3D 프린터의 증가에 따라 대량 생산이 아닌 소량 제품의 빠른 개발 시간을 고려하여 3D 스캐너의 활용도 점차 증가하고 있다. 소량 생산 개발 트렌드뿐만 아니라 최근 자동차 및 전자부품의 제조업에 있어서도 정밀 부품의 개발 및 검사, 측정 등의 품질 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 최근 3D 스캐너 장비 효율성 및 인식기술은 지속적으로 향상되었지만, 이에 반해, 이를 준비하는 스프레이 작업은 시간이 많이 걸리고 환경문제가 유발되기 때문에 제조업 제품 개발자들은 자동스프레이 도포 시스템 개발에 대해 지속적으로 요구해 왔다. 본 연구를 통해서 3D 스캔 준비 작업으로 필요한 스프레이 자동 도포 장비를 개발하였으며, 스프레이 도포 시 균일하게 미세 분말이 도포 될 수 있도록 파라미터 세팅에 대해 실험적으로 연구하였다. 결과적으로 빠르고 쉬운 자동 스프레이 도포 장비가 개발 되었고, 이를 활용해서 3D 측정을 위한 준비 시간이 기존 대비 1/10수준으로 단축되었다. 또한 다양한 조건에 대한 비교를 통해 최적의 도포 조건을 실험적으로 제시하였다.
독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{\times}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{\times}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{\times}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 과부하에 따른 차량용 블레이드 퓨즈의 용단 특성을 해석하여 사고원인 판정의 근거를 확보하는데 있다. 실험의 신뢰성을 높이기 위해 실제 자동차와 유사한 조건의 전기시스템을 부하로 연결 하여 수행하였다. 외부 화염에 의한 퓨즈의 탄화 패턴 실험은 한국산업규격(KS)을 적용하였다. 과전류에 의해 용단된 퓨즈는 단면이 매끄러운 형태를 나타냈지만 외부화염에 의해 소손된 퓨즈의 시험단자, 용기 등이 심하게 변형되었다. 정격 용량이 15A인 전선에 과용량(20A) 퓨즈를 설치하고, 부하 용량은 정격전 류의 185%(27.8A)를 공급하였을 때 퓨즈의 용단 시간은 약 217초이다. 또한, 부하전류 28.8[A](139%)가 흘렀을 때 퓨즈의 시험 단자, 터미널 블레이드의 소손은 없으나 용기의 일부에서 기포 현상이 있다. 정격 용량 15A 전선에 과용량(30A) 퓨즈를 설치하고 부하용량 28.2[A](141%)가 흘렀을 때 퓨즈의 용단 시간 은 약 10초이다. 부하전류가 35.8[A](119%) 흘렀을 때 퓨즈의 시험 단자, 터미널 블레이드의 소손은 없 으나 용기의 일부가 부풀어 올랐다. 그런데 이와 같은 상태로 약 6분이 경과되면 스위치 단자가 용융되는 것을 알 수 있다. 정격용량 15A 전선에 과용량(30A) 퓨즈를 설치하고 부하용량 39.4[A](131%)가 흘렀을 때 퓨즈는 약 69초에 용단되었고, 시험 단자 및 터미널 블레이드의 소손은 없었다.
본 논문에서는 차량 내부 환경에서 음성인식 성능을 향상시켜 안정적인 차량 제어를 위한 방법으로 사용하는 음원 위치추정방법의 성능 비교와 개선 방법을 제안하였다. 일반적으로 음원 위치추정에는 TDOA알고리즘을 사용하는데 여기에는 시간영역에서 상호상관함수를 이용하는 방법과, 주파수 영역에서 계산하는 GCC-PHAT 방법이 있다. 이중 GCC-PHAT 방법은 상호상관함수보다 반향과 잡음에 강한 특성을 보인다고 알려져 있다. 본 연구에서는 반향과 잡음이 많은 차량 환경에서 위 두 방법의 성능을 비교하고 추가로 미디언 필터 사용을 제안하여 음원위치 추정 성능과 시스템의 안정성을 나타내는 지표로 사용하는 분산값이 모두 향상됨을 확인하였다. 실험결과에서 음성을 사용한 실험에서는 두 방법의 성능 차이가 거의 없지만, 노래신호를 사용한 음원위치 추정에서는 GCC-PHAT 방법이 상호상관함수에 비해 인식률이 10% 우수함을 확인하였다. 또한 미디언 필터를 추가한 경우에는 상호상관함수 방법의 인식률을 최고 11%까지 향상시킬 수 있었고 분산값에서도 두 방법 모두 안정적인 성능을 보여주었다.
최근 첨단기술의 발전은 교통환경에 커다란 변화를 일으키고 있다. 지능형교통시스템(ITS), 자율주행차량 등은 도로 및 자동차는 물론 운전자까지 정보화, 지능화, 자동화하여 안전하고 효율적인 교통운영에 공헌하고 있다. 본 연구에서는 첨단기술의 도입으로 변화하는 미래 교통환경을 위한 모의실험 모형 설계시 고려해야 하는 사항을 제안하였다. 우선 거시적인 설계 방향으로 현실 유사성, 모형 수용성, 규모 확장성을 제안하고 각각에 대한 구체적 고려사항을 나열하였다. 현실에 유사한 실험을 위하여 정산(calibration) 기능이 중요하며, 통신 특성을 위하여 물리 계층(physical layer) 및 맥 계층(MAC layer)에서 발생하는 현상을 구현하여야 한다. 미래의 새로운 교통환경 실험을 수용하려면 API 등 다른 모형의 추가적인 결합을 위한 인터페이스가 고려되어야 한다. 예측하기 어려운 미래 교통환경을 위한 모의실험 모형은 많은 기능을 내재한 거대한 구성보다는 호환 중심의 설계가 필요하며, 실험 규모 확장을 위하여 H/W와 S/W는 함께 최적화되어야 한다. 본 연구의 결과는 미래 교통환경의 모의실험 모형 설계시 가이드라인으로 활용될 것으로 기대된다.
대형 교통사고는 많은 인명피해를 동반한다. 교통사고를 효율적으로 대처하기 위해선 하루 동안 발생할 수 있는 최대 교통사고 수와 사망자 수, 중상자 수가 정량적으로 제시되어야 한다. 본 연구는 교통사고분석시스템에서 제공하는 2005년부터 2018년까지 전국에서 발생한 일 최대 교통사고 수, 사망자 수, 중상자 수 자료를 사용하여 15년, 30년, 50년에 한 번 발생할 수 있는 최대값을 제시하고자 한다. 지역별 교통사고의 특성을 살펴보기 위해 수도권, 충청권, 경북권, 호남권, 경남권으로 구분하여 일반화극단치분포(GEV분포)에 적합시켰다. GEV분포의 모수는 L-적률추정법으로 추정하였고, Anderson Darling 검정과 Cramer-von Mises 검정으로 분포의 적합성을 확인하였다. 분석결과 50년에 한 번 발생할 수 있는 일 최대 교통사고 수는 수도권 401건, 경남권 168건, 경북권 455건, 충청권 136건, 호남권 205건이다. 인구수와 자동차 등록수가 많은 수도권에 비해 경북권은 면적이 넓고 산지지형이 많으며 산업공단으로 인한 물류이동이 많아 교통사고 수가 상대적으로 높게 나타났다.
현재 우리나라는 자동차 보유대수가 지속적으로 증가함에 따라 교통 혼잡 문제와 환경 문제가 심각한 실정이다. 환경적으로 지속가능한 교통과 녹색 교통수단에 대한 관심이 증대되면서 최근 정부는 자전거이용 활성화 정책을 추진하고 있다. 이에 맞추어 자전거 이용자들이 느끼는 서비스수준을 분석할 수 있는 모형의 개발이 요망된다. 본 연구에서는 자전거도로 이용자들에 영향을 미치는 인자들 중 퍼지적 성격을 지닌 자전거도로 폭, 대면횟수, 보행자 교통량을 선택하여 자전거도로 서비스수준 분석을 위한 ANFIS 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가하였다. 결정계수 $R^2$와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대오차(MAE)와 평균제곱근오차(MSE)가 각각 0.987, 0.142, 0.032로 나타났으며, 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다. 본 연구에서의 자전거도로 서비스수준이 KHCM에 의한 평가치보다 1~3단계 낮게 나타났다. 이는 본 연구에서 추정 된 서비스수준이 보행자 교통량 이외에 자전거도로 폭과 대면횟수를 고려한 이용자가 느끼는 만족도에 기초하여 서비스수준을 도출하였기 때문으로 판단된다.
현재 진행되고 있는 자율주행 관련 기술 발전은 실제 도로를 사용한 자율주행 테스트 시 다양한 안전사고가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 자율주행자동차법 시행으로 실제 도로에서의 자율주행 실증은 증가할 것이며, 안전사고 예방을 위해 국내 도로환경에 적합한 운행설계영역에 대한 연구가 요구된다. 따라서 본 연구는 도심부 자율주행셔틀 실증을 위한 운행설계영역을 정의하고, 안양시 도심부도로를 중심으로 자율주행 운행 가능여부 등의 운행설계영역 평가를 실시한다. 본 연구의 자율주행 운행설계영역은 국내의 도로환경과 안전을 우선적으로 고려하였으며, 기하구조적 요인, 운영적 요인, 환경적 요인을 포함한다. 분석결과 노드기준에서는 노드유형 및 신호-통신 여부를 통해서 30개 노드에서 자율주행셔틀 실증이 가능한 것으로 분석되었다. 링크기준에서는 오전첨두(8-9시) 42개, 비첨두(12-13시) 39개, 그리고 오후첨두(18-19시) 40개 방향별 링크구간에서 자율주행 제한으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 자율주행 실증테스트가 이루어지는 도심부도로에서 사전 안전성 평가의 수범사례로 활용될 가치가 있다.
Peltier 효과를 이용한 열전소자는 열응담 감도가 좋고 선택적 냉각이 가능하며 무소음, 무진동 및 소형화의 장점으로 각종 전자부품의 국부냉각소자로 응용되고 있다. 또한 최근 냉매의 사용없이 냉각이 가능한 열전재료를 이용한 자동차나 가정용 에어컨 및 냉장고 등의 각종 냉방시스템의 개발도 크게 주목을 받고 있다. 기존의 Bi2Te3계 단결정 열전재료는 성능지수는 우수하나, 기계적 취약성에 기인하여 소자가공시 수율 저하가 가장 큰 문제점으로 지적되고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 최근 단결정에 비해 기계적 강도가 우수한 다결정 열전재료의 제조공정에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 그 일환으로 기계적 합금화법을 이용한 열전재료의 제조공정이 연구되고 있다. 원료금속이 고 에너지 볼-밀 내에서의 연쇄적인 파괴와 압접에 의해 합금분말로 변화되는 기계적 합금화 공정은 상온공정으로 이를 사용하여 다결정 열전재료를 제조시 기존의 다결정 열전재료의 제조공정인 "용해 및 분쇄법'과 비교하여 제조단가를 낮출 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전자냉각소자용 열전재료로서 상온부근에서 성능지수가 가장 우수한 p형 (Bi,Sb)2Te3 및 n형 Bi2(Te,Se)3 합금분말을 기계적 합금화 공정으로 제조하여 분말 특성을 분석하였으며, 가압소결 후 열전특성의 변화거동을 연구하였다. 순도 99.99% 이상인 Bi, Sb, Te, Se granule을 (Bi1-xSbx)2Te3 및 Bi2(Te1-ySey)3 조성에 맞게 칭량하여 불과 분말의 무게비 5:1로 강구와 함께 공구강 vial에 장입 후, Spex mixer/mill을 이용하여 기계적 합금화 하였다. 기계적 합금화 공정으로 제조한 분말에 대한 X-선 회절분석과 시차 열분석으로 합금화 정도를 분석하였다. (Bi1-xSbx)2Te3 및 Bi2(Te1-ySey)3 합금분말을 10-5 torr의 진공중에서 300℃∼550℃의 온도로 30분간 가압소결하였다. 가압소결체의 파단면에서의 미세구조를 주사전자현미경으로 관찰하였으며, 상온에서 가압소결체의 열전특성을 측정하였다. (Bi1-xSbx)2Te3의 기계적 합금화에 요구되는 공정시간은 Sb2Te3 함량에 따라 증가하여 x=0.5 조성에서는 4 시간 45분, x=0.75 조성에서는 5 시간, x=1 조성에서는 6 시간 45분의 vibro 밀링이 요구되었다. n형 Bi2(Te1-ySey)3 합금분말의 제조에 요구되는 밀링시간 역시 Bi2Se3 함량 증가에 따라 증가하였으며 Bi2(Te0.95Se0.05)3 합금분말의 제조에는 2시간, Bi2(Te0.9Se0.1)3 및 Bi2(Te0.85Se0.15)3 합금분말의 형성에는 3시간의 bivro 밀링이 요구되었다. 기계적 합금화로 제조한 p형 (Bi0.2Sb0.8)2Te3 및 n형 Bi2(Te0.9Se0.1)3 가압 소결체는 각기 2.9x10-3/K 및 2.1x10-3/K 의 우수한 성능지수를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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