반도체 칩의 집적도가 급격히 향상됨에 따라 칩의 I/O 수가 증ㅇ가하여 패키지의 크기가 커질 뿐 아니라 칩 자체의 가격보다 패키지의 가격이 높아지고 있는 실정이다. 따라서 집적도의 증가에 의한 I/O 수으이 증가를 억제할 수있는 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 CTR(Constant-Transition-Rate) 코드 심벌 펄스의 상승 예지와 하강 예지의 위치에 따라 각각 2비트 씩의 디지털 데이터를 엔코딩함으로써 I/O 핀 수를 50% 감소 시킬 수 있는 I/O 인터페이스 회로를 제안한다. 제안한 CTR 코드의 한 심벌은 4비트 데이터를 포함하고 있어 기존의 인터페이스 회로와 비교하여 심벌 속도가 절반으로 감소되고, 엔코딩 신호의 단위 시간당 천이 수가 일정하며, 천이 위치가 넓게 분산되어 동시 스위칭 잡음(Simultaneous Switehing Noise, SSN)이 작아진다. 채널 엔코더는 논리 회로만으로 구현하고, 채널 디코더는 오버샘플링(oversampling) 기법을 이용하여 신호를 복원하는 입출력 회로를 설계하였다. 설계한 회로는 0.6${\mu}m$ CMOS SPICE 파라미터를 이용하여 시뮬레이션함으로써 동작을 검증하였으며, 동작 속도는 200 Mbps/pin 이상이 됨을 확인 하였다. 제안한 방식을 Altera사의 FPGA를 이용하여 구성하였으며, 구성한 회로는 핀 당 22.5 Mbps로 데이터를 전송함을 실험적으로 검증하였다.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.459-466
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2012
엔진성능 분석을 위해서는 기관의 정확한 출력이 기본적으로 중요한 인자이며, 또한 오늘날 엔진의 연소압력 분석 장치는 엔진의 연구와 개발, 환경규제 및 엔진의 유지관리를 위해서 필수 장비로 대두 되고 있다. 디젤엔진에서 성능 분석의 정확도는 TDC의 위치를 정확하게 찾는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2행정 대형저속의 선박엔진에서 TDC의 위치에 영향을 주는 인자들의 영향을 조사 분석하고, 정확한 TDC 위치를 파악하기 위한 새로운 방법을 제시하고자 한다. 전보에서 정확한 엔진 출력은 TDC위치의 정확도에 의해서 결정이 되며, '시간기준 계측' 방법 보다 '각도기준 계측' 방법이 정확도 측면에서 우수함을 밝혔다. 또한 압축압력의 피크는 열손실 및 Blow by에 의한 가스누설로 실제 TDC와 차이가 발생하는 손실각(Loss of angle)을 확인하였으며, 이를 이용하여 정확한 출력을 측정할 수 있는 '향상된 시간기준' 방법을 고안하였다. 이 방법은 선박의 주기관의 손실각만 보정함으로써 엔코더가 설치된 실린더의 '각도기준 계측' 방법과 같은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 정확한 엔진출력의 새로운 계측 방법을 제시하고, 그 결과에 대한 신뢰성을 검증 하고자 한다.
소구경 배관 용접부 손상은 원자력발전소에서 빈번하게 발생되고 있는 문제이며, 이러한 손상은 보수를 위한 불시정지를 야기하고 결과적으로 발전소에 경제적인 손실을 초래한다. 따라서 소켓용접부의 제작결함 검출과 초기 성장 결함의 검출은 매우 중요하다고 할 수 있다. 지금까지 해당부위에 대한 검사는 ASME Code Section XI 요건에 의하여 표면검사를 적용하여 왔으나 강화검사로 체적검사기법인 초음파검사를 병행하여 수행하고 있다. 그러나 가동중에 발생되는 피로균열을 검출하기 위하여 적용되고 있는 일반 수동 초음파검사는 소켓용접부의 접근성과 초음파 탐촉자의 접촉 문제 등으로 인하여 검사 결과의 신뢰성에 문제가 있어 왔다. 본 연구에서는 위상배열 초음파검사 기술을 적용하여 소구경 배관 소켓용접부의 검사 신뢰성과 속도를 향상하고자 하였다. 이를 위하여 소구경 배관 소켓용접부 검사를 위한 3.5 MHz 위상배열 초음파 탐촉자를 제작하고 탐촉자의 접촉 조건과 일정한 신호 품질을 유지하기 위하여 수동 엔코더 스캐너를 개발하였다. 또한 검사 시스템을 구성하고 현장 검사를 위한 절차서도 개발하였다.
고속동작을 하는 곱셈기는 DSP의 기본 블록 설계에 있어서 필수적이다. 전형적으로 신호처리분야에 있어서 반복 알고리듬은 다량의 곱셈연산을 필요로 하고, 이 곱셈연산을 첨가하고 실행하는데 사용된다. 본 논문은 32×32-b RST를 적용한 병렬 구조 곱셈기의 매크로 블록을 제시한다. Tree part의 속도를 향상시키기 위해 변형된 부분곱 발생 방법이 구조레벨에서 고안되었다. 이것은 4 레벨을 압축된 3 레벨로 줄였고, 4-2 압축기를 사용한 월리스 트리 구조에서도 지연시간을 감소시켰다. 또한, tree part가 CSA tree를 생성하기 위한 4개의 모듈러 블록과 결합이 되게 하였다. 그러므로 곱셈기 구조는 부스 셀렉터, 압축기, 새로운 부분곱 발생기(MPPG : Modified Partial Product Generator)로 구성된 같은 모듈에 규칙적으로 레이아웃 될 수 있다. 회로레벨에서 적은 트랜지스터 수와 엔코더로 구성된 새로운 부스 셀렉터가 제안되었다. 부스셀렉터에서의 트랜지스터 수의 감소는 전체 트랜지스터 수에 큰 영향을 끼친다. 설계된 셀렉터에는 9개의 PTL(Pass Transistor Logic)을 사용한다. 이것은 일반적인 트랜지스터 수의 감소와 비교했을 때 50% 줄인 것이다. 단일폴리, 5중금속, 2.5V, 0.25㎛ CMOS공정을 사용하여 설계하고, Hspice와 Epic으로 검증하였다. 지연시간은 4.2㎱, 평균 전력소모는1.81㎽/㎒이다. 이 결과들은 발표된 성능이 우수한 일반적인 곱셈기보다도 성능이 우수하다.
로보틱스 연구에서, 모바일 로봇의 모션 제어를 위해서는 로봇의 실제 위치를 정확히 추정하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는, 두 개의 서로 다른 센서 데이터를 칼만필터로 융합하여 로봇의 위치인식을 개선하는 연구를 진행한다. 칼만필터로 융합한 두 개의 센서 측정값은 카메라 영상으로부터 측정된 모바일 로봇의 전역(global) 위치 좌표(x, y)값과 모바일 로봇 바퀴에 부착된 엔코더로부터 측정된 로봇의 직선 및 각속도 값이다. 다음으로 칼만필터로부터 계산된 모바일 로봇의 위치값을 모바일 로봇의 자세 안정화에 피드백하여 모션 제어의 퍼포먼스를 향상시켰다. 최종적으로 논문에서 제안한 센서융합 위치인식 기술과 모션제어기를 실제 로봇에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 또한 모션제어에 단일 센서를 피드백으로 사용한 경우와 칼만필터로 융합한 위치 값을 사용한 경우를 비교하므로 칼만필터 기반 센서 융합 기술을 사용한 경우의 퍼포먼스 향상을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, $LCA_{LSM}$)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 $LCA_{LSM}$은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 $LCA_{LSM}$의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 $LCA_{KF}$(Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, $LCA_{KF}$) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 $LCA_{LSM}$의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 $LCA_{KF}$에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 $LCA_{LSM}$은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 $LCA_{KF}$ 보다 더 안정적임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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