자동차 보유량이 늘어남에 따라 남녀노소 모두 교통사고에 위협이 가해지고 있으며 교통사고가 자주 일어나는 점을 미연에 방지하기 위해 ADAS가 중요하다. 이러한 교통사고의 주범을 인지하고 방지하는 한 방법이 차선 검출을 이용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상처리를 통해 차선검출 기법을 연구하였고 영상처리에 의한 많은 에지 검출기법들 중 대표적인 소벨 에지 검출 기법과 캐니 에지 검출 기법을 사용하여, 두 가지 에지 검출기법을 통해 곡선과 직선의 차선 검출에서 가장 검출율이 좋은 기법을 찾아 직선의 차선을 검출하는 기법에 적용한다. 실험은 총 4,000프레임(주간영상 2,900프레임, 야간영상 1,100프레임)으로 실험을 수행하고, 실험 결과는 주간 영상에서 소벨 에지 검출 기법의 임계치는 2차미분차수로 검출하는 것이 가장 높은 후보 차선 검출율을 보였으며 검출율이 86.1%이고, 캐니 에지 검출 기법의 임계치는 Low=50, High=300에서 가장 높은 88.0%의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 이중 주차의 문제점을 고찰하고 이를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 주차 공간이 부족한 지역에서 이중 주차가 매우 빈번히 행해지고 있다. 지정된 구획 라인에 주차된 차량이 이동할 길을 이중 주차된 차량이 막고 있는 경우에는 사람이 이중 주차된 차량을 밀어서 이동시켜야 한다. 이중 주차된 차량을 사람이 손으로 밀어서 이동시키는 것은 매우 위험하고 어려운 일이며 특히 노약자나 여성에게는 더욱 그러하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이중 주차된 차량을 자동으로 이동시킬 수 있는 이중 주차된 차량용 자동 이동 장치를 제안하고 개발하였다. 기본 아이디어는 이중 주차된 차량의 한 쪽 바퀴를 회전시켜서 이중 주차된 차량을 이동시키는 것이다. 이중 주차된 차량의 한 쪽 바퀴를 회전시키기 위해서 두 개의 롤러로 구성되는 롤러부를 설계 제작하였다. 개발된 자동 이동 장치는 두 개의 롤러와 두 개의 이동 바퀴, 네 개의 캐스터를 가지고 있으며 이중 주차된 차량을 이동시키면서 장애물과의 충돌을 피하기 위해 초음파 센서를 장착하고 있다. 다수의 실험을 통하여 개발된 자동 이동 장치가 이중 주차된 차량을 안전하고 손쉽게 이동시킬 수 있다는 것을 보였다.
기존의 LED 패키지가 갖는 온도에 따른 광 특성 변화 문제를 해결하기 위하여 온도센서가 집적된 LED 패키지 시스템을 제안하였다. 패키지의 온도를 실시간으로 측정하기 위하여 정확도가 우수하며 온도에 따른 저항의 변화가 선형적인 특징을 갖는 온도센서(RTD 형)를 설계하였으며, 장기간의 안정성을 보장하기 위하여 안정된 박막의 증착조건을 결정하고 이를 바탕으로 $1.560{\Omega}/^{\circ}C$의 민감도를 갖는 온도센서를 패키지 내부에 제작하였다. 제작된 패키지를 이용하여 온도에 무관하게 일정한 광량을 나타내는 시스템의 구현을 위하여 변환 회로부와 제어 회로부를 제작하고 이들을 결합함으로써, 패키지의 온도 변화에 따라 PWM duty ratio의 변화를 통해 광 출력을 보상해 주는 시스템을 제안하고 제작하였다. LED의 동작온도인 $0^{\circ}C$에서 $140^{\circ}C$ 범위에서 PWM duty ratio를 관측한 결과 제안했던 일정한 광량을 위한 PWM duty ratio에 매우 근접한 출력 신호를 발생시키는 것을 확인할 수 있었다.
선박 블록의 용접 공정에서는 용접선의 양쪽 끝이 벽에 의해 막혀있는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 벽이 있는 환경에서 맞대기 용접의 자동화를 위한 용접선 검출 시스템을 개발하였다. 용접선 검출 시스템은 벽에서 캐리지의 위치를 측정하고, 초층의 용접선을 검출하게 된다. 시스템은 레이저 변위센서와 초음파센서로 구성되어 있다. 레이저 변위센서는 모터에 의해 회전 왕복 운동하며 용접 모재까지의 거리를 측정하게 되고, 초음파센서는 양쪽 벽면까지의 거리를 측정한다. 초음파센서로 측정된 거리정보를 활용하여 용접선의 X(주행)좌표와 용접 시작 및 끝 위치를 판별한다. 그리고 레이저 변위센서에 의해 측정된 거리정보와 센서의 자세정보를 활용하여 용접선의 Y(위빙), Z(높이)좌표를 검출하게 된다. 용접선 검출 시스템은 용접 캐리지와 독립적인 구동을 위해 DSP를 이용하여 별도의 제어기를 구성하였다. 용접 도중 용접선 검출 시스템과 용접 토치(Torch)와 간섭을 피하고, 측정 불가능한 구간이 발생하지 않도록 용접선 검출 시스템을 캐리지의 양쪽에 부착할 수 있게 설계하였다. 최종적으로 용접 캐리지에 부착하고 실험을 수행하여 개발된 용접선 검출 시스템의 효용성을 확인하였다.
전통적인 자동차 또는 전통적인 두 바퀴형 차동 구동 로봇은 기구적인 구조 때문에 이동 동작에 제한이 있을 수밖에 없다. 자동차 산업에서 내연기관 자동차가 전기차로 빠르게 전환되면서 자동차에 로봇 공학 기술의 적용이 활발하게 모색되고 있다. 로봇 공학 분야에서는 이동체의 자세를 변화시키지 않고도 다양한 방향으로 이동할 수 있는 전방향 이동로봇에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 주목할 만한 연구 결과들도 많다. 하지만 대부분의 연구에서 이와 같은 전방향 이동을 구현하기 위해서는 메카넘휠 등과 같은 특수한 형태의 바퀴를 사용해야 하는 제한점이 있다. 우리는 전방향 이동을 위한 특수한 바퀴를 사용하지 않고도 전방향성을 구현할 수 있는 두 바퀴를 갖는 모듈형 로봇을 제안하였었다. 본 논문에서는 모듈형 로봇 2대를 전후로 결합하여 네 바퀴를 갖는 전방향 이동로봇을 새로이 제안하였다. 제안된 로봇은 차동 구동 방식의 이동로봇으로 전자브레이크를 사용하여 바퀴부와 로봇 몸체부를 선택적으로 분리, 결합하는 방식을 사용하며 두 개의 절대치형 엔코더와 네 개의 증분형 엔코더를 사용하여 로봇 바퀴부의 위치와 로봇 바퀴의 속도를 제어한다. 제안된 로봇은 일반적인 타이어 바퀴를 채택하고도 전방향 이동이 가능하다. 로봇을 실 제작하여 대각선 궤적과 정사각형 궤적에서의 주행 실험을 통하여 제안된 로봇의 유용성과 안정성을 검증하였다.
본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
본 논문은 캐리어 주파수 20kHz 이상의 고주파 전압형 PWM 인버터를 구동하기 위한 디지털 제어기에 관한 연구이다.적절한 PWM 패턴을 선택하기 위하여 기존의 PWM을 분석하였고, 비동기형 계단 정현파를 기준신호로 하여 제어기의 PWM 패턴을 구하였으며, PWM 제어방법은 가변 캐리어 비를 이용하였다.PWM 제어기는 모두 디지털 방식으로 구성하였다. 특히, 제시된 제어기의 구성은 연산 및 데이터 처리와 PWM 패턴 합성을 8비트 원칩 마이크로프로세서와 디지털 로직으로 나누어 설계하므로써 제어에 대한 속응성 및 제어성을 개선하였다. 또 변조도 데이터를 9비트로 출력하도록 프로그램을 적절히 이용하여 데이터 처리능력을 높였다.디지털 제어기는 회로구성을 i8051과 원칩 EPLD로 구성하였고, 설계된 제어기는 전압형 인버터를 동작시켜 제어성을 고찰하였다. 그리고 전압형 인버터 시스템의 고조파와 전류파형을 평가 분석하였다.
최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.
본 논문에서는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 변조 방식을 이용하여 수중 통신을 위한 우수한 성능의 초음파 송수신기를 설계하였다. 송신 장치에서는 전력 증폭기를 통해서 송신 센서를 구동하여 최대 음압 187dB re $1{\mu}Pa/V@1m$ 레벨까지 수중에서 정지 영상 정보를 송신하였다. 수신 장치에서는 수중을 통해 받은 신호를 100kHz의 샘플링 주파수로 디지털 변환하고 검파 및 디코딩 과정을 거친 정보가 송신된 영상 정보와 일치함을 확인하였다. 이 논문에서 제시한 시스템의 최대 통신가능 거리는 1.17Km이며 이 거리에서 정지 영상 전달상의 어려움을 극복하기 위해서 이를 보완할 수 있는 송수신 센서 및 회로개발의 주요 변수를 도출하고 구현하였으며 이를 분석하였다. 기존 대부분의 수중 통신은 음성 신호를 전달하였으나 본 논문에서는 정지 영상 정보를 전달하기위한 효율적인 수중 통신 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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