$Zn(NO_3)_2{\cdot}6H_2O$, 수산화나트륨, cyclohexylamine, 에탄올, 물이 혼합된 용액을 수열합성하여 ZnO 나노로드를 합성하고, 합성한 물질의 이산화 질소$(NO_2)$와 일산화 탄소(CO)에 대한 감응특성을 조사하였다. 혼합 용액에 첨가되는 물의 양을 변화시켜 ZnO 나노로드의 형상과 응집현상을 조절할 수 있었다. 이는 물과 cyclohexylamine의 반응에 의해 발생되는 $OH^-$ 이온의 농도변화에 의한 것으로 해석된다. 물의 함량이 낮을 때에는 뭉쳐진 성게모양의 ZnO 나노로드를, 물의 함량이 많을 때에는 잘 분산된 ZnO 나노로드를 각각 합성할 수 있었다. 잘 분산된ZnO 나노로드는 공기 중에서 50 ppm 의 CO에 노출되었을 때 주목할 만한 반응을 보이지 않는 반면, 1 ppm 의 $NO_2$에 노출되었을 때에는 저항이 1.8배 증가하였다. 이러한 선택적 반응을 보이는 ZnO 나노로드는 자동차용 자동환기 시스템의 핵심부품인 매연센서의 감응물질로 사용될 수 있다.
자동차에 사용하는 CAN 버스는 노드에 주소를 부여하지 않기 때문에 여러 노드 중 하나가 해킹을 당하여 악의적인 데이터 프레임을 전송하여도 어느 노드가 해킹 당했는지 식별하기 어렵다. 하지만 이러한 CAN 버스의 내부 공격은 자동차의 안전에 큰 위협이 될 수 있으므로 CAN 버스의 물리 계층에서 신속하게 대처하여야 한다. 본 논문에서는 CAN 버스 상에서 악의적인 데이터 프레임이 감지되면 침입 감지 시스템이 내부 공격 노드의 에러 카운터를 증가시켜서 버스에서 분리시킴으로서 악의적인 공격을 방어하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 탑재한 CAN 컨트롤러를 Verilog HDL을 이용하여 구현하였고, 이를 통해 제안한 기법이 CAN 버스의 악의적인 내부 공격을 방어할 수 있음을 확인하였다.
도로에서 발생되는 차량간 충돌사고, 교통 소통 상황, 보행자 사고 등 다양한 도로 상황을 모니터링 및 자동으로 인식하여 교통정보를 제공하거나 긴급구난 서비스를 제공하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 도로 모니터링을 통한 다양한 객체 추적 및 상황인식을 위해서는 잡음 및 겹침 등에 강인한 객체 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 외부 환경에서 Background Subtraction, LK-Optical Flow, 지역 기반 히스토그램 특징의 결합을 통해 추적을 위한 몇 가지 추정 인자를 생성하고 이를 통해 변화가 있는 객체, 잡음에도 비교적 강인한 추적 방법을 제안한다. 구체적으로는 객체의 초기 움직임 정보를 검출하기 위해 옵티컬 플로우를 적용하여 컬러 정보 및 밝기 변화에 무관한 이동 정보를 측정한다. 측정된 정보를 기반으로 하여 지역 히스토그램 기반 검증을 통해 신뢰도를 판단한다. 신뢰도가 낮을 경우 배경 제거 정보와 지역 히스토그램 트래커의 정보를 혼합하여 새로운 위치를 추정한다. 실험을 통해 제안된 기법이 객체를 추적하고 있는 도중 나타날 수 있는 충돌, 새로운 특징의 등장, 크기 변화 상황에 강인하게 동작함을 제시한다.
도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘의 잡음 전력 추정성능을 향상 시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 IMCRA은 주파수 특성이 빠르게 변화하는 비정상적인 환경과 낮은 SNR을 갖는 상황에서 잡음 전력 추정에 직접적으로 영향을 미치는 음성 검출기의 성능이 강인하지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 강인한 음성 검출 성능을 위해서 기존 IMCRA의 음성 검출기에 전역 음성 부재 확률을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 composite measure를 통한 음질을 평가하였다. 실험 결과 다양한 잡음 환경 (car, white, babble)에서 전역 음성 부재 확률을 적용한 IMCRA의 음성 향상 기법이 향상된 결과를 보여주었다. 특히, 비정상잡음 환경인 babble 5dB에서 PESQ 0.026, composite measure 0.029의 향상된 음질을 나타내었다.
본 개발은 중간 크기 미만의 외형 결함을 검출함에 있어 X-Ray 광원을 사용하는 비파괴 장비이다. 본 연구개발물의 차별성은 X-Ray광원을 이용 중소형 생산제품들의 외부결함 유무를 실시간 검사할 수 있으며 표면 방사선 누설선량에 있으면서 검사 속도제어가 가능하다. 이를 소프트웨어로 해결하였다. 또한 작업 중 작업자 안전을 위해 도어 차단이 가능하고 동시에 장비 내부 구동 영상의 획인이 가능하다는 점이다. 이런 원리로 현재는 중소형 부품에서부터 크게는 컨테이너와 같은 검사시스템의 기반 기술로 활용이 가능하다. 본 연구는 자동차 산업 외에 다른 다양한 비파괴 시장 산업에 큰 영향을 미칠 것이다. 마지막으로 개발된 비파괴 장비는 $0.2Sv{\mu}$ 하에서 제어된다는 사실은 아주 중요한 사실이다.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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