본 논문에서 군집주행 서비스를 위해 단체표준에서 정의한 서비스 요구사항을 근거로 하여 WAVE 통신시스템의 성능을 분석하였다. 통신시스템의 주요 성능 파라미터로 제시되는 패킷 에러율과 지연시간 요구조건은 군집으로 주행하는 차량의 제어와 안전을 보장하기 위해 반드시 만족되어야 한다. 실험 시나리오는 크게 군집으로 주행차량들만 존재하는 경우, 통신 반경 내에 다른 간섭차량들이 존재하는 경우 그리고 통신범위 밖에 히든차량들이 존재하는 경우로 나누어 패킷 에러율과 평균지연시간을 분석하였다. 패킷 에러율과 지연시간은 앞에서 언급한 차량들의 토폴로지와 차량 주행속도 그리고 통신반경을 고려하여 모델링 하였다. 수치적 분석 결과는 패킷의 크기, 패킷 생성 주기 그리고 전송속도에 대해 수행되었다. 결론적으로 각 표준에서 정의한 군집주행 성능요구사항에 대해 WAVE 통신 시스템이 제공할 수 있는 안정적인 패킷 성공률과 지연시간 등에 대한 범위를 제시하였다.
연구목적: 본 논문에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량 운전자의 호흡과 심박을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 연구의 가능성을 확인한다. 연구방법: 본 논문에서는 검출 신호의 peak 주파수 값과 가중치를 활용하는 weighted peak detection 기법을 제안한다. 정지 상태와 주행 상태에서의 실험을 통해 제안하는 두 알고리즘의 정확도를 분석한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 정지 상태에서 측정된 호흡과 심박 검출 정확도는 각각 95%, 96% 이상의 결과를 보였다. 또한 실제 주행 실험에서도 각 72%, 84% 이상의 정확도를 보여 주행 시의 활용 가능성을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 생세 신호 검출 기법은 차량 운전자의 호흡이나 심장 이상을 자동으로 검출함으로 운전자 본인 및 대형 교통사고를 예방하는 기술로 활용이 가능하다.
본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.
지능형 자동차 시장은 초기단계로 소비자들을 위한 관련 기술 및 서비스가 지속적으로 개발되고 있어 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 필요하다. 본 연구는 주관성연구방법론을 적용하여 지능형 자동차 잠재 소비자들의 유형을 파악하고 이해하는데 그 목적이 있다. 지능형 자동차의 핵심기술, 기술수용 및 개인 소비가치, 법제도와 정책 및 사회적 인식을 준거의 틀로 하여 총 36개의 Q표본을 구성하였다. 이 후 39명의 P표본을 선정하여 데이터를 수집한 뒤 Q분류와 심층인터뷰를 진행하였다. 분석결과, 지능형 자동차에 대한 잠재 소비자의 유형을 총 4개로 도출하였다. 첫 번째 유형은 지능형 자동차의 자동차 기능을 중요시하는 그룹으로 스마트 자동차(Smart Car) 소비자라고 하였다. 두 번째 유형은 지능형 자동차의 합리적인 경제성을 중요하게 인식하는 그룹으로 합리적(Reasonable) 소비자라 하였다. 세 번째 유형은 지능형 자동차의 안전성을 중요시하는 그룹으로 안전한 자동차(Safety Car) 소비자라 하였다. 네 번째 유형은 지능형 자동차의 IT기능을 중요하게 생각하는 그룹으로 스마트 디바이스(Smart Device) 소비자라 하였다. 응답자들은 공통적으로 지능형 자동차 운전자의 부상을 감소시키는 기능이 지능형 자동차 구매의 핵심 요소라고 대답하였다. 분석결과를 기반으로 초기단계인 지능형 자동차 시장에 대한 시사점을 도출하였다.
건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.
Purpose: This study aims to analyze why surveys of a single set of customer requirement result in different Kano analyses depending on the survey questionnaire designs. Methods: This study singled out 14 common features from four different questionnaires of two studies of Smart Car features and analyzed them using the Kano model. Several methods and devices were used: Group Comparison and Timko Index were applied; Kano Distribution Index, Timko Dispersion and Kano Conformity were newly introduced for the quantitative analysis; Correlations between Timko indices from different Kano questionnaires were conducted; Heuristic Splitting technic for reinforcing attribute categorization is introduced. Results: Correlation Coefficient proved strong positive relations among the three questionnaires, whose agreement degree of the resulting Kano attributes showed less than 10% when Indifferent was ignored. Heuristic Splitting on Timko charts enhanced the degree of the resulting Kano attributes up to 80%. Conclusion: Among the questionnaires the representation of customer requirements tends to move by parallel shifts on the Timko chart maintaining their relative locations. Heuristic Splitting suggests a rational solution to the interpretation of those inexplicable attribute categories resulting from traditional Kano methods.
최근 IoT 기술이 대중화됨에 따라 커넥티드 카, 스마트 시티와 같은 machine-to-machine 기술의 활용 분야가 다양화되고 있다. 이에 따라, 기계 지향 비디오 처리 및 부호화 기술에 대한 연구분야에 산업계와 학계의 관심 역시 집중되고 있다. 국제 표준화 단체인 MPEG은 이러한 추세를 반영하여 기존 비디오 부호화 표준을 개선할 새로운 표준을 수립하기 위해 Video Coding for Machines (VCM) 그룹을 구성하여 기계 소비를 대상으로 하는 비디오 표준의 표준화를 진행하고 있다. 이에 본 논문에서는 VCM이 기계 소비를 대상으로 진행하고 있는 특징맵 부호화의 부호화 효율을 개선하기 위해 특징맵을 시간적, 공간적으로 재정렬하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법이 CityScapes의 검증 세트 내 일부 이미지에 대해 시간적 재정렬을 수행한 결과 random access 조건에서 최대 1.48%의 부호화 효율이 향상됨이 확인되었다.
최근 질화물계 발광다이오드(light emitting diode, LED) 소자는 핸드폰, 스마트 TV 등의 디스플레이 분야와 실내외조명, 감성조명, 특수조명 등의 조명분야에 그 응용분야가 급속히 확대되고 있다. 이러한 LED 소자는 에너지 절감과 친환경에 장점을 가지고, 가까운 미래에 조명시장을 대체할 것으로 예상된다. 이를 만족하기 위해서는 현재보다 더 높은 효율을 갖는 LED 개발이 요구되어지고 있는 상황이다. 일반적으로 질화물계 LED 소자의 효율은 내부양자 효율, 광추출 효율 등으로 나타낼 수 있다. 내부 양자효율은 성장된 결정의 질의 개선 및 다층의 이종접합 또는 다중양자우물 구조와 같이 활성층의 캐리어 농도를 높이는 접합구조로 설계되어 80% 이상의 효율을 나타낸다. 그러나 광추출 효율은 이에 미치지 못하고 있다. 이는 반도체 재료의 높은 굴절률로 인하여 빛이 외부로 탈출하지 못하고 내부로 반사되거나 물질 안에서 흡수가 일어나기 때문이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구 그룹들은, 표면에 패턴 형성하여 빛의 전반사를 줄여 그 효율을 올리는 연구결과를 보고하고 있다. 대표적인 방법으로는 wet etching, 전자빔 리소그라피, 나노임프린트 리소그라피, 레이저 홀로 리그라피, 나노스피어 리소그라피 등이 사용되고 있다. 이 중, 나노스피어 리소그라피는 폴리스틸렌 혹은 실리카 등과 같은 나노 크기의 bead를 사용하여 반도체 기판 표면에 단일층으로 고르게 코팅한 마스크로 사용하여 패턴을 주는 방법이다. 이 방법의 장점으로는 대면적에 균일한 패턴을 형성할 수 있고, 공정비용이 저렴하여 양산하기에 적합하다는 특징이 있다. 나노스피어 리소그라피를 통해서 표면에 생성된 패턴 모양의 각도에 따라서, 식각되는 깊이에 변화에 따라 실험한 결과들은 있지만, 아직까지 크기가 다른 나노입자들의 마스크 이용하여 형성된 패턴 밀도에 따른 광 추출 효과에 대한 연구가 많이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 크기의 실리카로 패턴을 형성시켜 패턴 밀도에 대한 광추출 효율의 효과에 대해서 조사하였다. 실험 방법으론, DI, 에탄올, TEOS, 암모니아의 순서대로 그 혼합 비율을 조정하여 100, 250, 500 nm 크기의 나노입자를 합성하였고 이것을 질화물계 LED의 표면 위에 단일층으로 스핀코팅 방법을 통해 코팅을 하였다. 그 후 ICP-RIE 방법으로 필라 패턴을 형성하였는데, 그 결과 100 nm SiO2 입자를 이용한 경우 $4.5{\times}10^9$/$cm^2$, 250 nm의 경우 $1.4{\times}10^9$/$cm^2$, 500 nm의 경우 $0.4{\times}10^9$/$cm^2$의 패턴의 밀도를 보여주었다(Fig. 1). 패턴의 밀도에 따라 전계광학적 특성을 확인하여 보았는데, 그 결과는 평평한 표면과 비교하였을 때 100 nm에서 383%, 250 nm에서는 320%, 500 nm에서는 244% 상승하는 결과를 보여주었다(Fig. 2). 이번 실험을 통해서 LED의 광추출 효율은 표면 모양과 깊이 뿐 아니라 밀도가 커질수록 그 효율이 올라간다는 사실을 알 수 있었다.
최근 커넥티드 카는 자동차 업계 뿐 아니라 통신업체 등 다양한 산업분야에서 큰 주목을 받고 있다. 자동차도 하나의 디바이스로 인식되고 다양한 기기와 연동되면서 상호 작용하는 시스템으로 발전하고 있고 새로운 형태의 사업기회가 생겨나고 있다. 하지만 차량용 기술 발전에 따라 사고의 위험성 또한 대두되고 있으며 운전자의 사고를 예방하기 위한 다양한 기술들이 여러 기관에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 운전자의 사고를 예방하기 위한 운전부하에 대하여 연구하고, 선행 된 연구에 바탕을 두고 운전자의 행동을 판단하여 운전부하를 측정하는 개발하였다. 개발된 알고리즘은 도로 주행 실험을 통하여 다양한 도로상황, 운전자의 상태에 따른 운전행동과 운전부하에서 유효하게 작동함을 확인할 수 있었다.
건축물이 고층화, 대형화 될수록 수직 양중 계획 및 운영에 관한 중요성이 부각되고 있다. 이에 프로젝트 초기 단계에 실제 모델과 유사한 건설용 리프트 양중계획을 수립하려는 노력이 계속되고 있지만 프로젝트 착수 후 리프트 운행을 컨트롤 할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 건설용 리프트 운영 효율증대를 위하여 센서를 사용한 리프트 운행 정보를 수집하고 실시간 분석이 가능한 건설용 리프트 최적화 운행 시스템 개발을 실시 및 검증 단계를 수행하여, 양중 효율의 지표가 되는 사용자 대기 시간의 단축을 도모하고 향후 무인 스마트 리프트의 초석이 되는 시스템을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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