미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.
인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.
본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
최근 기후변화로 인한 물 부족 현상이 발생하고 있으며 저수지의 녹조 발생으로 농업용수의 물 관리 필요성이 증대되고 있다. 기존의 녹조 방지는 많은 사람이 현장에 투입돼 운영되고 보트를 통한 이동으로 최적의 살포 시간을 놓치고 있다. 이를 해결하기 위해서는 오염을 사전에 차단하고 시간 내 이동하여 균일하게 복합 미생물을 균일하게 살포하는 기술이 필요하다. 방제 드론은 농약 살포에 활용되고 있으며 방제 드론을 활용하여 녹조 방지 업무에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 해양 방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 저수지 환경 적용을 위해 수행되었으며, 그 결과물의 하나로 방제 드론에 사용 가능한 핵심기술인 드론 전용 노즐의 특성을 산출하였다. 특히, 기존의 농업용 방제 드론이 제시된 살포 간격 내에서 농도가 불균일하다는 단점이 있음을 파악하였고, 이를 보완하기 위해 노즐 위치선정 및 노즐 살포 균일도를 산출하였다. 실험 결과를 바탕으로 저수지 환경의 녹조 감시 시스템 구축의 핵심 알고리즘을 개발하고 추후 해양 방제 업무 적용에 활용이 가능하도록 정밀 방제 기술을 제안한다.
산업혁명의 발달로 인해 급격하게 증가된 온실가스 배출량을 저감하기 위해 배기 배출물 규제가 계속해서 강화되고 있다. 이를 만족시키기 위해선 친환경 연료의 사용은 필수적이다. 미래의 친환경 연료로서 수소가 주목받고 있지만, 물질적 특성으로 인해 취급과 보관에 큰 어려움을 겪고 있어, 이에 대안으로 암모니아가 제안되었다. 암모니아는 수소 대비 상온 조건에서 쉽게 액화가 가능하며, 에너지밀도가 높다. 이에 엔진의 연료로서 암모니아의 적용성을 검토하기 위해 직접분사식 암모니아 전소 엔진에서 연소제어인자의 변경에 따른 실험을 진행하였다. 본 실험은 점화시기(Spark Timing)와 공기과잉률(Excess Air Ratio) 두 개의 변수를 변경하여 실험을 진행하였다.엔진 속도 1,500 RPM 및 중부하 이상(제동 토크 200 Nm)의 조건에서 암모니아 전소를 하였을 때, 연소 안정성과 질소산화물, 미연 암모니아 등의 배기 배출물의 경향을 관찰하였다. 연소제어인자의 최적화를 통해 암모니아만을 연료로 사용한 경우에도 안정적인 연소가 가능한 조건을 찾을 수 있었고, 향후 운전영역 확장을 위한 전략을 적용할 계획이다.
본 연구에서는 반도체 제조공정에서 발생한 실리콘 슬러지(SS)를 재활용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 소재(SS/bTiO2)로 제조하고, 두 종류의 라이다 센서(MEMS 및 Rotating LiDAR)를 활용하여 제조한 소재의 인식률을 확인하였다. 상세히는, SS 표면의 금속 불순물을 제거하여 이산화티타늄을 도입하고 화학적 환원을 통해 SS/bTiO2 소재를 제조하였다. SS/bTiO2는 투명 페인트와 혼합하여 친수성 검은색 도료로 제조하고 스프레이 건을 사용하여 유리 기판에 도포하였다. SS/bTiO2 기반의 도료는 상용화된 카본 블랙 기반의 도료와 유사한 명도(L*=15.7)를 가짐과 동시에 우수한 근적외선 반사율(26.5R%, 905nm)을 나타내었다. 더불어, MEMS 및 Rotating 라이다를 통해서도 성공적으로 인식이 되는 것을 확인하였다. 이는 프레넬 반사 원리에 의해 검은색 이산화티타늄과 실리콘 슬러지 간의 계면에서 높은 반사가 일어났기 때문이다. 본 연구를 통해, 반도체 제조공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 효과적으로 재활용할 수 있는 새로운 응용 방안에 대하여 제시하였다.
본 연구에서는 서로 다른 환원제를 사용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 중 공구조 물질을 합성하고 라이다 인식률을 비교하였다. 먼저, 실리카/티타니아 코어/쉘(WST) 물질을 졸-겔법을 통해 제조한 후 아스코르브산(AA)과 수소화붕소나트륨(SB)을 사용하여 환원하였다. 이후, 실리카 코어를 제거하여 두 가지의 다른 검은색 중공구조(AA-BHT 및 SB-BHT) 물질을 제조하였다. AA-BHT의 명도(L*)와 NIR 반사율(R%)은 각각 약 19.1과 34.5 R%로 측정되었고, SB-BHT는 약 11.5와 31.8 R%로 검출되었다. AA-BHT는 SB-BHT에 비해 NIR 반사율이 높았으나 색상은 명도가 높은 검은색으로 나타났다. AA-BHT와 SB-BHT는 중공구조로 제조되어 코어/쉘 물질 대비 높은 근적외선 반사율을 나타냈으며, 이는 공기와 검은색 티타니아의 계면 사이에서 발생하는 프레넬의 반사 원리에 기인하였다. 본 연구 결과를 통해 두 물질 모두 다양한 환원법을 통해 성공적으로 검은색으로 제조되었으며, 상용화된 라이다 센서에 효과적으로 인지되어 미래의 자율주행차량용 검은색 물질로의 적합성을 나타내었다.
본 연구는 정면충돌사고를 분석하여 충돌방향과 관련된 운전저의 행동변화를 분석하고, 인체손상정도를 파악해보고자 한다. 연구기간은 2013년 8월~2014년 1월까지로 응급의학 팀에 의해 차량의 손상정도와 인체상해 데이터를 수집하였다. 자료수집에서 사고차량, 사고방향 등은 KIDAS(Korea In-depth Accident Study; 한국형 교통사고 심층조사)와 인체손상정보에 기반을 둔 ISS(Injury Severity Score; 인체손상점수) 내용을 수집하였다. 자료분석은 Minitab 17과 SPSS 22.0을 이용하여 빈도분석과 ANOVA분석을 시행하였다. 분석결과 정면충돌은 12시 방향에서 55.8%로 가장 높게 나타났다. 연령에 따른 정면충돌 방향을 분석해 본 결과 11시방향이 평균 $46.46{\pm}13.47$세, 12시방향이 $44.43{\pm}13.40$세, 1시 방향에서 $52.46{\pm}12.04$세로 통계적으로 유의하게 연령이 높을수록 1시 방향에서 높게 나타났다(p<0.05). 남자의 연령에 따른 정면충돌 방향에서도 11시방향이 $47.10{\pm}13.88$세, 12시방향이 $45.24{\pm}13.78$세, 1시 방향에서 $55.73{\pm}13.38$세로 연령이 증가함에 따라 1시방향의 충돌이 높게 나타났다(p<0.05). 그러나 여자의 경우 연령에 따른 정면충돌 방향에서는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). 남녀의 연령에 따른 충돌방향에서의 ISS점수를 비교해봤을 때 남자의 경우 $ISS{\geq}9$에서 12시방향 충돌은 감소하고 ISS<9에서 1시방향 충돌이 증가하였다(p<0.05). 결과적으로 정면충돌방향은 12시 방향에서 가장 높은 빈도로 일어나고, 연령이 증가할수록 정면충돌 방향이 1시 방향으로 높아져 ISS점수가 낮아진다. 따라서 남성에서 12시방향 충돌을 인지하고 핸들을 왼쪽으로 틀어 1시 방향 충돌로 바꾸어 신체손상을 줄이려는 행동을 한다.
야간 혹은 우천시에 노면표시의 시인성이 저하되어 교통안전에 위협을 초래하고 있는 가운데, 본 연구에서는 최근 소개된 차선도색 장비 성능개량에 따른 노면표시 수명 연장(1.5배), 생산성 향상(56.3%), 축광차선도료를 배합한 야광 노면표시의 시인성 개선(97.0%) 등 다양한 기대 편익과 종합적인 소요비용을 고려한 경제적 타당성을 제시하고자 하였다. 노면표시 시인성 개선에 따라 45.4%의 사고가 감소, 연간 2,463억원의 교통사고 절감편익이 발생하며, 재도색주기 증가에 따른 공사중 교통혼잡비용 절감 연간 123억원, 자율주행자동차 차선인식 성능 개선에 따른 장비 가격 절감으로 연간 453억원의 편익이 발생하여, 축광노면표시 도입에 따른 연간 총 편익은 3,039억원으로 산정되었다. 전국 도로 91,195km의 차로구분선, 중앙선 및 가장자리차선에 야광차선 도입시 총비용 증가분은 연간 1조 9,222억원으로 경제성(비용-편익비 0.16) 확보가 어려운 것으로 나타났다. 교통사고 잦은 곳의 지방부 분석 구간길이(400m)에 대한 도로유형별 차로수별 차선도색비용과 교통사고비용 원단위를 적용하여 축광 노면표시의 경제적 타당성이 확보되는 사고 규모를 산정한 결과, 노면표시가 직 간접적 원인인 사고로 유발된 사망자가 연간 1명 이상이거나, 부상자가 연간 2명 이상(단, 왕복 4차로 미만인 경우는 연간 1명 이상)인 경우 경제적 타당성이 확보되는 것으로 나타났다. 구체적으로, 관련 사고구간(5,697개)에 대한 야광 노면표시 설치비용을 사고감소편익과 비교한 결과, 충분한 경제성(비용-편익비 3.91)이 확보되었다. 연구의 한계와 향후 연구주제가 논문의 말미에 토의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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