무선 센서 네트워크에서 위치기반 멀티캐스트 라우팅은 중복되어 전송되는 메시지 전송 횟수를 줄임으로써 무선 센서 네트워크망의 채널 용량과 수명을 증가시킬 수 있다. 하지만 기존의 위치기반 멀티캐스트 알고리즘들은 센서 노드의 위치만을 고려하여 패킷을 전송하기 때문에 장애물이나 다른 무선기기의 간섭영향이 존재하는 실제환경에서는 네트워크 성능이 저하될 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 간섭의 영향을 고려한 위치기반 멀티캐스트 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서 각 센서 노드는 간섭영향을 고려하여 각 링크에 패킷전송 시 소모되는 에너지를 계산하고 이를 바탕으로 간섭영향이 가장 적은 링크를 통해 멀티캐스트 패킷을 전송한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 기존 연구들에 비하여 패킷전송률과 에너지 소비 측면에서 향상된 성능을 보였다.
로봇 개발에서 하드웨어를 개발한 후에 테스트하면 많은 시행착오를 겪게 되어 많은 비용이 소요된다. 로봇이 현장과 동일한 로봇 시뮬레이션을 사용하여 로봇을 개발하면 소프트웨어 및 하드웨어의 병행 개발 및 테스트를 통해 개발결과를 예측할 수 있고 비용을 절감할 수 있다. 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 마이크로소프트의 로보틱스 개발자 스튜디오(MSRDS)는 하드웨어 로봇이 없이도 기본적인 로봇 프로그래밍을 할 수 있는 시뮬레이션 로봇과 환경을 제공한다. 본 논문에서는 MSRDS에서 LRF센서, Bumper센서, IR센서, Sonar센서의 성능을 비교분석하기 위하여 미로 찾기를 수행한다. 센서의 성능을 분석하기 위하여 동일한 조건으로 실험한다. 4가지의 센서중에서 LRF센서가 주행시간, 방향전환횟수, 장애물 충돌횟수면에서 우수한 성능을 보인 반면에 범퍼센서는 가장 성능이 낮았다. IR센서와 Sonar센서는 방향 전환횟수면에서 LRF센서 보다는 낮은 성능을 보였다.
최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.
1895년부터 조선은 초등, 중동교육기관과 근대 고등교육기관을 설립하면서 꾸준히 새로운 교육과정을 도입하며 근대 수학을 받아들이고 전수하는 부단한 노력을 기울였다. 그리고 이 노력은 1897년 8월 대한제국으로 국호를 바꾸면서 더욱 적극적으로 추진된다. 그러나 이러한 노력은 1905년(광무년). 한국의 외교권을 박탈한 을사늑약 이후 1908년 일제의 사립학교령, 1911년 학부령등을 통하여 조선통감부와 조선총독부가 기존의 고등교육기관을 폐지하고, 조선에서의 교육을 식민지 보통교육에 초점을 맞추고, 특히 수학분야의 고등교육은 방기하여 한반도에는 1911년에서 1945년 사이에 수학과는 대학과정의 고등교육기관에는 존재하지 않았다. 이런 식민지 수학교육정책의 잔해는 20세기 한국이 세계 수학의 주류에 진입하는 과정에서 큰 장애물이 된다. 본 연구는 이 시기의 교육정책과 수학 교육환경 그리고 한반도에서 교수된 근대 수학의 내용과 교육과정을 심도있게 연구한다.
반자율 주행상황은 급커브나 도로 장애물과 같이 차량이 제어할 수 없는 상황에서 제어권 전환이 요청되며, 이때 운전자가 수동주행으로 전환하지 못한다면 심각한 사고가 발생할 수 있다. 운전자는 다른 과업으로 분산된 주의를 도로 환경으로 이전하고 도로상황 인식 후 전방의 특정 상황에 적절한 반응을 해야한다. 이를 위해서 상황인식과 의사결정이 필수적이다. 상황인식과 의사결정을 돕는 시청각 메시지 제공 여부에 따른 운전자의 안전감과 인지부하, 신뢰도의 효과를 알아보기 위해 시뮬레이터를 활용한 실험을 진행하였다. 실험은 $2{\times}2$ 피험자간 설계로 구성하였다. 상황인식 정보를 제공하는 경우, 음성안내음으로 제어권 전환 요청이 일어나는 이유를 제공하였고, 제공하지 않는 경우 비프음으로 제어권 전환을 요청하는 알람만 제시되었다. 의사결정 정보는 전방의 도로 상황에 어떻게 대응하여 운전해야 하는지 운전 방법에 대한 예시를 시각유형으로 제공하거나, 예시 없이 제어권 전환 요청 아이콘만 제공하는 것으로 구분하였다. 그 결과, 안전감, 인지부하, 신뢰도 모두 상황인식 정보와 의사결정 정보를 제공하였을 때 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 인지부하의 경우 의사결정 정보와 상황인식 정보를 포함하지 않은 경우 인지부하가 가장 높았으며, 모두 포함한 경우 인지부하가 가장 낮은 것으로 나타났다. 이 연구는 반자율주행 차량에서 운전자의 상황인식과 의사결정을 돕는 정보구성의 효과를 알아보았다는 데에 의의가 있다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.
도심지역 교통문제의 해결책으로 제시되고 있는 UAM의 초기 운영 형태는 다양한 연구에서 현재 항공기 중 VTOL 기체와 유사 할 것으로 제시되고 있다. 고정익 항공기가 이·착륙하는 활주로의 방향 결정과 유사한 형태로 VTOL 기체의 이착륙이 이루어지는 버티포트는 기체의 이·착륙 과정의 출발 및 도착의 비행 방향을 바람의 방향을 고려하여 정하도록 하고 있다. 일반적으로 공항이 건설되는 지역과 다르게 도심지의 경우 새로운 건물의 건축 등 지형 또는 장애물 변화 환경에 따라 바람의 특성이 지속적으로 변화될 수 있는 여건이 예상된다. 본 연구에서는 버티포트의 위치가 예상되는 도심 위치에서 이착륙 방향 검토를 위한 장기간의 실제 관측 데이터를 풍배도를 사용하여 비교 후 관측 기간 및 관측 위치에 따라 지상 바람의 특성과 주 바람의 방향이 변화 가능성을 확인하였다.
본 논문은 RFID를 이용한 이동 로봇의 목표물 탐지 및 이동 시스템에 대해 소개한다. RFID는 전파를 이용하여 원거리에서 비접촉식으로 정보를 전달하는 것이 가능한 인식 시스템으로 RFID를 통해 로봇은 비전 등 다른 시스템의 도움 없이 간단하게 주변 물체를 인식하는 것이 가능하다. 하지만 실제 작업을 하기 위해서는 인식한 물체로 이동해야 하지만 현재의 RFID 시스템은 위치 정보를 제공하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 전파의 도래 방향을 이용한 로봇 이동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 축 안테나를 이용, 목표물에 부착된 RFID 태그로부터의 수신된 전파의 크기 차이를 이용하여 도래 방향을 측정한다. 로봇은 측정 방향으로 이동하는 것으로 지도나 기준 스테이션 등의 다른 시스템 없이 간단하게 물체로 이동하는 것이 가능하다. 하지만 전파는 금속이나 액체 등 주변 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 측정 방향에 오차가 발생, 주변 장애물이 많은 복잡한 환경에서는 이동에 실패하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 g-filter 기반 오차 보정 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 현재 측정값과 이전의 보정값의 분산값들의 차이를 이용, 현재의 측정값에 포함되어 있는 오차를 낮춤으로써 로봇이 방향을 잃지 않고, 이동하는 것을 가능하게 하였다. 시뮬레이션 및 실제 로봇을 이용한 실험 결과는 복잡한 환경에서도 로봇이 성공적으로 이동하는 것을 보여준다.
움직이는 UAV는 많은 위치에너지와 운동에너지를 가지므로 지상으로 추락하는 경우 많은 충격량을 가질 수 있다. 이는 인명피해로 연결될 수 있기 때문에 본 논문에서는 UAV 비행경로 상의 인구밀집지역을 위험구역으로 정의하였다. 기존의 UAV 경로비행은 사용자에 의해 미리 설정된 경로만을 운행하는 수동적인 형태였다. 일부 UAV는 경로비행 중 장애물을 회피하는 시스템 등 안전기능을 포함하고 있지만, 실시간 비행환경변화에 대응하기에는 부족하다. UAV 경로비행에 공공 빅데이터를 활용할 경우, 위험구역을 검출하고 회피비행을 수행할 수 있어서 실시간 비행환경변화에 대한 대응이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수집된 빅데이터를 활용하여 위험구역을 회피하는 최적경로 비행 방안을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 자동경로비행에서 목적지와 목적지에 따른 경로를 지정할 경우, 실시간으로 위험지역을 판단하여 최적 우회경로로 비행하는 것을 확인하였다. 추후 회피방안에 따라 비행하여 획득하는 영상의 질적 만족도를 높일 수 있는 방안을 연구할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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