Human-robot co-operation becomes increasingly frequent due to the widespread use of service robots. However, during such co-operation, robots have a high chance of colliding with humans, which may result in serious injury. Thus, many solutions were proposed to ensure collision safety, and among them, collision detection algorithms are regarded as one of the most practical solutions. They allow a robot to quickly detect a collision so that the robot can perform a proper reaction to minimize the impact. However, conventional collision detection algorithms required the precise model of a robot, which is difficult to obtain and is subjected to change. Also, expensive sensors, such as torque sensors, are often required. In this study, we propose a novel collision detection algorithm which only requires motor encoders. It detects collisions by monitoring the high-pass filtered version of the velocity error. The proposed algorithm can be easily implemented to any robots, and its performance was verified through various tests.
Road facilities such as CCTV poles have potential risk of collision accidents with a car. A collision detection algorithm installed in the facility allows the collision accident to be known remotely. Most collision detection algorithms are operated by simply focusing on whether a collision have occurred, because these methods are used to measure only acceleration data from a 3-axis sensor to detect collision. However, it is difficult to detect other detailed information such as malfunction of the sensor, collision direction and collision strength, because it is not known without witness the accident. Therefore, we proposed enhanced detection algorithm to get the collision direction, and the collision strength from the tilt of the facility after accident using a 9-axis sensor in this paper. In order to confirm the performance of the algorithm, an accuracy evaluation experiment was conducted according to the data measurement cycle and the invocation cycle to an detection algorithm. As a result, the proposed enhanced algorithm confirmed 100% accuracy for 50 weak collisions and 50 strong collisions at the 9-axis data measurement cycle of 10ms and the invocation cycle of 1,000ms. In conclusion, the algorithm proposed is expected to provide more reliable and detailed information than existing algorithm.
스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬레이션 속도를 크게 향상시켰다.
도시가 복잡해짐에 따라 보행도로에는 시각장애인들의 보행을 방해하는 다양한 장애물들이 점차 많아지고 있다. 대표적으로 볼라드, 주차차단기, 입간판 등을 예로 들 수 있는데, 이들은 일반적으로 보행에 심각한 방해가 되지 않지만, 시각장애인들에게는 오히려 충돌로 인한 부상의 위험을 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 GPS를 비롯한 다양한 장치를 이용한 방법들이 제안되었으나, 장소의 제약, 장애물 감지의 부정확성, 특수한 장치에 대한 요구 등의 문제로 인해 대중적으로 사용하기에는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 최신 스마트폰에 기본적으로 장착된 간단한 장치만을 활용하여 보행 중에 출현하는 각종 장애물을 자동인식하고 충돌의 위험을 사전에 알려주는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전방을 촬영한 동영상에서 장애물의 종류뿐만 아니라 거리를 파악하여 보행인에게 실시간으로 안내해줌으로써 장애물과의 충돌을 방지하도록 지원한다. 이를 위해 최신 딥러닝 알고리즘을 이용한 객체 인식 기술을 활용하여 장애물 출현 여부와 장애물의 종류를 인식하였다. 또한, 보행자의 보폭을 이용한 이동 거리를 계산하는 방법을 응용하여 장애물과의 거리를 측정하였다. 제안된 방법은 기존의 시각장애인을 위한 보행 안내 기술과 비교하여 실내외 장소에 구애받지 않으면서 간단한 장치만으로도 정확한 보행 안내가 가능하다는 장점을 갖는다.
단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.
본 논문은 HomePNA 2.0 모뎀 칩을 위한 모뎀 수신부의 구조를 제안한다. HomePNA 2.0 전송 채널은 브릿지 탭과 HAM 대역의 영향 등으로 매우 열악하다. 이러한 채널을 통해 전송을 가능하게 하기 위해 HomePNA 2.0 은 훈련신호를 사용하여 매 프레임 마다 채널을 등화하고 FD-QAM 전송 방식을 선택적으로 사용한다. 따라서 모뎀 수신부는 일반적 QAM 방식 신호의 북조 기능과 함께 이러한 전송 방식의 특정을 최대한 상려 모뎀 수신 성 능을 극대화 히는 구조가 필요하다 연구 결과 모뎀 수신부의 가능을 송수신 상태에 따라 정상 수신 모드와 충돌 감지 오드의 2 가지로 정의 하였다 본 논문은 특히, 모뎀 수신부를 구성하는 핵심 블록인 등화기와 위상 동기부, 프레임 동기부에 대해서 사용된 알고리즘을 밝혔으며, 버스트 방식 모뎀의 채널 등화 성능을 높이고 안정적으로 동작 시키기 위한 구조를 제얀 하였다 마지막으로 제안된 모뎀 수신부의 성능을 분석하기 위해서 SPW 모델을 사용하여 채널 별 전송 가능 속도를 예측 하였다.
무선 애드혹 네트워크에서 이웃 탐색 과정은 네트워크를 초기화하는데 먼저 수행되어야 하고, 라우팅 알고리즘이나 토폴로지 컨트롤, 그리고 MAC 계층 설계를 위해서도 반드시 필요한 과정이므로 효율적인 분산적 이웃 탐색방법 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 확률적 이웃 탐색 기법 (PND: Probabilistic neighbor discovery)을 제안한다. 제안한 기법에서는 MIMD (Multiplicative-increase, multiplicative-decrease) 정책을 통해 광고 메시지의 전송확률을 제어함으로써 이웃 탐색에 소요되는 시간을 줄이는 것이 가능하다. 더불어 임의의 기기가 광고 메시지를 전송한 경우, 그 메시지가 성공적으로 전송되었는지 여부를 알 수 있는 충돌 감지 기법 (CD: Collision detection)을 도입함으로써 확률적 이웃 탐색 기법의 성능을 더 높일 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 모든 이웃을 탐색하기까지 소요되는 시간을 15.6%~57%까지 감소시킬 수 있음을 보여준다.
대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
무인 항공기는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있으며, 실시간 경로 재계획은 이들 기기의 안전성과 효율성을 향상하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 RRT*와 LOSPO를 기반으로 한 실시간 경로 재계획 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 RRT* 알고리즘을 활용하여 초기 경로를 생성하고, LOSPO를 이용하여 경로를 최적화한다. 또한 최적화된 경로를 궤적으로 변경하여 실제 시간과 항공기의 동적한계를 고려할 수 있다. 이 과정에서 환경 변화와 충돌 위험을 실시간으로 감지하고, 필요한 경우 경로를 재계획함으로써 안전한 운행을 유지한다. 이 방법은 시뮬레이션을 통한 실험을 통해 검증되었다. 본 논문의 결과는 무인 항공기의 실시간 경로 재계획에 관한 연구에 중요한 기여할 것으로 기대한다. 또한 이 기법을 다양한 상황에 적용함으로써 무인 항공기의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서 요구기반 라우팅을 수행할 경우, 경로 탐색 과정에서 발생하는 경로탐색 메시지의 브로드캐스팅은 공통 제어 채널의 과부하를 유발하고 패킷 간의 충돌을 발생시킨다. 이런 현상은 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키며, 정확하고 신뢰성있는 경로의 탐색에 제한을 받게 된다. 이로 인하여 신뢰성있는 채널을 찾는 경로가 제한되기 때문에 경로의 생존 시간이 단축되고 경로의 안정성이 감소된다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷 충돌을 감소시키고 경로의 생존시간을 향상 시키는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 주기적인 센싱을 통해 주사용자의 사용패턴을 감지하고 채널의 사용 확률과 현재 채널 상태를 알고 있다. 또한 이웃 노드와 메시지 교환을 통해 공통된 채널과 해당 채널의 품질을 파악하여 노드 사이에 링크 레벨을 부여한다. 제안된 방법에서는 링크 레벨을 이용하여 경로 탐색 과정에서 발생하는 제어 메시지의 수를 감소시킨다. 또한 링크의 생존성과 품질을 홉 카운트에 따라 가중치를 부여하여 경로를 선택함으로써 경로의 생존 시간을 향상 시킬 수 있다. 성능 평가를 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 라우팅을 수행할 경우 제어 채널의 오버헤드가 감소되고 경로의 생존시간이 증가하는 것을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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