본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내 외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55~60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.
대부분의 고속도로 안개경고시스템은 시정측정을 위해 고가의 광학센서를 사용하고 있으나 운전자의 시정감각과 유사하면서도 비교적 저가인 CCTV를 이용한 시정측정에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 CCTV를 이용한 시정측정 방법은 ROI를 기반으로 하고 있어 설치가 까다롭고 기존 CCTV를 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 고속도로상의 안개경고는 약 1~2Km이내의 시정일 때 발생되며, 눈으로 물체를 식별할 수 있는 최대거리가 시정이라는 기초적인 개념에 근거하여 고속도로 안개경고시스템에 사용될 수 있는 Non-ROI 기반의 실시간 CCTV 시정측정 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 고속도로상에 주행중인 차량의 실시간 이동영역과 가시선을 검출하고 카메라와 도로간의 상관관계를 나타내는 도로모델을 이용하여 시정측정을 수행하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 1~2Km 이내의 시정측정을 위한 방법으로 ROI가 필요없고 직관적이고 현실적인 주야간 시정측정이 가능하며 기존의 고속도로 CCTV에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다.
최근 조사에 따르면 안개로 인한 교통사고 사망자 수가 비나 눈에 의한 교통사고 사망자 수보다 많은 것으로 나타났다. 따라서 안개 발생 시 정확한 시정을 측정할 수 있는 방법과 측정된 시정을 운전자에게 전달하여 교통사고의 발생을 방지하는 방안이 요구되고 있다. 우리는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라를 활용해 실시간으로 도로시정을 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 실시간 도로시정측정 시스템을 활용해 모든 고속도로의 시정을 측정할 수 있는 광역시정정보시스템의 구축 방안을 제안한다. 제안된 방법은 고비용의 안개선서가 아닌 기존 CCTV 영상을 사용해 시정을 측정하므로 설치와 운용비용을 획기적으로 줄일 수 있으며, 측정된 모든 고속도로의 시정정보는 다양한 방법과 목적으로 활용될 것으로 기대한다.
전세계적으로 친환경, 에너지 절약과 맞물려 LED조명에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 우리나라는 삼면이 바다와 인접해 해안 항만 환경에 대한 관심이 높고, 해안산책로, 공원 등이 늘어나면서 LED 보안등에 대한 수요가 늘고 있는 추세이다. LED보안등의 수요가 늘어나면서 보안등의 주목적인 범죄예방에 대비하면서 에너지를 절감할 수 있는 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 최근의 조명제어 시스템은 단순히 보행자 유무만을 인식하여 조명의 밝기를 제어하는 시스템이 대다수이며, 비, 바람, 안개, 해무 등의 실시간 변화가 잦은 해안환경에 대한 고려는 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 보행자 유무와 비, 안개, 해무 등의 환경적 정보를 융합하여 보안등의 밝기를 통합 제어할 수 있는 스마트 제어 시스템을 설계하고자 한다.
본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
센서네트워크는 스마트홈, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 센서 데이터 기반으로 활용되고 있다. 이러한 센서네트워크는 그 활용 분야에 따라 시스템 아키텍처, 요구사항, 설계 등이 달라지게 된다. 현재 해양 환경은 지상 환경에 비해 접근하기가 굉장히 어렵고 높은 파고, 안개, 염분 등의 열악한 조건을 가지고 있어 센서네트워크의 응용분야가 굉장히 적은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 센서네트워크 시스템의 요구사항 분석과 아키텍처를 제안하고 이를 기반으로 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 시스템을 설계한다. 또한 본 논문에서 설계한 시스템에 대해 실제 개발을 통해 운용하면서 얻은 결과를 제시한다. 본 연구를 기반으로 개발한 시스템은 연근해 가두리 양식을 위해 수집한 수중 데이터를 중심으로 양식에 필요한 각종 연관성 분석을 통해 가두리 양식에 적합한 수중 환경조건을 도출하고, 모니터링 및 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
차량의 윈드실드 유리 외면에서의 빗방울에 의한 산란광을 수신하여 빗방울 존재 유무를 판별하는 우적감지 센서를 제안한다. 기존의 윈드실드 유리를 광도파관으로 이용하는 우적감지 센서는 신호광을 윈드실드 유리 내부로 주입하기 위하여 정밀한 광학계를 필요로 하며 외부 진동이나 충격에 의해 광결합률에 영향을 주어 오작동되는 경우가 있었다. 제안하는 광도파관 외부에 존재하는 빗방울에 의한 산란광을 이용하는 우적감지 센서는 광도파관 내부에 신호광을 주입할 필요가 없으므로 별도의 광학계가 필요 없으며 외부 충격이나 진동의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 스프레이어를 이용한 가상강우 환경에서, 제작된 광도파관 외부 산란광을 이용한 우적감지 센서에 대한 실험결과는 빗방울뿐만 아니라 안개와 같은 미세한 입자에도 반응하여 차량용 우적감지 센서로 이용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 자율주행 자동차에 물체를 인식하고 거리를 측정하는데 효율적인 센서 융합을 제안한다. 자율주행 자동차에 사용되는 대표적인 센서는 레이더, 라이다, 카메라이다. 이 중 라이다 센서는 차량 주변의 맵을 만드는 역할을 한다. 하지만 날씨 조건에 성능이 하락하고 센서의 가격이 매우 비싸다는 단점 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 비교적 저렴하고 눈, 비, 안개에 지장 없는 레이더 센서로 거리를 측정하며 차량 주변을 관찰한다. 물체 인식률이 뛰어난 카메라 센서를 융합하여 물체 인식 및 거리를 측정한다. 융합된 영상은 IP서버를 통해 실시간으로 스마트폰에 전송되어 현재 차량의 상황을 내부, 외부에서 판단하는 자율주행 보조 시스템에 사용될 수 있다.
가상현실 기술의 발전과 환경 정보 수집을 위한 센서 기술의 발전에 따라 실감형 시뮬레이터에 실제 환경과 동일한 실감효과를 재현하기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 컴퓨터를 이용한 가상환경에서 실감형 시뮬레이션을 위한 MPEG-V 표준에서는 바람, 진동, 속도, 풍향, 풍속, 온도, 안개 등의 효과들을 제공하기 위한 명세를 제공하고 있다. 본 연구에서는 사용된 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 데이터는 실감 재현 장치에 적용하기 위해서는 재현 장치의 구동 지연 및 성능에 따른 데이터의 보정이 필요하게 된다. 본 연구에서는 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 환경 데이터의 패턴 분석을 통해 실감 재현 장치에 적합한 실감 환경 데이터를 제공하기 위한 손실 데이터의 보정방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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