논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 전자, 통신, 제어, 컴퓨터공학 등의 첨단기술을 교통공학에 응용하여 기존의 도로 효율성을 극대화 시키는 방안으로 제시되고 있는 첨단 교통체계(ITS)연구의 기반시스템인 지능형 교통관리체계(ATMS)의 시스템 구성 및 제공서비스를 개관하였다. 연구범위는 ATMS의 개념 및 정의, 시스템의 기능적 요구사항 및 기본구상, 그리고 제공서비스의 종류를 살펴보았다. 향후 지능형 교통관리체계는 대도시 교통 소통을 완화시키는 방안으로서 도시가로에 영향을 미치는 교통정보 제공시스템, 주행안내시스템, 대중교통 및 화물운송 체계 등과 연계되는 종합교통체계 구축의 기반이 될 것으로 기대된다.
지능형 재활 교육 시스템은 학습 대상이 정상인이 아닌 발달 장애인이라는 점과 학습자 단독으로 학습이 어렵다는 점이 일반적인 지능형 교육 시스템과 다르다. 이러한 교육 시스템은 학습자 단독 학습이 아닌 학습 보조자가 학습자의 옆에서 학습을 보조하는 형태이므로 시스템과 학습 보조자와의 연계가 시스템 구현시 중요한 부분이라고 할 수 있다. 그러므로 지능형 교육 시스템의 핵심이라 할 수 있는 Student Model의 설계 역시 학습 보조자의 개입에 대한 자유도를 어느 정도 허락하는 것인가가 주된 목표일 것이다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려한 지능형 교육 시스템에서의 Student Model을 구현한다.
지능형 디지털 재설계 기법의 중요한 가정은 퍼지 IF-THEN 규칙의 발화도가 샘플링 구간에서 샘플링 순간의 값으로 근사화 된다는 점이다. 본 논문은 퍼지 IF-THEN 규칙 발화도의 근사화 가정을 배제한 경우에 대하여 기존의 지능형 디지털 재설계 기법에 의하여 재설계된 디지털 제어기의 안정화 가능성을 조사한다.
지능형 교통 정보 시스템을 구축할 때 반드시 요구되는 것이 바로 위치 정보이다. 대부분 GPS (Global Positioning System)와 같은 장치를 이용하여 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 GPS수신기와 같은 장치는 상대적으로 비용이 크기 때문에 차량마다 장착하여 지능형 교통 정보 시스템에 활용하기에는 부담이 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 무선랜으로 위치를 추적하는 방법을 버스 지능형 교통 정보 시스템에 적용한 시스템 구조를 제안한다. 버스는 노선의 자유도가 택시 같은 다른 교통편에 비해서 작으므로 무선랜으로 위치 추적하는 방법은 다른 위치 추적 방법에 비해 경제적으로 보다 적합하다.
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
본 연구에서는 객체지향적 CASE 툴인 ObjecTime을 이용하여 지능형 제조 운영 시스템을 설계/구현하였다. 객체지향적 프로그래밍 방법론과 ROOM(Real-time Object-Oriented Modeling) 방법론을 사용하여 지능형 제조 운영 시스템에서 필요한 객체를 설계하였으며, 이들 객체의 계층도와 관계를 정의하였다. 객체지향적 설계 방법론을 사용하여 설계한 시스템은 모델링 과정에서 실행화일을 얻는 과정까지 발생하는 오류를 최소화할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 본 연구에서는 제조 시스템의 모니터링과 제조시스템 운영 소프트웨어의 자료 입력 및 수정을 위한 그래픽 사용자 인터페이스 툴을 제작하였다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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