본 논문은 FOTA 기반의 지능형 자동차를 위한 범용 ECU 시뮬레이터의 설계 및 개발에 대해 서술한다. 특정 목적용이 아닌 범용적인 ECU 시뮬레이터를 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 두 부분으로 나눠 설계 및 개발 한다. 하드웨어는 32bit Atmel AVR의 코어를 장착하고 CAN/LIN 인터페이스 그리고 사용자를 위한 LCD화면과 터치 버튼을 설계하여 범용적인 지능형 자동차용 ECU의 조건을 만족시켰다. 소프트웨어는 설계/개발된 하드웨어의 모든 기능들을 지원하면서도 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 FSM의 구조로 개발했다. 설명된 방법으로 개발된 ECU 시뮬레이터의 유효성 검증을 위해 자동 업데이트 시스템의 데이터를 전달해주는 ECU 관리자를 추가 개발하여 테스트를 진행했다. 실험을 위하여 ECU와 DM간 상호 통신이 가능한 총 4가지의 시나리오를 지정해 업데이트 과정을 포함한 테스트를 진행했고, 결과적으로 모든 시나리오에서 ECU 시뮬레이터로서 동작의 유효성을 확인할 수 있었다.
최근에 모바일 단말기를 이용한 LBS(Location Based Service), MDT(Mobile Data Terminal) 및 PDA(Personal Digital Assistant) 서비스가 일반화되면서 이들 서비스에 대한 성능을 자동으로 관리하기 위한 시스템이 구현되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자 필드에서 사용자와 단말기 그리고 단말기와 모바일 서버간의 성능테스트가 가능하도록 모바일 성능 관리 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 시나리오 관리 모듈, MDT monitoring, LBS monitoring, PDA monitoring의 4개의 모듈로 구성되며 시나리오 관리 모듈에 의해 각 모듈이 모니터링을 수행하여 성능을 관리하도록 하였다. LBS 모니터링은 LBS 발신 단계, 호 연결 상태, 접속 상태에서의 LBS 테스트 단계를 거쳐 수행하도록 하였으며 그 결과 호의 상태에 따라 성능 관리가 수행되도록 하였다. MDT 모니터링은 입력상태에 따라 command가 수행하도록 구현하였으며, PDA 모니터링은 설정메뉴와 실행메뉴에 따라 모니터링이 수행되도록 구현하였다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 편대비행위성의 항법 및 궤도제어를 위한 실시간 Hardware-In-the-Loop(HIL) 시뮬레이션 테스트베드를 개발하는데 있다. HIL 시뮬레이션 테스트베드는 실제와 비슷한 하드웨어 환경을 구성하여 주어진 편대비행임무 요구조건에 따른 새로운 개념의 알고리즘을 테스트할 수 있는 시뮬레이터이다. HIL 시뮬레이션 테스트베드는 실제의 인공위성 시스템 인터페이스와 최대한 유사하게 설계되었으며 환경 컴퓨터, GPS 시뮬레이터, GPS 수신기, 비행제어 컴퓨터, 시각화 컴퓨터 등 총 5개의 독립적인 시스템으로 구성되어 있다. Spirent Communication사의 GSS6560 다중패널 RF 시뮬레이터와, (주)세트렉아이에서 제작한 우주용 GPS 수신기를 사용하여 실제와 유사한 GPS 관측데이터를 사용한다. GPS 수신기로부터 획득한 관측데이터는 비행제어 컴퓨터 시스템으로 전송되고 이를 통해 편대비행위성의 절대위치 및 상대위치결정을 수행하였다. 또한 이 결과를 바탕으로 비행제어 컴퓨터 시스템은 궤도조정에 필요한 제어값을 계산하여 환경 컴퓨터 시스템으로 전송한다. 이렇게 5개의 독립적인 시스템을 유기적으로 통합하여 폐순환반복(closed-loop) HIL 시뮬레이션 테스트베드를 설계하였다. 이 논문에서는 편대비행 위성의 항법 및 제어 알고리즘 테스트를 위한 실시간 HIL 시뮬레이션 테스트베드의 전반적인 구성방법과 세부적인 구성요소에 대해 설명하였다 저궤도 편대비행위성의 편대유지 임무에 대한 가상의 시나리오를 설정하여 위성 편대비행의 항법 및 궤도제어 알고리즘을 실험적으로 검증하였다.
최근 밀양 세종병원(2018), 종로 고시원(2018), 김포 요양병원(2019) 등 재난약자를 포함한 다수의 시민들이 사용하는 다중이용시설물에서 대형 화재가 발생하여 많은 인명 및 재산피해가 초래되고 있다. 이러한 피해를 줄이고자 여러 시범적인 연구가 진행되었지만, 최신 공간정보 및 IoT 기술을 활용한 첨단 화재대응기술 개발은 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 현업 적용기술 개발을 위해 실감형 재난관리기술 연구를 기반으로 도출된 세부 기술들을 실증할 수 있는 테스트베드를 구축하였다. 세부적으로는 첫째, 테스트베드의 건축물 조건 및 후보지를 조사·분석하여 연구대상 건축물의 만족조건과 후보대상 건축물을 도출하였으며, 둘째, 테스트베드를 선정하여 필요한 센서 및 시설물 인프라 구축 등 성과물 실증을 위한 기반을 마련하였다. 마지막으로 기술실증을 위한 시나리오를 제작하였으며, 테스트베드용 시스템을 개발하여 실제 테스트베드 현장 실증을 성공적으로 수행하였다. 해당 테스트베드는 실감재난관리 연구사업의 중간성과물을 검증하고 개발기술들의 질적 향상을 높이는 데 기여할 것으로 예상된다. 본 연구가 향후 타 연구과제에서 테스트베드 구축 시 참조할 수 있는 모범사례가 되어, R&D 성과의 가치를 더욱 높일 수 있기를 기대한다.
생체모방로봇은 조류나 곤충과 같은 생체의 특성을 모방하여 미래 전장에서 은밀한 감시와 정찰 작업에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이 로봇들의 효과적인 활용을 위해서는 새의 날갯짓이나 바퀴벌레의 움직임 등을 모방하는 기술이 중요하지만, 이를 지원하는 하드웨어 확보와 소프트웨어 개발 및 검증 과정의 복잡성으로 인해 어려움이 따른다. 본 논문에서는 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 적용한 다중 HILS 기반 생체모방로봇 소프트웨어 검증 테스트베드를 설계하고 구현한 결과를 소개한다. 테스트베드를 사용함으로써 개발자들은 하드웨어 부재 문제를 극복하고, 미래 전장 시나리오를 시뮬레이션하며 소프트웨어 개발과 테스트를 수행할 수 있다. 그러나, 다중 HILS 기반 테스트베드는 테스트 대상 로봇 수의 증가에 따른 장치 간 연동 지연 문제를 경험할 수 있으며, 이는 시뮬레이션 결과의 신뢰도에 크게 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해, 우리는 우선순위 기반 미들웨어인 data distribution service prority (DDSP)를 추가로 제안한다. DDSP는 기존 DDS 대비 1.95 ms의 평균 지연 감소 효과를 보이며, 테스트베드에서 요구되는 데이터 전송 품질을 보장할 수 있음을 입증하였다.
캡처 리플레이 기법은 GUI 테스팅을 위하여 흔히 사용되는 자동화 방법이다. 하지만 안드로이드 플랫폼 애플리케이션 테스팅에는 직접 이용하기 어렵다. 그 이유는 좋은 테스팅 프레임워크가 제공되고 있지만 GUI 요소들과 위젯 이벤트 처리 부분이 자동 링크되지 않기 때문이다. 캡처 리플레이 테스팅 도구가 없다면 명세서를 이용하여 테스팅 시나리오를 만들고 일일이 수동으로 GUI 요소들과 연결하여 테스팅 하여야 한다. 이 논문은 현재 사용되고 있는 안드로이드기반 GUI 자동화 테스트 기법보다 발전되고 최적화된 캡처 리플레이 방법을 제안하고 이의 효율성을 증명하기 위한 것이다. XML을 이용하여 주요 위젯기반 원소를 추출하기 위한 기술들을 정립하고 위젯기반 API 이벤트 처리 방법을 고안하였다. 제안한 방법으로 캡처 단계에 모니터링하여 클릭 이벤트가 일어나는 형태를 추적한 후 리플레이 단계에서 활성화 된 위젯을 API 이벤트와 상태를 교환하여 테스트 케이스를 생성한다.
사물 인터넷 환경에서 모바일 어플리케이션과 웨어러블 기기를 연동하기 위해 BLE (Bluetooth Low Energy) 기반 통신을 많이 활용하고 있다. 특히 BLE 연동 안드로이드 어플리케이션을 개발할 때 개발 환경에서 BLE 에뮬레이션을 지원하지 않아 반드시 웨어러블 기기가 필요한 제약이 있다. 본 연구에서는 처음으로 안드로이드 BLE 에뮬레이터를 설계 및 구현하였다. 이를 활용하여 웨어러블 기기가 없어도 BLE 연동 어플리케이션을 개발할 수 있음을 확인하였다. 그리고 그래프 모델 기반의 안드로이드 BLE 시나리오 자동 생성 방법을 제안하고 자동 생성한 시나리오들을 제안한 안드로이드 BLE 에뮬레이터 상에서 실행하여 어플리케이션의 BLE 응용 프로토콜을 체계적으로 테스트하는데 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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