본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 FPGA 구현을 자동적으로 수행하는 통합 개발환경(IDE : Integrated Development Environment)을 다룬다. 이를 위해 FLC의 자동 설계 및 구현의전 과정을 하나의 환경 내에서 개발 가능하게 하는 퍼지 제어기 자동 설계 및 구현 시스템(FLC Automatic Design and Implementations Station : FADIS)을 개발하였는데 이 시스템은 다음 기능을 포함한다. (1) 원하는 퍼지 제어기의 설계 파라메터를 입력받아 이로부터 FLC를 구성하는 각 모듈의 VHDL 코드를 자동적으로 생성한다. (2) 생성된 각 모듈의 VHDL 코드가 원하는 동작을 수행하는지를 Synopsys사의 VHDL Simulator상에서 시뮬레이션을 수행한다. (3) Synopsys사의 FPGA Compiler에 의해 VHDL 코드를 합성하여 FLC의 각 구성 모듈을 얻는다. (4) 합성된 모듈은 Xilinx사의 XactStep 6.0에 의해 최적화 및 배치, 배선이 이루어진다. (5) 얻어진 Xilinx rawbit파일은 VCC사의 r2h에 의해 C언어의 header파일 형태의 하드웨어 object 로 변환된다. (6) 하드웨어 object를 포함하는 응용 제어 프로그램의 실행파일을 재구성 가능한 FPGA시스템 상에 다운로드한다. (7) 구현된 FLC의 동작 과정은 구현된 FLC와 제어 target사이의 상호통신에 의해 모니터링한다. 트럭 후진 주차 제어에 사용하는 퍼지 제어기 설계 및 구현의 전 과정을 FADIS상에서 수행하여 FADIS가 완전하게 동작하는지를 확인하였으며, FCL를 FPGA상에 구현함에 따른 제어 시간의단축을 다른 구현의 경우와 비교하였다.
최근 도시의 도로시설물 관리에 대한 중요성이 증대됨에 따라 보다 정확한 시설물의 데이터베이스 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 도로시설물 DB 구축에 필요한 교통표지를 자동으로 검출하는 방법을 제안하였다. 검출 방법은 영상에서 특정 교통표지를 인식하여 자동으로 검출한 후 시설물의 중심위치를 찾는 순서로 진행하였다. 최종적으로 검출된 교통표지의 위치 정확도를 평가하기 위해서, 실제 측량한 좌표값과 연구를 통해 교통표지의 좌표값을 비교하였다. 교통표지 인식과 검출 과정에서는 OPEN CV를 이용한 코딩을 통해 컴퓨터 비젼 기술을 이용하였으며, 검출된 교통표지의 정확한 위치 계산은 사진측량 기술을 이용하였다. 다양한 종류의 도로표지판 중에서 원형 교통표지판(주차금지)과 삼각형 교통표지판(횡단보도)을 선택하여 진행하였다. 제안한 연구를 통해 산출된 좌표값과 실제 측량된 좌표값의 차이는 원형 교통표지판이 약 50cm, 삼각형 교통표지판이 약 60cm의 오차값으로 나타났다. 이러한 결과는 만족할 만한 결과는 아니지만 교통표지의 위치를 찾기에는 무리가 없을 것으로 판단된다.
번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.
교통부문 탄소중립을 위한 전기자동차로의 전환에 있어 충분한 충전 인프라의 구축은 중요한 선행요소이다. 특히, 거주지의 충전 인프라 구축은 필수적이다. 우리나라의 주거형태는 주로 공동주택이며, 다수의 거주민을 위한 공공 충전기가 공급되어야 한다. 정부는 충전시설과 전기자동차 전용주차구역의 확보를 법적으로 규정하고 있으나, 주차면수만을 산출근거로 한다. 완속 충전기는 3.5kW 과금형 콘센트와 7kW 완속 충전기가 주를 이룬다. 전자가 충전기 설치 및 이용에 유리하지만, 충전속도가 느려 두 가지 형태의 충전기는 양립이 필요하다. 본 연구에서는 일일 주행거리를 기반으로 산정한 전기자동차의 충전 수요에 대응할 수 있는 충전기를 할당하는 최적화 모형을 제시하였다. 또한, 메타 휴리스틱 알고리즘인 Tabu Search를 사용하여 최적화 모형을 만족하는 것과 동시에 충전기 공급 및 충전 비용을 최소화할 수 있는 완속 충전기 공급량을 산정하였다. 사례 분석을 위해 개인통행실태조사자료를 사용해 주행거리를 산정하였으며, 가상의 충전 시나리오 및 환경을 설정하여 100대의 전기자동차 충전 수요에 대응하는 22대의 3.5kW 과금형 콘센트를 최적 공급량으로 산정하였다.
스마트 시티는 기존의 도시 기능에 정보통신 기술이 융합된 도시를 의미한다. 스마트 시티는 도시민들에게 편리함과 쾌적함, 효율성등을 제공하기 위해서 다양한 센서 기술 및 정보통신 기술을 필요로 한다. 사물 인터넷은 수많은 디바이스들이 네트워크를 이용하여 부가적인 가치를 창출하기 위한 기술로 이해되고 있다. 이러한 사물 인터넷은 매우 광범위하게 활용되고 있으며 점점 그 영역이 확대되고 있다. 본 연구에서는 특별히 우리 생활과 관련된 스마트 시티에서의 사물인터넷의 적용 사례들을 살펴보고, 적용 사례의 내면에 존재하는 기술의 의미를 살펴보았다. 특별히 스마트 주차 시스템에서는 센서 기술 및 사용자가 편리하게 이용할 수 있는 정보통신 기술이 기본적으로 필요하며, 스마트 쓰레기통에서는 쓰레기 양 및 무게를 자동 측정할 수 있는 센싱 기술 및 관련 데이터의 전송기술이 필요하다.
최근 톨게이트의 자동요금징수시스템 (ETC, Electronic Toll Collection System), 버스안내시스템, 주차관리 시스템 등 다양한 분야에서 근거리 무선통신 (DSRC, Dedicated Short Range Communication) 기술이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이를 활용한 교통정보시스템을 설계하였다. 기존 차량감지기를 이용한 지점검지 기반의 교통정보시스템이 수집과 제공이 별도로 운영되는 시스템인 반면, 근거리무선통신을 이용한 구간검지 기반의 교통정보시스템은 기지국과 차량 단말기간 통신을 통하여 교통정보 수집 및 제공이 가능하다. 차량감지기가 지점정보를 구간교통정보로 가공하기 때문에 지점 통과속도가 구간평균속도로 변환되는 과정에서 혼잡 상황의 속도가 높게 나타난다. 소통상태가 악화되었을 경우, 차량감지기가 근거리 무선통신에 비해 통행속도가 높게 나타난다. 특히, 근거리 무선통신을 이용한 교통정보시스템의 통행속도의 데이터별 편차가 크게 감소하였고, 돌발상황 검지 및 교통상황을 신속하게 파악할 수 있는 것으로 분석되었다.
e-러닝 환경에서는 학습자의 학습행동이 학습관리시스템(LMS)에 자동으로 기록되며, 최근에는 이러한 데이터를 분석하여 수업과 학습성과 향상에 활용하는 학습분석학(learning analytics)적 접근이 증가하고 있다. 중도탈락은 e-러닝에서 지속되어 온 문제로, 본 연구는 일반대학 e-러닝 강좌에서 LMS에 기록된 데이터로부터 중도탈락 예측 모형을 구축하여 e-러닝 중도탈락 처방에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 국내 일반대학에서 운영되는 교양 e-러닝 강좌를 편의표집하고, 이 강좌를 수강하는 578명의 자료로 중도탈락을 예측하는 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 주차별로 계획된 학습을 규칙적으로 완료하는 출석과 총 학습시간이 중도탈락 예측에 유의한 선행요인으로 분석되었고, 이 로지스틱 회귀모형은 전체적으로 96%의 정확도로 수강완료자와 중도탈락자를 구분하였다. 또한 학습자가 중도탈락을 결정하기 이전 시점에서 이 모형을 적용하여 중도탈락 조기 판별 가능성을 탐색하고, 본 연구결과를 토대로 시사점과 이 모형의 잠재적 활용가치를 논의하였다.
최근 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계 각국은 화석연료의 자동차를 전기자동차로 대체하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정부는 2020년까지 소형차의 10% 이상을 전기자동차 보급 목표로 설정하였고 '주택건설 기준 등에 관한 규정'을 개정하여 전기자동차 충전설비를 공동주택의 부대설비에 포함시키는 등 충전 인프라 구축에도 노력하고 있다. 공동주택에서 전기자동차의 충전 인프라 및 주차 공간 등의 확보는 전기자동차 보급에 있어 핵심이 되지만, 이들에 대한 합리적 용량 산정 등에 필요한 전기자동차의 수요예측 연구는 미미한 상태이다. 이를 위해 본 연구는 수도권의 공동주택 거주자(분양과 임대 구분)를 대상으로, 통계자료의 시계열분석과 선호도 결과를 이용하여 전기자동차 수요를 예측하였다. 그 결과 2020년 공동주택 거주자의 전기자동차 비율은 임대아파트의 경우 6~21%, 분양아파트는 21~39% 수준이며, 이들의 사용을 지원할 최대전력량은 1,000가구 1일 기준으로 임대아파트 4,200kwh, 분양아파트 7,800kwh로 예측되었다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
The main purpose of the research is to prevent residents who are using underground parking lot from being exposed to pollusion, and to allow them to enjoy clean indoor environment. The study subject for the research are underground parking lots in 20 different apartments, 4 of them were constructed before 2000, 10 were constructed from 2000-2010, and the rest were constructed after 2010. By analyzing the air quality in these underground parking lots, we found out that O3, NO2, CO, PM10, Radon in all parking lots were not excessive compared to the standard limit. TVOC rate was measured with the value in between 312 ~ 2,137㎍/m3, with CO2 value in between 193~1,824 ppm, and HCHO with the value in between 0.01~1.52ppm. The lightning system in underground parking lots in apartments constructed before 2000 were using manual light control system, while automatic light control system was used in all apartments constructed after 2000, and the brightness of parking lots in apartments constructed before 2000 was quite low. The apartments constructed after 2000 are performing cleaning and ventilation due to management agreement, while the apartments constructed before 2000 are not performing regular cleaning and there was no mechanical ventilation system installed. The difference of indoor air quality was significant seasonally, daily, and yearly (year of construction), while illuminance was significantly different yearly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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