해상 물동량의 증가와 해양레저의 활성화로 국내 연안의 해양사고 위험은 더욱 증가하고 있다. 본 논문은 해상에서 이동하는 선박을 기준으로 근접하는 선박에 대한 충돌가능성이 있는 최단 근접 거리 및 최단 근접 거리까지 소요되는 시간을 산출하여 위험반경에 진입 시 경고하여 충돌을 예방할 수 있는 시스템을 제안한다. 주변 선박의 AIS 정보를 활용하여 최단 근접 거리 및 이 상황에 도달하는 데 소요되는 시간을 벡터 해석을 통해 유도하고 이를 스마트폰 앱 초기 버전단계로 구현하였다.
A study assessing driver acceptance level for various active safety systems against Korean drivers has been conducted. A 2013 Cadillac ATS model vehicle was tested along southern outskirt of Seoul including local roadway and interurban highway. Active safety systems included were FCA(Forward Collision Alert), LDW(Lane Departure Warning), SBZA(Side Blind Zone Alert), FRPA(Front/Rear Park Assist), RCTA(Rear Cross Traffic Alert), ACC(Adaptive Cruise Control), and AEB(Autonomous Emergency Braking). Participants experienced the FRPA, RCTA and AEB features in a controlled parking lot with a dummy vehicle and traffic cones as target obstacles. Remaining features have been tested on the accumulated stretched of 106 km long urban and interurban roadway. Series of questionnaires corresponding to each active safety systems have been conducted. Tentative results revealed that RCTA and SBZA systems received favourable ratings compared to the other ones.
항공기는 저고도에서 임무를 수행할 때, 대공 미사일과 지형 장애물 같은 다양한 위협들에 제약을 받는다. 특히, 항공기는 지면 근처에서 항상 지형과의 충돌 위험을 갖는다. 본 연구에서는 이 문제에 효과적으로 대비하기 위하여, 지형 회피가 고려된 비행경로 생성 알고리듬을 개발하였다. 비행경로 생성 알고리듬에서는 먼저 등고선의 그룹화를 통해 경로점을 생성하고, Dijkstra 알고리듬을 이용하여 적절한 경로점 조합을 구성한다. 구성된 경로점 조합에 대해서는 최적제어 이론을 기반으로 한 최적 경로점 유도법칙을 적용하여, 제어에너지를 최소로 하는 최적의 비행경로를 제시한다.
이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지 이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 특히, 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위해서 로봇이 목적지를 찾기 전에 자동으로 지도를 구축(map building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 지도는 평면상의 격자를 중심으로 작성되었다. 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 Dempster-Shaper 이론을 이용하여 기존의 지도와 혼합된다. 즉, 로봇이 움직일때마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 네비게이션하는 것 뿐 아니라 정해진 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수 있다.
네트워크 계층의 MANET 라우팅 프로토콜이 개발될 때 가장 주요한 관심사는 라우팅 오버헤드 (Overhead)의 축소이다. 본 논문에서는 MANET 에서 단일 노드가 자동 네크워킹 프로토콜에 의해 IP 주소를 획득할 때의 라우팅 오버헤드 (메시지 복잡도)를 정량적으로 분석하는 수학적 방법을 제안한다. MANET에서 자동 네크워킹 프로토콜은 IP 주소 할당시 IP 주소 충돌회피에 사용된다. 메시지 복잡도는 Upper Bound에 의해 수학적으로 정량화 되고, 실제 주소 할당을 컴퓨터 시뮬레이터로 구현하여, 제안된 Upper Bound와 시뮬레이션 결과를 비교, 분석한다. 메시지 복잡도의 Upper Bound는 Worst Case 시나리오 분석에 의해 유도된다.
컴퓨터 애니메이션 및 로보틱스 분야에서 장애물을 회피하면서 목적지에 도착하는 것은 어려운 과제이다. 특히 이동 경로의 계획과 적절한 동작의 계획을 동시에 수행하는 것은 기존에 많이 다루어지지 않은 연구분야이다. 최근 연구자들은 데이터 기반 생성 모델인 VAE(Variational Auto-Encoder)를 활용하여 캐릭터 모션을 생성하는 문제를 활발하게 연구해왔다. 본 연구에서는 VAE 생성 모델을 동작 공간으로 확장하고, 잠재 공간에서 강화학습을 적용한 MVAE 모델을 활용한다[1]. 이 접근 방식을 통해 학습된 정책을 사용하면 에이전트는 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 모두 피하면서, 자연스러운 움직임으로 목적지에 도달할 수 있다. 캐릭터는 무작위 방향으로 이동하는 장애물을 견고하게 회피할 수 있었고, 기존 연구보다 성능이 뛰어나고 학습 시간도 단축됨을 실험적으로 보였다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.
현재 우리나라에서 해상 수송은 무역 수 출입의 90%이상을 담당하고 있으며, 지정학적인 측면에서도 많은 중요한 역할을 하고 있다. 해상에서의 교통시스템 기능이 안정적으로 유지되고, 더욱 발전되기 위해서 무엇보다 연안 해역에서의 선박 교통에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 선박별 항적과 같은 선박 교통의 자료들을 기초로 하여, 우리나라의 각 수역별로 선박 흐름을 재현해 보는 연구를 수행하였다. 구체적으로 선박종류 항로특성 실제교통량 등을 해상 교통의 구성요소별로 분류하고, 자동피항 기능을 포함한 다수 선박간의 흐름을 재현하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 목포항의 선박교통 자료를 기본으로 시뮬레이션을 실시하여 검증하였다. 또한 개발된 모델을 수역의 교통안전성 예측, 항로내 시설물 설치시 적정성 문제 등에 적용가능한 지를 고려하였다.
무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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