본 논문은 이동로봇의 다양한 작업들 중에 선행하는 물체를 안정하게 추종하는 동작중 예기치 못한 움직이는 장애물의 효과적인 회피 방법을 고려한다. 센서 기반의 이동로보트에서는 이동물체 추종과 충돌회피를 센서정보에 의존해서 해결해야 하는데 동일한 센서 정보로 추종물체와 충돌물체를 구분하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 명확히 규정되지 않은 환경에서 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이와 같이 명확히 규정되지 않은 환경에서 선행물체의 안정한 추종과 추종 중에 마주치는 이동 장애물에 대한 충돌회피를 위하여 이동로봇의 상태 판단에 따라 구분된 행동 선택 모드를 제안하고 실험적으로 확인한다.
클라이언트의 데이터 캐슁은 클라이언트에서 데이터가 캐쉬되고 운영되는 환경에서 서버와의 상호작용을 하기 위한 중요한 기술이다. 캐슁은 네트워크 지연을 감소시키고 클라이언트의 자원 활용을 증가시키는 방법이다. 이와 같은 클라이언트-서버 환경에서 클라이언트에서 수행되는 응용 프로그램의 정확성을 보장하기 위해서는 캐쉬 일관성 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 새로운 비동기적 회피 기반의 캐쉬 일관성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 잠금 모드를 단순하게 유지하고, AACC에서 잠금 상승으로 인하여 발생하는 불필요한 callback 메시지를 제거함으로써 AACC보다 적은 메시지 교환을 가짐을 보였다. 제안하는 알고리즘의 정확성을 증명하기 위해서는 1-사본 직렬성을 사용하였다.
최근 국내 해양사고는 선박충돌사고가 전체 해양사고의 약 $20\%\~34\%$를 차지하며 구성비 또한 매년 증가하는 경향을 나타내고 있다. 따라서 본 연구는 선박충돌회피를 효과적으로 지원하기 위해, 선박마다 다르게 나타나는 선박의 선박조종성능을 갖추고 근접상황 충돌회피지원을 위해 연구된 CCAS-Model(Close Quarters ship Collision Avoidance Support Model : 근접상황 충돌회피지 원모델)을 기반으로 한 선박충돌회피지원 프로그램 개발을 목적으로 수행되었다. 이 프로그램은 선박의 다양한 조우상황을 비교하고, 자선의 선회특성을 이용하여 상대선박의 침로, 속도 유지에 대한 충돌회피 가능영역과 방법을 나타냄으로써 근접상황에서도 신속한 피항동작의 검토 및 결정을 가능케 하며 효과적인 충돌회피 조선을 지원할 것이다.
심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용한 경로 계획에서 장애물을 자동으로 회피하기 위해 로봇을 학습시키는 일은 쉬운 일이 아니다. 많은 연구자가 DRL을 사용하여 주어진 환경에서 로봇 학습을 통해 장애물 회피하여 경로 계획을 수립하려는 가능성을 시도하였다. 그러나 다양한 환경에서 로봇과 장착된 센서의 오는 다양한 요인 때문에 주어진 시나리오에서 로봇이 모든 장애물을 완전히 회피하여 이동하는 것을 실현하는 일은 흔치 않다. 이러한 문제 해결의 가능성과 장애물을 회피 경로 계획 실험을 위해 테스트베드를 만들었고 로봇에 카메라를 장착하였다. 이 로봇의 목표는 가능한 한 빨리 벽과 장애물을 피해 시작점에서 끝점까지 도달하는 것이다. 본 논문에서는 벽과 장애물을 회피하기 위한 DRL의 가능성을 검증하기 위해 이중 심층 Q 네트워크(DDQN)를 제안하였다. 실험에 사용된 로봇은 Jetbot이며 자동화된 경로 계획에서 장애물 회피가 필요한 일부 로봇 작업 시나리오에 적용할 수 있을 것이다.
악성코드는 루트킷, Anti-VM/디버깅, 실행압축 등 기술사용으로 점차 지능화된 형태로 발전하고 있다. 이에 대응하기 위해, user 및 kernel level에서의 다양한 행위 기반 분석기술이 연구되고 있으나, 이를 회피하는 악성코드가 지속적으로 출현하고 있다. 본 논문에서는 Taint Analysis 기반 악성코드 탐지방안을 제시한다. 본 대응기술은 공격자에 의해 회피하기 어렵고, 의심스러운 데이터 유형별 선별적 분석이 가능하여 행위 기반 대응기술의 한계를 보완할 수 있다.
해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.
UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.
애드 흑 네트워크의 요구 기반 라우팅 프로토콜은 노드가 이동하여 경로가 손실되는 경우, 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 송신 노드가 새 경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 새 경로탐색이나 지역 경로 탐색을 수행할 경우, 전송중인 패킷의 지연이 발생한다. 경로 손실로 인한 지연을 줄이기 위해 경로 손실을 예측하고 대체 경로를 구성하여 경로 손실 지연을 줄이는 기법으로써 ARMP와 RPAODV가 있다. 이 라우팅 프로토콜은 링크 상태가 불안정 상태가 될 때, 지역적으로 대체 경로를 구성하여 경로 손실을 회피하는 기법으로써 대체 경로 생성의 성공률은 경로 손실과 전송 지연에 직접적인 영향을 가져온다. 본 연구에서는 이전에 제안된 경로 손실 회피 라우팅 기법들의 효율성을 검증하기 위해서 대표적인 요구 기반 라우팅 프로토콜인 AODV, 경로 손실 회피 라우팅 기법인 ARMP와 RPAODV의 수치 평가식을 제안하고, 각 프로토콜의 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 수치 평가식의 효용성을 검증하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 비교 분석한다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
최근, 선박의 안전항해를 지원하기 위한 시스템(서비스)의 개발을 위해 여러 연구가 진행되고 있으며, 이들 연구에서는 개발한 시스템의 유용성 검증 및 효과도 평가에 공통적인 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DEVS 형식론 기반 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션 기법을 제안한다. 선행연구에 이어 국제해상충돌예방규칙과 관련된 내용을 분석 및 도출하여 의사결정을 위한 항해사 및 조타수 에이전트를 모델링하고, 실제 선박의 운동특성을 반영하기 위한 추정 및 보간 기법을 제안한다. 또한, 설계한 내용을 반영하여 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위한 다섯 가지 충돌회피 시나리오를 개발한다. 그 후, 각 시나리오에 따른 시뮬레이션을 수행하고 결과를 재구성하여 제시한다. 이를 통해 시뮬레이션 아키텍처 내에서 선박 구성요소 및 에이전트 모델이 유기적으로 결합하여 충돌회피 의사결정 및 항해 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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