LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.
도심 항공 모빌리티(UAM)는 도시의 교통 혼잡과 환경 문제에 혁신적인 해결책을 제공하는 새로운 교통수단으로 부상하고 있다. 특히 전기수직이착륙(eVTOL) 항공기를 통해 도심 내 이동성을 향상시키고 교통 혼잡을 감소시키며 환경오염을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 그러나 UAM 시스템의 성공적인 구현과 운영은 센서 기술과 같은 고도로 발전된 기술적 인프라에 의존을 많이 하게 된다. 이러한 센서 기술 중에서도 3D LiDAR (light detection and ranging) 시스템은 복잡한 도심 환경에서 비행체가 장애물을 감지하고 경로를 생성하는 데 필수적이다. 본 논문은 3D LiDAR를 이용한 객체 검출 기능의 중요성과 성능을 중심으로 LiDAR 기반 인지 솔루션 개발의 도전 과제에 초점을 맞추며, LiDAR 데이터 처리 알고리즘과 객체 검출 방법론을 통합하여 비행체의 안전 운항에 기여하는 인지 솔루션의 효과를 실험적으로 검증한다.
자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.
VANET (Vehicular Ad Hoc Networks)은 차량 간, 차량과 인프라 간의 네트워크이다. 높은 이동성, 이동 제한, 장애물에 의한 신호 방해와 같은 VANET 고유의 특성은 안정적인 VANET 서비스 제공을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기존 버스 기반 클러스터링을 개선한, 차량 종류 기반 우선순위 클러스터 방법을 제시한다. 제안 알고리즘은 차량 종류, 예상 통신 수명, 주변 노드 링크 차수를 바탕으로 우선순위, 링크 품질, 연결성을 평가해 클러스터를 구성한다. 차량의 종류를 바탕으로 미리 결정된 우선순위를 활용함으로써 클러스터 헤드 선택을 단순화하고 클러스터 커버리지를 높이고자 한다. 제안 알고리즘은 커넥티드카 환경에서 안정적인 서비스를 제공하는데 기여함으로써 다양한 서비스 활성화의 기반이 될 것으로 기대된다.
이 논문은 이동 에이전트의 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 이동 에이전트에 대한 경로 계획은 많은 연구가 수행되어왔지만 복잡한 주변 환경에 대한 경로 계획에서의 시-공간적 제약조건은 수학적으로 모델화하기 어려우며, 최적해를 구하기는 쉽지 않다. 이 논문에서 그래픽 기반의 최적 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 작업 환경은 에이전트가 이동할 수 있는 자유영역과 장애물 등이 존재하는 이동 불가 영역으로 구분하고, 자유 이동 영역 내에서 최적 경로는 개미집단-최적화 알고리듬을 이용한 탐색으로부터 구한다.
이 논문에서는 육상교통 환경에서 GPS 가시 위성의 수가 부족할 경우 사용자 위치 결정 성능 향상을 위해 시각도움정보를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. GPS를 이용하여 정확한 위치를 구하기 위해서는 위성으로부터 송출된 신호가 수신기까지 도달하는데 걸린 시간을 정확히 구하는 것이 가장 중요한다. 이를 위하여 위성과 수신기 간의 시각이 정확히 동기가 되어야 하지만 대부분 저가 발진기를 사용하는 수신기의 측정치에는 수신기 시계오차가 포함되어 있다. GPS 측정치로부터 정확한 위치결정을 위해서는 수신기 시계 오차가 고려되어야 하기에 최소 4개의 위성이 필요하지만 건물, 차량, 나무 등의 장애물의 영향을 받는 육상교통 환경에서는 4개 미만의 위성이 관측되는 경우가 종종 발생한다. 이러한 경우 정상적인 방법으로 수신기 시계오차가 계산되지 않아 위치 결정 성능이 떨어지게 되므로, 시각도움정보를 활용하여 위치 결정 성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법의 시각도움정보는 가시 위성이 4개 이상의 경우 결정된 수신기 시계오차를 수신기 시계 고정법을 적용하여 생성하였다. 가시 위성수가 3개로 결정된 위치 결과와 시각도움정보를 적용하여 결정된 위치와의 비교를 통해 위치 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 위성항법시스템을 이용한 정밀 단독측위에 관한 연구이다. 위성항법시스템이 가지고 있는 내재적인 문제점인 장애물 등 여러 가지 환경 요인으로 인해 신호를 수신할 수 없는 경우 음영지역과 위치오차 증가 등에 관한 연구논문이다. 논문에서는 다양한 수신기의 성능 분석과 대도로 중앙, 대도로 측면, 주택가, 고층 건물 주변의 골목길 등 다양한 환경에 따른 위성수와 DOP(Dilution of Precision)변화 그리고 위치오차의 변화 등을 분석하였다. 그리고 환경 변화에 따른 위치오차 발생 범위와 오차 원인을 파악하여, 위성항법시스템의 신뢰성과 안정성을 높이는데 그 목적이 있다.
무선센서네트워크 시스템의 확산에 가장 큰 장애물인 한정된 전원으로 동작하는 특성에 따라 주기적인 배터리 교체에 소요되는 비용이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 원격지에서 에너지를 무선으로 공급하는 자기유지 지원 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선에너지전송을 통해 무선센서네트워크 노드에 에너지를 전송하는 환경을 구축하고 환경에 따라 에너지 수신의 결과를 측정하는 테스트베드를 구축하였다. 구축된 테스트베드는 Powercast사의 915MHz 대역에서 3W EIRP (Equivalent Isotropic Radiated Power) 에너지 송신장치, RF (Radio Frequency) 에너지 획득 모듈 그리고 TI사의 CC2530기반의 무선센서네트워크 노드로 구성되어있다. 또한 수신된 에너지의 양을 측정하고 기록하는 LabView기반의 모니터링 시스템이 구현되었다. 구현된 테스트베드는 다양한 환경에서 RF를 기반의 무선에너지전송을 통한 자기유지(Self-sustainable) 시스템의 전원공급 상태를 모니터링에 활용될 수 있다.
시뮬레이터의 목적은 새로운 기술의 검증방법을 제공하거나 새로운 기술을 특정 응용분야에 적용시키기 위한 효율적인 방법을 제공하는 것이다. 무인잠수정의 개발 과정에 있어, 시뮬레이션은 고비용과 위험성을 내포하는 현장 시험의 효율적인 대안으로 제시될 수 있다. 본 논문에서는 RVC 지능시스템 모델에 기반을 두어 개발된, 무인잠수정을 위한 자율운항시스템의 성능검증을 위해 3D 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. 제안하는 시뮬레이터는 환경관리자(Environment Manager), 객체(Object), 그리고 3차원 뷰어(3D Viewer)로 구성된다. 구성요소 중 객체는 운항환경을 구성하는 지형, 장애물, 무인잠수정과 같은 물리적인 요소를 모델링한 것이다. 이러한 객체들은 환경 관리자에서 표현하는 대상에 맞게 생성하고 초기화된다. 환경 관리자는 생성된 객체들이 상호 작용할 수 있도록 중개자 역할을 수행하고 3차원 뷰어에게 3차원 표현에 필요한 정보를 전달한다. 3차원 뷰어는 전달받은 정보를 바탕으로 OpenGL의 프리미티브를 조합하여 3차원적으로 시각화한다.
본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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