We are presenting the efficient and robust simplified module based self-collision detection of humanoid robot simulator. For safe and reliable operations of humanoid robot, the self-collision detection is essential and extremely important. The main methods of self-collision detection are inverse X-Y-Z fixed angles and module distance filtering (MDF). According to experiments on the humanoid robot simulator with the self-collision detection, we could have a confidence about the efficiency of the self-collision.
전파의 반사로 대상체의 위치를 측정하는 레이더는 2차대전 이래 사용되어 온 오랜 기술이다. 본시 적의 항공기나 선박을 탐지하는 군사용으로 개발된 레이더는 차츰차츰 민생용으로 전환되면서 항공기와 선박들은 이 기술을 이용하여 충돌을 피하는가 하면 천문학자들은 천체의 표면을 그리는데 사용하고 기상전문가들은 이 기술을 이용하여 폭풍을 추적한다. 그러나 몇해 전만해도 담배값 크기의 싼 개인용레이더가 등장하여 인간활동의 구석구석까지 침투할 것이라고 예상한 사람은 거의 없었다.
스웨덴 왕립아카데미 노벨상 수상자 발표/암세포에 꼬리를 단다/극초음속 순항 미사일 엔진 개발/염소 고환조직, 쥐에 이식하여 정자생성/인간의 언어 유전자 발견/도마뱀이 천장을 기어다니는 비밀은 미세한 털/공룡 단백질 재생/지구, 알려진 것보다 3천만년전 태양계 편입/ 남극에 암흑에너지 탐지용 망원경 설치/약 35억년전 거대 소행성이 지구에 충돌/말라리아 원충 모기 유전자 해독/반물질인 반수소 대량 생산
영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.
고속으로 운항하는 hydrofoil선박과 호흡을 위해 해수면으로 올라오는 해양 생물의 충돌이 빈번히 발생한다. 선박을 발견한 해양 생물이 피하기 전에 고속 선박이 접근하기 때문에 충돌을 막기 위하여 선박의 몰수된 hydrofoil 위치에 능동 소나를 설치하여 해양생물을 미리 인지하여 충돌을 회피하는 방법이 제시된다. 표적의 탐지를 위한 능동 소나의 성능은 수신 된 신호에서 소음을 제거하고 표적 신호를 구별하는 능력에 좌우된다. 본 연구에서는 이러한 충돌 회피 능동 소나 개발을 위한 기반 연구로 실제 운항 중인 고속 선박의 hydrofoil에 청음기를 설치하여 소음을 계측했다. 계측을 위한 실험은 (1) 선박의 운항 및 기계 장치 작동 여부에 따른 소음 측정, (2) 선체 hydrofoil 표면에서 계측되는 위치에 따른 소음 측정, (3) 운항 속도 증가에 따른 속도 측정을 목적으로 수행하였다. 실해역 실험에서 발생하는 여러 요소들을 고려하기 위해 세 번에 걸쳐 수행하였으며 실험 결과의 타당성 검증 및 분석을 위해 다른 연구 결과와 비교하였다. 결과는 능동 소나 운용시 적용을 위해 주파수 분석을 수행하였으며, 소나를 운용할 고주파수 대역을 중점적으로 살펴보았다. 실험 내용과 그 결과 분석을 통해 속도 변화에 따른 소음 변화와 소음원에 따른 영향을 확인하였다. 이를 통해 향후 능동 소나가 설치 되었을 때 발생하는 소음의 영향을 고찰 할 수 있으며, 실제 고래 탐지를 위한 소음과 표적 신호의 구별이 용이한 능동 소나를 설계할 수 있다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.
전방충돌 방지 보조 또는 지능형 주행 제어 기능 등이 현대의 자동차에 탑재됨에 따라 차에서 교환되는 데이터 양이 급증하고 있다. 따라서, 기존의 CAN 통신으로는 전송속도의 한계가 있어 넓은 대역폭과 양방향 통신을 지원하는 오토모티브 이더넷, 특히 SOME/IP가 널리 채택되고 있다. SOME/IP는 다양한 자동차 운영체제와 호환되는 표준 프로토콜로 차내 구성 요소간의 연결성을 높여준다. 하지만 SOME/IP 자체에는 암호화나 인증이 구현되어 있지 않아 악의적인 패킷 주입, 프로토콜 위반과 같은 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는, 이러한 공격들을 효과적으로 탐지하기 위해 SOME/IP에서 딥러닝 기반의 침입탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 침입탐지시스템의 성능을 6가지 공격 패턴을 활용하여 테스트 하였고 정확도 94%, 6가지 공격의 평균 F1-score은 0.94로 높은 성능을 달성할 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 네트워크 보안관리를 위한 계층적인 위임 모델을 제시한다. 대규모 네트워크는 라우터, 방화벽, 침입 탐지 시스템, 웹 서버 등의 수많은 구성요소로 이루어진 네트워크들의 집합이며, 각 네트워크마다의 독립적인 지역 정책들로 관리되어 서로간의 협동이 이루어질 수 없기 때문에 이를 효과적으로 통제하고 일괄적으로 관리하기 위해 계층적인 위임 모델이 사용되어야 한다. 제시하는 모델의 중요 구성 요소로는 관리 서버. 정책 설정 고 수준 언어 고 수준 언어 컴파일러, 도메인 서버. 인터프리터, 정책 관리 데이터베이스가 있다. 관리 서버에서 정책 설정 고 수준 언어를 사용하여 세밀하고 정교한 정책을 작성할 수 있고, 이 정책을 고 수준 언어 컴파일러를 통하여 최하위 노드들에게 적절하고 간결한 형태로 만들어낸다. 각 도메인 서버는 이 결과를 하위의 도메인 서버나 인터프리터에게 전달하면서 Keynote 신뢰 관리 시스템을 이용하여 권한을 위임한다. 그리고 인터프리터는 정책을 라우터, 방화벽, 웹 서버 등의 하위 노드에 맞는 실제 룰로 변환하녀 상위 관리 서버에서 전달한 정책을 적용하게 된다. 정책을 적용한 결과를 상위로 전달하여 데이터베이스를 구축한 뒤 후에 작성된 정책이 기존의 정책과 충돌하는지 검사에 이용하고, 충돌한다면 협상 과정을 거쳐 정책에 순응할 수 있는 결과를 도굴하게 된다. 또한 네트워크에서 많은 새로운 형태들의 노드가 추가될 수 있는데, 각각의 인터프리터만 추가함으로서 다양한 하위 노드를 충족시킬 수 있는 확장성을 제공한다.
시계 불량시 교량하 항로를 교각과 충돌없이 안전하게 통항하기 위하여 충분히 떨어진 곳에서 레이더로 교각을 탐지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 이론 검토 및 레이더 실험을 통하여 교각인식을 위하여 필요한 교각 돌출량을 도출하였다. 교량하 항로를 통과하는 최대선박의 전장과 통항조건별로 필요치를 제시함으로써 교량 설계시 그 해역의 교통 환경에 적합한 교각방호시설의 설계가 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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