기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.
중적외선 영역은 장애물에 의해서 파장의 흡수가 거의 일어나지 않기 때문에 적외선 소자에서 널리 이용되고 있다. 현재 대부분의 중적외선 소자에는 HgCdTe (MCT)가 사용되고 있지만, 3성분계 화합물이 가지는 여러 문제를 가지고 있다. 반면에, 2성분계 화합물인 인듐안티모나이드 (InSb)는 중적외선 영역 ($3-5\;{\mu}m$) 파장 대에서 HgCdTe와 대등한 소자 특성을 나타냄과 동시에 낮은 기판 가격, 소자 제작의 용이성, 그리고 야전과 우주 공간에서 소자 동작의 안정성 때문에 HgCdTe를 대체할 물질로 주목을 받고 있다. InSb는 미국과 이스라엘과 같은 일부 선진국을 중심으로 연구가 되었지만, 국방 분야의 중요한 소자로 인식되었기 때문에 소자 제작에 관한 기술적인 내용은 국내에 많이 알려지지 않은 상태이다. 따라서 본 연구에서는 InSb 소자 제작의 기초연구로 절연막과 pn 접합 형성에 대한 연구를 수행하였다. 절연막의 특성을 알아보기 위해, InSb 기판위에 $SiO_2$와 $Si_3N_4$를 PECVD (Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition)로 증착을 하였다. 절연막의 계면 트랩 밀도는 77K에서 C-V (Capacitance-Voltage) 분석을 통하여 계산하였으며, Terman method 방법을 이용하였다.[1] $SiO_2$는 $120-200^{\circ}C$의 온도 영역에서 계면 트랩 밀도가 $4-5\;{\times}\;10^{11}cm^{-2}$범위를 가진 반면, $240^{\circ}C$의 경우 계면 트랩 밀도가 $21\;{\times}\;10^{11}cm^{-2}$로 크게 증가하였다. $Si_3N_4$는 $SiO_2$ 절연막에 비해서 3배 정도의 높은 계면 트랩 밀도 값을 나타내었으며. Remote PECVD 장비를 이용하여 $Si_3N_4$ 절연막에 관한 연구를 추가적으로 진행하여 $7-9\;{\times}\;10^{11}cm^{-2}$ 정도의 계면 트랩 밀도 값을 구할 수가 있었다. 따라서 InSb에 대한 절연막은 $200^{\circ}C$ 이하에서 증착된 $SiO_2$와 Remote PECVD로 증착 된 $Si_3N_4$가 적합하다고 할 수 있다. 절연막 연구와 더불어 InSb 소자의 pn 접합 연구를 진행하였다. n-InSb (100) 기판 ($n\;=\;0.2-0.85\;{\times}\;10^{15}cm^{-3}$ @77K)에 $Be^+$이온 주입하여 p층을 형성하여 제작 되었으며, 열처리 조건에 따른 소자의 특성을 관찰 하였다. $450^{\circ}C$에서 30초 동안 RTA (Rapid Thermal Annealing)공정을 진행한 샘플은 -0.1 V에서 $50\;{\mu}A$의 높은 암전류가 관찰되었으며, 열처리 조건을 60, 120, 180초로 변화하면서 소자의 특성 변화를 관찰하였다.
본 논문은 시각장애인의 개인적 특성을 최적화하는 시스템을 관리하는 보호자와 통신 할 수 있는 새로운 플랫폼을 제안한다. 플랫폼 구성 요소 간의 상호 작용 측면에서 서버 처리 및 실시간 상호 작용을 통해 보호자 설정을 한다. 이로써 시각장애인에 상당한 정보를 제공하여 이들의 보행 안정성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 따라서 스마트 폰 애플리케이션 개발은 사용자가 애플리케이션을 다운로드함으로써 휴대성과 비용 효율성을 모두 향상시킬 수 있다. 보호자 비용 측면에서 이 시스템은 특수 시스템 장치가 아닌 개인 컴퓨터 또는 스마트 폰을 통해 관리 시스템에 액세스할 수 있기 때문에 비용 효율적이다. 이 시스템은 건물 위치, 위험, 장애물까지의 거리, 신호등 및 단계를 알려주는 것과 같이 시각장애인의 주변 환경과 자동으로 통신하는 웹 기반이다. IOT 장치를 통한 위험 접근과 같은 필요한 정보를 보호자에게 제공하여 안전을 향상시킨다. 또한 시스템이 개인적 특성을 감지 할뿐만 아니라 시각장애인에 많은 정보를 전송하기 때문에 보호자가 개인화 된 플랫폼을 활용할 수 있다. 새로운 플랫폼을 통해 보호자가 응용 프로그램 사용자와 전자 지원 및 상호 작용을 제공 할 수 있으므로 시각장애인에 대한 체계적이고 안전한 보행에 기여할 수 있다.
본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.
자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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