다양한 임무에서 활용 가능한 무인기 다개체 시스템은 단일 무인기보다 복잡하므로 효율적인 대형 제어방식이 요구된다. 특히 광역 탐색임무에 있어 통신량 및 연산량 부담이 적으며, 무인기간 자율적인 대형 형성이 가능한 분산 제어형의 유동적인 대형 형성이 필요하다. 본 연구는 스캔 면적의 확장 및 탐색 성능향상을 위해 Swarm 대형과 뱅크 정렬 대형, 대형 전체 운동을 고려한 대형 형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 상대거리에 대해서 2차 진동 특성을 가지며 parameter tuning을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다. 또한 통상적인 무인기 시스템에 적합하도록 제어명령을 변환하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 대형 형성 및 운동에 대한 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 관성 항법 시스템 (INS)의 경우, 수직편향 (DOV)으로 인한 초기정렬에서의 자세 추정 오차를 분석한다. INS의 속도 및 자세 오차를 기반으로 DOV로 인한 자세 추정 오차를 이론적으로 분석하였다. 이론적 분석을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행했으며 결과는 이론적 분석과 잘 일치했다. 일례로 η=20"일 경우 정렬오차는 ϕN=0.00287°, ϕU=0.00196°가발생하며, 𝜉=20"일 경우에는 ϕE= -0.00286°의 오차가 발생하였다. 이를 통해 INS 자세오차의 결합특성으로 DOV에 기인한 수직 자세오차가 발생함을 확인하였다. 기존의 INS 정렬에서는 고려하지 않았던 DOV로 인해 추가로 자세오차가 발생할 수 있음을 보여 주었으며 이는 고정밀 INS 적용시에 DOV에 대한 보정을 반드시 고려해야 함을 의미한다.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
고정밀도와 고속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 기법 및 고이득 관측기 기반의 강인 속도 제어 기법이 제안된다. APS에 존재하는 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 불확정성은 시스템의 속도 제어 성능에 직접적인 영향을 주며 이러한 불확정성 하에서도 강인한 속도 응답 성능을 보유하는 속도 제어기가 요구된다. 시스템의 불확정성을 효과적으로 추정할 수 있는 고이득 관측기를 통해 외란이 추정되며 시스템의 불확정성을 제거하기 위해 추정된 외란이 제어입력에 전향제어 방식으로 보상된다. 기존의 외란 관측기가 질량 변화에 기인한 시변 외란을 효과적으로 보상하는 데에 한계가 있는 반면 제안된 속도 제어 시스템은 외란추력 및 질량 변화 하에서도 강인한 속도 추종 성능을 제공한다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 속도 응답 성능을 가지며 고정밀도와 고속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 선석 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 유도 차량(Automated Guided Vehicle; AGV)을 효율적으로 운영하여야 한다. 터미널에서 사용되는 AGV는 고정된 경로를 따르지 않고 자유롭게 주행할 수 있다. 이러한 특성을 가진 AGV들을 효율적으로 운영하기 위해서는 복잡하고 정교한 AGV교통 통제 시스템이 요구된다. AGV 주행 경로를 유연하게 설정하면 AGV가 주행하는 거리는 짧아지지만, AGV간의 충돌과 교착을 야기하는 경로간의 겹침과 교차 횟수는 늘어나게 된다. 따라서 모든 AGV의 경로를 사전에 세밀하게 분석하여 완벽하게 교착을 회피하는 방안은 계산 비용 측면에서 실시간에 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 두 AGV간의 충돌과 교착은 사전에 예측하여 회피하고, 셋 이상의 AGV간의 교착은 발생 후에 이를 감지하여 해결하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 계산 비용이 적어 실시간 적용이 용이하다. 시뮬레이션을 통해 본 제안 방안의 효율성과 효용성을 검증하였다.
무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
램프 미터링은 램프로부터 도로에 진입하는 차량을 통제 함으로써 교통 상황을 향상 시키는 직접적이고 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 밀도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 교통량을 사용하는 기존 방법은 낮은 신뢰도의 데이터에 의해 동작 되며 다양한 문제를 가질 수 있다. 또한 주 도로에 정체가 발생 했을 때 램프의 추가적인 교통 정체 및 램프의 용량초과 문제가 발생 할 수 있다. 기존 방법에 대한 문제를 해결 하기 위해 제안하는 방법은 밀도와 가속도 데이터를 이용한 새로운 램프 미터링 방법을 제안한다. 실험을 위해 미네소타 주 트윈시티의 TH-62의 고속 국도를 선택하였고 효율성을 테스트 하기 위해 미네소타 주에서 동작하고 있는 Stratified Zone Metering(SZM)과 비교 실험을 진행한다. 실험 환경은 PTV사의 VISSIM 시뮬레이터를 이용하였고 이를 제어할 수 있는 도로 제어 및 평가 시스템(TICAS)을 개발 하여 시뮬레이션을 진행 하였다. 실험 조건은 정체가 가장 심한 2011년 10월 25일 오후 2시부터 오후 7시까지로 설정한다. 실험 결과 도로의 총 여행시간과 정체구간은 SZM보다 20% 감소 하였다. 또한 각 램프의 대기 열 길이를 측정한 결과 SZM에서 발생하던 램프의 길이를 초과하는 문제점이 해결된 것을 확인할 수 있었다.
소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.
도서관 사서의 수많은 업무 중 도서 정리 업무는 사서가 일일이 정리해야 하는 일이기 때문에, 투입되는 인적·시간적 비용이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 인공지능 기술을 접목한 도서 정리 로봇에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도서 정리 로봇에 적용할 수 있는 다중경유지 최단 경로 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 제안한다. 제안하는 K-ACO 알고리즘은 하나의 로봇이 아니라 여러 대의 로봇을 가정하고 있다. 또한, K-ACO는 개미 알고리즘을 개선하여 K개의 군집을 만들고 각 군집 별 최단 경로를 제공해준다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 성능 분석을 도서 정리 시간의 관점에서 실시하였다. 제안한 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 한 대학교 도서관에 적용하여 현재 도서 정리 알고리즘과 비교해 보았다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘은 도서 정리 업무를 치우치지 않고 공평하게 배분하여 궁극적으로 전체 일이 끝나는 시간을 확연히 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 제안한 알고리즘의 적용으로 도서 정리에 필요한 인적·시간적 비용을 절감하여 도서관 내 양질의 서비스 향상을 기대한다.
본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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