항공용 소프트웨어의 개발 및 인증은 현재까지 국내에서는 거의 경험이 없는 분야이다. 물론 각종 무인기 등의 개발사업을 통해 항공용 소프트웨어를 개발하고 시험한 사례는 다수 있으나, 체계적으로 개발 및 시험된 경우는 흔치 않다. 특히 유인기 분야에서는 거의 전무하다고 할 수 있다. KFP, KT-1, T-50 등의 군 사업을 통하여, 국외에서 개발된 소프트웨어에 대한 유지보수 경험 및 인력과, 이를 위한 체계가 구축되어 있는 정도라 할 수 있다. 이러한 상황에서, 이제는 항공용 소프트웨어를 국내에서 개발하고 시험, 인증할 수 있는 능력의 확보가 요구되고 있으며, 이는 국내 항공산업이 항공기 독자개발 능력 확보를 위해서는 필수적인 핵심기술이다. 이러한 기술력 확보를 위하여, 현재 항공용 소프트웨어 개발과 관련한 세계적인 흐름 및 최신의 기술동향을 파악하는 것이 무엇보다 필요하다. 항공선진국에서 이미 적용하지 않는 규격, 기술, 개발방식을 그대로 따라하는 과정을 거친다면, 경쟁력 확보는 요원한 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 항공용 소프트웨어 인증을 위한 규격의 역사 및 종류와, 현재 주로 적용되고 있는 DO-178B에 대한 주요 내용 및 현안에 대하여 살펴보고, 소프트웨어 개발과 관련한 소프트웨어 툴, 모델기반 개발 방식 등 해외 선진업체 및 기관들의 최신 기술동향을 정리하였다.
고도 정보화 사회라고 일컫는 오늘날 컴퓨터는 거의 모든 분야에서 사용되고 있으며, 항공 산업에서도 항공기 및 관련 장비의 개발 과정에서 내장형 소프트웨어가 차지하는 비중이 급증하고 있다. 이에 항공용 소프트웨어에 대한 개괄적인 사항을 알아보고, 항공용 소프트웨어의 분류, 소프트웨어 라이프사이클, 각 목표를 달성하기 위한 활동과 설계고려 사항을 알아본다.
최근 코로나 팬데믹 여파로 인해 교육계에는 비대면 수업이 빠르게 확대되고 있다. 대부분의 비대면 수업은 화상 회의 방식에 기반을 두고 있다. 하지만 최근 연구 결과에 의하면 화상 회의 방식의 비대면 수업의 경우 현장감, 수업 집중도 등의 다양한 측면에서 대면 수업보다 수업의 질이 낮다고 분석되고 있다. 그래서 본 논문에서는 비대면 수업의 질을 향상시키기 위한 VR 기반의 가상강의 시스템을 제안한다. 제안한 가상강의 시스템은 가상 강의실, 교수자 수업 기능 등의 기능을 포함한다.
최근 COVID - 19로 인하여 다양한 수업방식이 활성화됨에 따라 비대면 수업방식이 주목받고 있다. 컨텐츠에 대한 소비패턴 변화와 가상융합기술이 발전함에 따라 해결책으로 메타버스가 대두되었으며 다양한 플랫폼을 지원하고 사용자가 가장 많은 마인크래프트 이용하였다. 마인크래프트는 사용자의 자유도가 높은 샌드박스 형식의 게임이다. 마인크래프트를 활용하여 메타버스 내에서 실시간 수업, 체육대회 등 실제와 유사한 활동을 바탕으로 구현함으로써 보다 친근한 메타버스를 제작하였다.
본 논문에서는 딥러닝 소리 인식을 이용하여 실내에서 발생할 수 있는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공해주는 스마트허브 시스템을 제안한다. 인공지능 모델은 2D-CNN 구조를 활용하여 학습을 진행하였고, 스마트허브 하드웨어는 라즈베리파이를 이용하여 구현하였다. 제안된 시스템은 청각장애인을 위해 설계된 다양한 청각 정보를 시각 정보로 전달하는 다양한 제품을 하나로 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 설치 및 운반이 간편하여 누구나 사용하기 쉬워서 활용도가 높을 것으로 기대된다.
최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.
본 논문에서는 기존 산업 현장에서 사용되는 상용화된 전동 L 카트와는 다르게 안전사고가 발생할 확률이 낮고 작업 효율성을 상승시켜주기 위한 스마트 전동카드를 제안한다. 색상 감지 및 초음파 센서를 활용하여 안전사고 예방 기능이 적용된 라인트레이싱 기반의 자율 주행 기능 스마트 전동카트를 설계하였다. 설계한 시스템에 대한 시제품을 제작하였고 실제 실험을 통해 주행성능에 대해서 검증하였다.
고속도로에 낙하물이 있으면 사고 방지를 위해 바로 치워야 하지만 순찰차가 발견하거나 신고가 들어오기 전까진 낙하물을 바로 발견하기 힘들며, 대다수의 사람들은 신고하지 않고 지나치는 경우가 있기에 이러한 문제점들을 개선하기 위해 드론과 YOLO를 이용하여 도로의 낙하물을 인식하고 낙하물에 대한 정보를 보내 줄 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5를 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였고, F450 프레임에 픽스호크와 모듈, 카메라를 장착하여 실시간으로 도로를 촬영할 수 있는 드론을 직접 제작하였다. 개발한 시스템은 낙하물에 대한 인식 결과와 정보를 제공하며 지상관제 시스템과 웹을 통해 확인할 수 있다. 적은 인력으로 더 빠르게 낙하물을 발견할 수 있으므로 빠른 상황 조치를 기대할 수 있다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
보잉 737 맥스 사고사례에서 볼 수 있듯이 항공기 소프트웨어는 비중이 급속도로 증가하고 있으나 안전문제에서 취약한 것이 드러났다. 국내의 경우, 자체중량 150kg 이하 무인동력비행장치를 운용하려면 초경량비행장치 안전성인증이 요구되지만, 소프트웨어 인증 절차는 포함되지 않는다. 다만, 최근 무인동력비행장치의 활용이 증대됨에 따라 소프트웨어 검증이 요구되는 추세이다. 본 논문은 항공 소프트웨어 인증 규격인 DO-178C를 참조하여 무인동력비행장치에 적용할 수 있는 무인동력비행장치 소프트웨어 체크리스트를 제안하였다. 국내외 선진기업 및 기관에서 활용 중인 모델기반개발(Model-based Development) 기반의 헬리콥터 비행 제어 컴퓨터(FCC) 프로젝트에 제안된 체크리스트를 적용하는 사례연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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