국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 허프 변환 알고리즘을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3단계의 레벨로 구분한다. 그리고 분할된 영역들의 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역으로 분리한다. 보도블록이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 주간과 야간 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 확인하였다.
단차로 무인 자동통행료 징수시스템(하이패스) 이용률증가와 함께 차단차로 운영, 차단기 작동 등에 따라 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 차로 정체는 필연적이다. 이를 개선하기 위해 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 차로 용량을 개선하기 위한 많은 연구가 진행 중이며, 대표적으로 스마트하이웨이사업에서 다차로 기반의 무정차 영업시스템(스마트톨링)을 들 수 있다. 본 고는 이러한 시스템의 효율성 개선으로써 스마트톨링의 용량증대 정도를 판단하고자 하였다. 이를 위해 기존 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 자료를 바탕으로 스마트톨링시스템의 용량을 추정하는 방법을 제시하였다. 먼저, 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 자료를 이용하여 포화차두시간을 산출한다. 그 다음으로 단차로 무인 자동통행료 징수시스템 차로의 용량을 산출한 다음, 단차로에서 다차로로 변경됨에 따라 바뀌는 주변도로환경을 계수화(양측장애물단측장애물 차로폭 및 측방여유폭 보정계수 증가분, 차단기 운영미운영 함에 따라 증가하는 용량 증가분, 차로폭 증가에 따른 용량 증가분)하고 이를 적용하여 다차로 용량을 추정하였다. 그 결과 각각의 경우 용량은 2172~2187대/시로 나타났으며, 기존 문헌에서 제시하는 최대값보다 약 370대/시 정도 많으며, 포화차두시간은 기존 단차로 무인 자동통행료 징수시스템의 차두시간에서 0.5초 정도 단축되어 용량개선 효과가 있는 것으로 판단되었다. 일부 한계와 향후연구사항이 같이 논의되었다.
폐수 방류수 중에 포함될 수 있는 내분비계 장애물질의 제거를 위해 생물학적 영양소 제거 공정에 존재하는 질산화 슬러지의 효용성을 탐색하여 보았다. 질산화 슬러지에 포함된 암모니아 산화균은 ammonia monooxygenase(AMO) 활성에 의해 암모니아 산화를 유발하는데, AMO의 기질 특이성이 낮아 암모니아 산화와 동시에 다양한 화합물이 공산화된다고 알려져 왔다. 본 연구에서는 이러한 공산화 활성이 내분비계 장애물질의 제거에 효과적인지 판단하기 위해, 질산화 슬러지, 유기물산화 슬러지, 멸균 슬러지를 각각 이용하여 3가지의 모델물질(bisphenol A(BPA), nonylphenol(NP), dibutyl phthalate(DBP))에 대한 제거 효율을 비교하였다. 질산화 슬러지에 의한 분해에서는 3가지 모델물질 모두, 배지 중에 질소원으로 아질산염보다 암모늄염을 이용했을 때의 초기 분해속도가 빠르게 나타나서 암모니아 산화 활성과 모델 물질의 분해가 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면에 아질산염을 공급한 질산화슬러지에서나 혹은 질산화 활성이 낮은 유기물산화 슬러지를 이용한 경우는 일정한 적응 시간이 지난 이후에 모델 물질들의 분해가 시작되었다. 이는 모델 물질을 탄소원으로 이용하는 균주의 성장 및 활성이 일정한 적응 시간 이후에 나타난 것으로 보인다. 모델 물질의 제거에 슬러지에 의한 물리적 흡착이 어느 정도 기여하는지 확인하기 위해서 멸균 슬러지를 이용한 흡착 제거를 시도하였다. 초기 투입량의 10~20% 내외가 흡착에 의해 상등액에서 제거되었는데, 이를 통해 폐수 슬러지를 이용한 BPA, NP, DBP의 제거에는 물리적 흡착보다는 생물학적 분해 기작이 더 중요한 것으로 보인다.
본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.
밭고랑 옆의 해가림시설 지주목에 파이프라인을 설치하고 방제장치를 탑재한 주행장치가 자동으로 파이프를 추적하면서 농약을 살포 할 수 있는 방제기를 개발하여 인삼재배포장에서 성능시험을 실시하였다. 그 결과를 요약하면다음과 같다. 가. 인삼재배용 방제기의 주행장치는 동력원으로 축전지를 사용하는 DC모터에 의한 4륜 구동형으로 제작하였고, 방제장치는 수직 붐노즐 방식으로 쌍선형 노즐을 좌우에 3개씩 부착하고 살포각도를 조절할 수 있도록 제작하였으며, 인력으로 골간 이동시키는 방식이다 나. 성능시험결과 주행속도는 0.3m/s이고, 장애물이나 요철부의 통과 가능높이는 4cm였고, 작업성능은 38분/10a로 나타났다. 다. 방제성능은 피복면적비를 측정한 결과 인삼 잎 앞면은 100%, 뒷면은 40%이상으로 분무입자의 부착률이 양호한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 히스토그램에 기반한 영상분할과 결정트리구조를 이용하여 효율적으로 도로의 차선을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 시스템은 먼저 차선을 감지하기 위한 방법으로 그레이 레벨을 이용한 히스토그램의 특성을 사용하였고, 감지된 차선은 결정트리에 의해 보다 명확히 분류되어, 도로와 차선과의 관계를 분석할 수 있었다. 또한 시스템은 약 30Hz의 실시간 속도로 작동하면서 차선감지는 물론, 차선의 추적이나 장애물 감지의 효과도 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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