2014~2018)간의 토양수분 관측자료를 이용하였다. 산출된 토양수분은 결정계수(Coefficient of determination, R2) 및 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 이용하여 실측 토양수분과 비교하였다. Sentinel-1 C-band SAR 영상을 이용한 고해상도의 토양수분 산출은 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 지역 규모의 공간 토양수분 분포 및 시간적 변화를 표현 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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