도심지역 교통문제의 해결책으로 제시되고 있는 UAM의 초기 운영 형태는 다양한 연구에서 현재 항공기 중 VTOL 기체와 유사 할 것으로 제시되고 있다. 고정익 항공기가 이·착륙하는 활주로의 방향 결정과 유사한 형태로 VTOL 기체의 이착륙이 이루어지는 버티포트는 기체의 이·착륙 과정의 출발 및 도착의 비행 방향을 바람의 방향을 고려하여 정하도록 하고 있다. 일반적으로 공항이 건설되는 지역과 다르게 도심지의 경우 새로운 건물의 건축 등 지형 또는 장애물 변화 환경에 따라 바람의 특성이 지속적으로 변화될 수 있는 여건이 예상된다. 본 연구에서는 버티포트의 위치가 예상되는 도심 위치에서 이착륙 방향 검토를 위한 장기간의 실제 관측 데이터를 풍배도를 사용하여 비교 후 관측 기간 및 관측 위치에 따라 지상 바람의 특성과 주 바람의 방향이 변화 가능성을 확인하였다.
RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.
지형적 경계 (geofence)란 무인기가 침범하거나 또는 벗어나지 말아야 할 영역을 설정해 놓은 가상의 경계로서, 저고도 무인기 교통관리체계(UAS traffic management)의 필수적인 구성요소 중 하나이다. 본 연구에서는 perpendicular 알고리즘을 개선하여 지형적 경계를 단순화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 실제 건물을 측정하여 얻은 데이터에 적용하여 성능을 평가하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해 공간적 낭비를 최소화하면서도 꼭짓점의 개수를 효과적으로 줄임을 확인하였다.
This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.
Urban Air Mobility is expected to resolve some problems in urban transportation such as traffic congestion and air pollution. Various studies for a large-scale commercialization of UAM are being actively conducted. To that end, the UAM Traffic Management system aims at securing a safety and an efficiency of UAM operations. In this study, a risk assessment model is proposed to evaluate the risk of collision between a vehicle and surrounding obstacles. The proposed model is conceived from the past studies for determining a proper separation distance between parallel runways for their independent operations. The model calculates the risk that the surveillance system fails to meet a target level of safety for a given buffer zone size between a designed route and surrounding obstacles. The model is applied to one of the routes proposed in K-UAM roadmap to evaluate its performances.
장애물이나 경사지가 많은 협소 지역에서 탐사 활동을 수행하는 로봇은 험지에서도 이동할 수 있는 자율주행 방법을 필수적으로 제공해야 한다. 본 논문은 협소 지역에서 탐사와 객체 탐지를 위해 주행 상황에 따라 바퀴 주행과 관절 주행을 동적으로 변경하면서 이동하는 다관절 로봇 시스템을 제안한다. 다관절 로봇은 마찰력과 수직항력, 토크 값 등을 고려해 설계한 운동 모델을 기반으로 바퀴와 관절 이동을 변경하면서 자율적으로 주행한다. 관리자는 관제 서버를 통해 로봇이 수집한 탐사 정보를 실시간으로 확인하고 필요시 로봇의 원격제어를 수행할 수 있다. 본 연구를 통해 사람이 접근하기 어려운 협소 지역 탐사나 재난지역 인명구조 활동에 활용할 수 있기를 기대한다.
2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.
일체형 방화셔터는 피난과는 무관하게 무분별하게 설치되고 있다. 학교 건축물의 복도, 통로, 계단 등에 주로 적용하고 있어 학생들이 사고의 위험에 언제나 노출된 상태이다. 따라서 부천옥길과 화성동탄에 있는 초등학교와 중학교에 설치된 방화셔터의 설치현황과 방화셔터 관련 사고사례를 조사하여 일체형 셔터의 출입구 및 피난, 시공관리, 유지관리의 문제점을 파악하였다. 피난자가 출입구 위치를 쉽게 확인할 수 있도록 바닥에 통로유도등 또는 표지를 설치하고, 방화셔터에 장애물 감지장치를 설치하여 셔터에 깔리는 인명피해를 줄이도록 하였고, 방화셔터의 성능시험 확대, 방화셔터의 성능을 유지하기 위해 주 또는 월 1회 정도 성능시운전을 시행, 스프링클러설비는 $1000m^2$를 넘는 4층 이상에만 설치할 것이 아니라 학교용도는 규모에 관계없이 전 층에 반영하여 방화셔터 설치개소를 최소화하는 방안을 제안하고자 한다.
지난 70여 년간 영화와 텔레비전은 인류의 소통 방식에 획기적인 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 발전에도 TV는 전파, 영화는 스크린이라는 매체의 제약으로 인해 다수를 대상으로 하는 소통 수단으로만 사용되어 왔다. 그러나 인터넷과 온라인 비디오의 발전은 이러한 제약을 없애고 지구 반대편에서 올린 유투브 영상을 1억 명의 사람이 시청하는 시대가 왔다. 지금 전달하고자 하는 메시지도 누구에게든 전달될 수 있지만 이러한 메시지를 담은 영상을 제작하는 것은 소통의 마지막 장애물로 남아있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 웹 어플리케이션과 AWS를 통한 동영상제작 프로그램을 구현하였다. 본 시스템은 기본적으로 웹 애플리케이션을 통해 관리자에게 쉬운 인터페이스를 통한 영상제작, 정보관리와 AWS를 통해 인터넷 상의 서버에 프로그램을 두고 컴퓨터나 스마트 폰 등에 할당받은 강의, 학습자료, 추천학습 가이드 등을 제공하여 교육 영상제작 서비스에 효율을 높이기 위해 구현하였다.
시뮬레이터의 목적은 새로운 기술의 검증방법을 제공하거나 새로운 기술을 특정 응용분야에 적용시키기 위한 효율적인 방법을 제공하는 것이다. 무인잠수정의 개발 과정에 있어, 시뮬레이션은 고비용과 위험성을 내포하는 현장 시험의 효율적인 대안으로 제시될 수 있다. 본 논문에서는 RVC 지능시스템 모델에 기반을 두어 개발된, 무인잠수정을 위한 자율운항시스템의 성능검증을 위해 3D 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. 제안하는 시뮬레이터는 환경관리자(Environment Manager), 객체(Object), 그리고 3차원 뷰어(3D Viewer)로 구성된다. 구성요소 중 객체는 운항환경을 구성하는 지형, 장애물, 무인잠수정과 같은 물리적인 요소를 모델링한 것이다. 이러한 객체들은 환경 관리자에서 표현하는 대상에 맞게 생성하고 초기화된다. 환경 관리자는 생성된 객체들이 상호 작용할 수 있도록 중개자 역할을 수행하고 3차원 뷰어에게 3차원 표현에 필요한 정보를 전달한다. 3차원 뷰어는 전달받은 정보를 바탕으로 OpenGL의 프리미티브를 조합하여 3차원적으로 시각화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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