• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.199-205
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• 2017

이 연구에서는 3D 프린터 히팅 블록의 발열로 인해 가이드로 열이 전달되어 필라멘트가 녹는 문제점을 개선하기 위해 설계 해석과 폭발압접을 융합한 방법으로 클래드 판재를 만들었다. 클래드 판재에 대한 전단 강도시험을 하였으며, 히팅 블록으로 가공한 다음 열 해석, 열전도도, 열화상 측정 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 히팅 블록에 대하여 3D 모델링 열 해석 한 결과 필라멘트 가이드 부위의 표면온도가 히팅 블록 표면온도 보다 낮은 온도가 예측되었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 다음 전단 강도를 측정한 결과 평균 195.6MPa 값을 얻었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 히팅 블록에 대하여 열전도도를 3회 측정한 결과 평균 $62.52W/m{\cdot}K$값을 나타내었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 히팅 블록에 대하여 열화상 카메라로 표면 온도를 측정한 결과 최대 $107.3^{\circ}C$ 측정되었으며, 필라멘트 가이드 부근에서는 $183.2^{\circ}C$ 측정되었다. 기존 필라멘트의 부위의 온도 보다 $89^{\circ}C$ 낮은 온도 분포를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-239
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• 2022

본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.240-257
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• 2022

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.