무인 자동차 시스템에 있어 차선추적과 물체회피 기술은 중요한 핵심기술 이다. 본 논문에서는 차량제어와 모델링, 센서 실험을 통하여 차선추적 및 물체회피 방법을 제안하고자 한다. 첫 번째 물체회피는 가/감속을 위한 종 방향 제어와 조향제어에 의한 횡 방향 제어 두 개의 부분으로 구성되어 진다. 각각의 시스템은 무인자동차의 제어를 위하여 차량의 위치, 주변환경 인식, 상황에 따른 빠른 처리를 요구한다. 차량의 제어 전략이 작동되는 동안 도로에서의 물체인식과 회피는 차량의 속도에 달려 있다. 두 번째 영상시스템을 통한 차선추석방법을 설명한다. 이 또한 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 횡/종 제어를 위한 로도 모델이 포함된다. 두 번째 차선추적방법, 영상처리 알고리즘, 필터링 방법 및 영상처리 방법을 다룰 것이다. 마지막으로 본 논문에서는 실차실험을 통한 차선추적 및 물체회피 차량제어 및 모델링 방법을 제안한다.
본 논문에서는 CSMA/CA기반의 분산 무선 네트워크에 컨센서스 알고리즘을 적용할 때 발생하는 트레이드오프 성능을 분석한다. 컨센서스 알고리즘 자체는 협력 이웃 노드가 많을수록 빠른 수렴 속도를 갖지만, 무선 네트워크상에서는 협력 이웃 노드가 많을수록 접속 충돌로 인하여 전송 지연이 증가한다. 따라서 두 성능 간에 트레이드오프가 존재하며, 이로 인하여 컨센서스 달성 시간을 최소화하는 최적의 협력 이웃 노드 수가 존재한다. 시뮬레이션을 통하여 컨센서스 참여 노드 수에 따라 최적 이웃 노드 수를 도출한 결과, 네트워크 규모가 작을 때에는 모든 노드가 다 같이 협력하는 것이 최적이지만 네트워크 규모가 어느 이상으로 커질 경우에는 이웃 노드 수를 일정 값으로 제한하는 것이 최적 운용 전략이 된다.
슬러리 기포탑 반응기는 열 및 물질 전달의 용이성, 낮은 운전비용 및 장치의 간단성의 장점을 가지고 있어서 Fischer-Tropsch 반응, bio-reaction 등에 많이 응용되고 있다. 그러나 기포탑 반응기 내의 물질 거동은 매우 복잡하기 때문에 많은 연구가 이루어지고 있음에도 불구하고 그 현상에 대한 명확한 이해는 어려운 상황이다. 특히 기포탑반응기내에 기체의 포집율(gas hold-up)을 증가시키는 것을 목적으로 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기체의 분사 방향에 따른 기체 포집율의 변화를 관찰하였다. 기체 분사는 0.6 mm의 pore가 66개로 구성된 perforated plate를 통해서 이루어졌고, 수직방향, 수평방향, 45도 그리고 수직/수평 조합의 네 가지 분사방향에 대해서 실험을 수행하였다. 반응기는 내경이 0.15 m이고 높이 2.0 m 아크릴 반응기를 이용하였다. 사용된 연속상은 수돗물을 사용하였고 분산상 기체로는 압축 공기를 이용하였다. 전체적인 기체 포집율은 수직방향의 분사방향에서 가장 높게 측정되었다. 그리고 수직/수평의 조합 분사방향의 경우, 기체 포집율이 가장 낮게 관찰되었다. 이것은 분사방향이 수직/수평으로 서로 엇갈릴 경우, 기포간의 충돌 가능성이 높아지고 bubble coalescence가 증가하였기 때문인 것으로 보인다. 실제로 homogeneous flow regime에서 heterogeneous flow regime으로 전환되는 기체선속도는 분사방향이 수직, 45도, 수평, 수직/수평 조합의 순서로 감소하였다. 즉 이 순서로 기체흐름의 와류가 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한 Dynamic Gas Disengagement(DGD) 분석을 통하여 큰 기포가 발생하기 시작하는 기체 선속도의 변화를 관찰하였다. 이 경우, 예상되듯이 수직/수평 조합에서는 1.5 cm/sec 기체 선속도에서 큰 기포가 발생하기 시작한 반면 수직 방향 분사의 경우에는 2.5 cm/sec의 보다 높은 기체 선속도에서 관찰되기 시작하였다. 이러한 현상들을 종합하였을 때, 기체 분사방향을 수직으로 일정하게 했을 때, 기포간 출동을 최소화하고 와류발생을 최대한 지연시키며 전체 기체 포집율을 증가시킬 수 있음을 알 수 있다.
최근 인공지능 시대 및 제 4차 산업 혁명 시대의 도래로 제품 간, 제품과 서비스 간, 서비스 간 산업이 다양한 형태로 진화 중이며, 이종기술 산업 간의 융 복합화로 새로운 제3의 신산업이 등장하고 있다. 또한 소위 말하는 O2O(Online to Offline)는 이미 운송, 금융(핀테크), 자동차(카테크), 숙박, 음식, 의료(헬스케어테크) 등 많은 산업 분야에 진출, 기존 전통 산업과 충돌, 인허가에 어려움을 겪고 있으며 이러한 O2O는 IOT(사물인터넷)로 급속도로 가속화 되고 있다. 이렇듯 4차 산업 혁명에 따른 신산업의 탄생은 산업의 경계를 붕괴하고 있음에도 산업별로 구분된 제도, 규제, 지원정책 등은 여전히 신산업 창업의 장애가 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내 벤처특별법, 창업지원법, 1인 창조기업법 내 투자 지원 업종과 미국을 비롯한 해외 창업 관련법 내 창업 지원 제한 업종과의 비교 분석, 몇 가지 중요한 시사점을 도출했다. 먼저, 우리나라가 선진국에 비해 지나치게 투자 제한 업종이 많음을 확인했다. 또한 선진국은 미풍양속을 해치는 업종, 투기적 사업 등 사회통념상 문제가 되는 사행성 업종을 제외하고는 대다수의 업종이 정책 지원 대상이다. 업종과 더불어 투자 행위로 투자 심사를 해 신산업 투자에 매우 탄력적으로 운영할 수 있게 설계되어 있다. 심지어 미국의 경우, 적극적 창업 투자를 위해 업종 및 투자 행위에 대한 심의를 중소기업청이 직접 수행한다. 특히, 우리나라의 중소기업창업투자회사제도는 미국의 중소기업투자회사(SBIC) 제도와 유사한 반면 투자 제한 업종 뿐 아니라 제도 운영 특히, 창업투자회사에 대한 관리 측면에서 매우 큰 차이가 있음을 보여주고 있다. 우리나라 중기청은 간접관리를 하는 반면, 미국은 중기청 내에서 직접 관리를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 창업 벤처 투자 제한을 미국을 비롯한 기타 외국의 사례에서와 같이 사회통념상 불가피한 업종과 더불어 투자 행위로 정의하길 제안한다.
본 연구에서는 주로 약결합된 경우의 다로봇시스템에 대한 효과적인 운동조정 법을 개발하였다. 약결합된 경우의 다로봇시스템은 아크용접, 분사 도료, 금속면의 디버링, 복잡한 조립작업, 검사등 수많은 작업에 투입될 수 있다.그와 같은 작업들 은 대부분 연적경로제어(continuous path control)방법을 요구하고 있는데 다로봇시스 템인 경우 작업대 주위의 정지 혹은 이동 장애물이나 제로봇상호간의 충격포험성을 해 결할 수 있는 효과적인 장애물회피 능력을 추가적으로 요구하고 있다. 그리고 연적 경로제어 형태의 거의 대부분의 첨단부의 속도를 정속도로 유지해주어야만 한다. 따 라서 모든 로봇들을 지정된 경로의 이탈없이 가능한 최대등속도로 운동시키기 위한 다 로봇시스템의 충격회피운동제어 알고리즘을 개발하게되었다.
모션그래픽스는 짧은 영화가 아니며 디자인 특유의 커뮤니케이션방식을 갖는다. 그래픽디자인에서 공간구성이 필요한 것처럼 모션그래픽스에서는 시간구성이 요구된다. 이미 1920년대 독일 바우하우스의 예술가들은 추상에니메이션을 위한 계획안에서 시간구성을 시도한 바 있다. 같은 시대에 러시아의 몽타주영화에서는 서로 이질적인 이미지들을 연속적으로 충돌시킴으로써 새로운 의미를 발생시키는 움직이는 이미지 구성이 시도되었다. 오늘날 디지털 시대를 맞이하여 모션그래픽스에서는 동영상, 사진, 일러스트레이션, 타이포 등 다양한 요소들이 구성(Composition)된다. 몽타주영화에서 편집이 이미지들을 시간의 막대에 한 줄로 늘어놓는 1차원적인 구성이라면 오늘날 모션그래픽스에서 편집은 수많은 레이어(Layer)를 통해 여러 요소들을 복합적으로 구성하는 특징을 갖는다. 모션그래픽스에서 시간구성을 위해서는 시나리오나 스토리 보오드 이외에 시간구조를 짜고 시각적인 리듬을 만드는 일이 필요하다. 시간구성은 음악에서 작곡과 같은 원리를 갖는다. 추상애니메이션이나 몽타주영화의 시간구성이 간단한 단음의 멜로디라면 모션그래픽스에서 시간구성은 여러 개의 음이 한꺼번에 울리는 교향악과 같다. 다양한 구성요소들이 각기 다른 속도로 동시에 전개되는 것이다.
본 논문에서는 3차원상의 두 강체 사이의 침투깊이 (penetration depth)를 명시적으로 민코우스키 합 (explicit Minkowski sum)을 생성하는 방법 ($PD_e$)과 암시적으로 민코우스키 합 (implicit Minkowski sum)을 생성 하는 방법 ($PD_i$)을 이용하여 계산하는 알고리즘을 제안하고 이들의 성능을 비교한다. 3차원 강체들 간의 침투깊이를 구하는데 성능상에 큰 장애가 되는 것이 민코우스키 합의 생성이다. 본 논문의 알고리즘들은 우선 물체의 중심 차 (centroid difference)와 운동 일관성 (motion coherence)기법을 이용하여 침투깊이를 예측한다. 특히 $PD_e$는 추측된 침투깊이에 부분 민코우스키 합을 명시적으로 생성 혹은 갱신하여 침투깊이를 빠르게 구한다. 반면에 $PD_i$는 민코우스키 합을 명시적으로 생성하기보다는 민코우스키 합에 접하는 접평면만을 반복적으로 생성하여 국소적으로 최적화된 침투깊이를 계산한다. 본 연구의 알고리즘들을 수천 개의 삼각형으로 이루어진 강체를 이용해 실험한 결과 수 밀리초 (millisecond) 이내의 빠른 속도로 침투깊이를 계산할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.
In a case of an automobile collision, vehicle damage and injury of the driver and the passenger occur. The scale of the collision which is effected by the extent of vehicle damage and the injury of the passenger, depends on the delta-V. Based on the photograph interpretation o the actual case of accidents in the Seoul and the Incheon area, this study measured the depth of crush and calculated the delta-V. Through verifying the correlation of the depth of crush and the change of velocity, relative equation was evaluated and compared with the prior study results to prove that they are almost identical. Thus, the depth of crush can be used as an index of the degree of impact, which can be utilized as the change of velocity to evaluate the level of injury done to the passengers. However, the period of hospitalization and diagnostics claimed by the injured proves to have no correlation with the delta-V and the extent of vehicle damage, this is due to the non-objective way of diagnosis and the anamnesis of the injured. This study established the absolute limit harmlessness and the choosing limit harmlessness, allowing the appraisal for Yes or No of the injury or the harmlessness based on the prior studies. Moreover, utilizing the relative equation formed between the depth of crush and the delta-V, each case of collision was compared and evaluated in comparison to the limit harmlessness to prove that the 90.4% of the so-called 'claiming-to-be-injured' were exaggerating or fabricating.
해시함수는 인증, 서명, 데이터 무결성 등을 수행하기 위해 반드시 필요한 암호학적 프리미티브이다. 2005년 중국의 Wang교수에 의해 MD5와 SHA-1과 같은 구조에 대해 충돌쌍 공격이 제기됨으로써 NIST는 SHA-3 프로젝트를 진행하여 Keccak을 새로운 표준 해시함수로 선정하였다. 또한 국내의 경우 국가보안기술연구소에서는 높은 안전성과 효율성을 제공하는 해시함수 LSH를 개발했다. LSH는 초기화, 압축, 완료함수로 이루어지며 함수 내에서 mod $2^W$상에서의 덧셈, 비트단위 순환, 워드 단위 순환 및 xor연산을 수행한다. 이러한 연산은 동시에 독립적으로 수행될 수 있으며 병렬화가 가능하다. 본 논문에서는 LSH를 분석하여 구조적인 측면에서 속도를 개선할 수 있는 방법을 제안하고 SIMD의 SSE와 AVX를 활용하여 LSH 함수를 병렬 구현한다.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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