V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
고전압 전력반도체의 수요는 산업의 전반에 걸쳐 증가하고 있는 추세이며, 특히 자율주행이나 전기자동차와 같은 교통 수단에 이용되는 경우 전동차의 동력 추진 제어 장치에 3.3 kV 이상의 IGBT 모듈 부품이 사용되고 있으며, 전동차의 신설과 유지 관리에 따른 부품의 조달이 매년 증가하고 있다. 게다가 기술 진입 장벽이 매우 높은 기술로서 해당 산업계에서는 고전압 IGBT부품의 최적화 연구가 절실히 요구되고 있다. 3.3 kV 이상 고전압 IGBT 소자 개발을 위해 웨이퍼의 비저항 범위 설정과 주요 단위 공정의 최적 조건이 중요한 변수이며, 높은 항복 전압을 위한 핵심 기술로 junction depth의 확보가 무엇보다 중요하다. 최적의 junction depth를 확보하기 위한 제조 공정 중에서 단위 공정 중 한 단계인 확산 공정의 최적화를 살펴보았다. 확산 공정에서는 주입되는 가스의 종류와 시간 그리고 온도가 주요 변수이다. 본 연구에서는 단위 공정의 시뮬레이션을 통하여 고전압 IGBT 소자 개발을 위한 웨이퍼 저항의 (Ω cm) 범위를 설정하고, 확산 공정의 온도에 따른 확산 공정의 WDR(Well drive in) 조건 최적화에 대하여 연구한 결과 링 패턴의 width 23.5 ~ 25.87 ㎛에 대하여 junction depth는 7.4 ~ 7.5 ㎛를 얻어 3.3 kV 고전압 전력반도체 지지에 최적화할 수 있었다.
Sound quality and NVH-issues(Noise, Vibration and Harshness) of vehicles has become very important for car manufacturers. It is interpreted as among the most relevant factors regarding perceived product quality, and is important in gaining market advantage. The general sound quality of vehicles was gradually improved over the years. However, today the development cycles in the automotive industry are constantly reduced to meet the customers' demands and to react quickly to market needs. In addition, new drive and fuel concepts, tightened ecological specifications, increase of vehicle classes and increasing diversification(increasing market for niche vehicles), etc. challenge the acoustic engineers trying to develop a pleasant, adequate, harmonious passenger cabin sound. Another aspect concerns the general pressure for reducing emission and fuel consumption, which lead to vehicle weight reductions through material changes also resulting in new noise and vibration conflicts. Furthermore, in the context of alternative powertrains and engine concepts, the new objective is to detect and implement the vehicle sound, tailored to suit the auditory expectations and needs of the target group. New questions must be answered: What are appropriate sounds for hybrid or electric vehicles? How are new vehicle sounds perceived and judged? How can customer-oriented, client-specific target sounds be determined? Which sounds are needed to fulfil the driving task, and so on? Thus, advanced methods and tools are necessary which cope with the increasing complexity of NVH-problems and conflicts and at the same time which cope with the growing expectations regarding the acoustical comfort. Moreover, it is exceedingly important to have already detailed and reliable information about NVH-issues in early design phases to guarantee high quality standards. This requires the use of sophisticated simulation techniques, which allow for the virtual construction and testing of subsystems and/or the whole car in early development stages. The virtual, testing is very important especially with respect to alternative drive concepts(hybrid cars, electric cars, hydrogen fuel cell cars), where complete new NVH-problems and challenges occur which have to be adequately managed right from the beginning. In this context, it is important to mention that the challenge is that all noise contributions from different sources lead to a harmonious, well-balanced overall sound. The optimization of single sources alone does not automatically result in an ideal overall vehicle sound. The paper highlights modern and innovative NVH measurement technologies as well as presents solutions of recent NVH tasks and challenges. Furthermore, future prospects and developments in the field of automotive acoustics are considered and discussed.
아모레퍼시픽 신사옥의 조경은 준공 이후 다양한 수상 실적을 보유한다. 본 연구는 이 환경의 기획, 계획, 설계, 시공상의 매커니즘을 근거이론을 통해 규명하고자 한 시도이다. 연구 결과는 다음과 같이 정리된다. 기업의 모태였던 대상지를 대하는 클라이언트의 장소애착은 '건축과 조경이 통합적으로 기안'된 국제지명 현상설계를 추진케 한 원동력이었다. 이후 공모 당선안의 실제적 구현을 위한 상세설계 단계에서 역량 있는 로컬 설계사와 시공사를 선정하면서 제 분야가 참여하는 협의체를 운영함으로써 다양한 의견을 포용하면서 합리적 의사결정을 촉진하였다. 협의체 운영방식은 시뮬레이션과 실물 모형의 제작, 그리고 의견 공유 후 상세도를 작성하는 방식을 반복하였으며, 이때 조경 디자인감리가 주요한 역할을 담당하였다. 이러한 통합적 기획과 조경디자인 감리를 통한 '설계·시공의 정합성 확립'은 오늘날의 분업화된 실무 현실에서 장인정신의 배양과 조경 코디네이터와 양성을 위해 요청되는 조건이라 할 수 있는바, 관련 후속 연구의 축적과 제도의 보완을 기대한다.
최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 사용하여 자율주행 환경을 구현한 후 3-수준 자율주행 조건에서 자율주행 차량 (automated vehicle: AV)으로부터 운전자에게 전달되는 제어권 인수 요구(takeover request: TOR) 정보의 양상(시각, 청각 및 시각+청각) 및 도로 형태(직선도로와 곡선도로)에 따라 운전자의 제어권 인수 시간(takeover time: TOT) 및 정신적 작업부하(제어권 인수 이후에 운전자들이 경험한 주관적 작업부하와 심장박동수에서의 변화)가 어떻게 차별화되는지 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, AV로부터 TOR이 제시된 이후 실험참가자들이 보인 TOT에 대한 분석 결과, TOR 정보양상의 측면에서는 시각 정보가 가장 빠른 TOT를 이끌어 낸 반면 청각정보 조건에서 가장 느렸고, 도로 형태 측면에서는 직선도로 조건에 비해 곡선도로 조건에서의 TOT가 유의하게 더 느렸으며, 특히 청각 정보 조건에서 도로 형태에 따른 TOT에서의 차이가 가장 컸다. 둘째, 정신적 작업부하에 대한 분석 결과, TOR 정보가 시각 혹은 시각+청각적으로 제시된 조건에 비해 청각적으로 제시된 조건에서 주관적 작업부하 측정치와 심장박동수 변화 크기 모두 전반적으로 더 낮았고 특히, 심장박동수 변화의 경우 이러한 경향은 곡선도로 조건에서만 관찰되었다. 이러한 결과는 TOR 정보의 양상과 도로 형태에 따라 운전자의 TOT와 정신적 작업부하 수준이 달라질 수 있고, 특히 TOT가 빠를수록 정신적 작업부하 수준은 상대적으로 더 높아질 수 있음을 시사한다.
목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.
평택 당진항 내항 2공구 수역은 3개의 투수성 호안으로, 그리고 내항 2공구 동측의 투기장 수역은 2개의 투수성 호안으로 둘러싸여 있다. 2010년 5월에 관측된 내항 2공구 외곽호안 내측 수역과 내항 2공구 투기장 내측 수역의 최대조차는 각각 4.70 m와 2.32 m로서, 동시에 호안 외측에서 관측된 최대조차 8.74 m의 54%와 27%에 달한다. 호안 내 외수위차와 내측 수용적 변화율간의 회귀식을 도출하고, 이 식을 이용하여 투수성 호안의 해수 유통량을 매 계산시간마다 산정하는 모듈을 EFDC 모델에 추가하여 아산만의 3차원 해수유동 수치모형을 구축하였다. 2010년 5월 13~27일의 모의기간에 대하여 주요 5개 분조($M_2$, $S_2$, $K_1$, $O_1$, $N_2$)의 합성조석과 아산, 삽교, 남양, 석문방조제의 담수방류량을 실시간으로 입력하여 해수유동을 모의하였다. 2공구 내측과 2공구 투기장 내측에서 평균고조위, 평균해면과 평균저조위의 실측치에 대한 모델치의 skill score는 96~100%로서 매우 양호한 재현율을 보인다. 투수성 호안의 해수유통을 차단한 모의결과와 비교하면, 최강유속은 주수로를 따라 0.05~0.10 m/s 증가하고, 2공구 외곽호안 외측에서 국지적으로 0.1~0.2 m/s 증가한다. 해저면 전단응력은 유속이 강한 주수로에서 0.1~0.4 $N/m_2$의 범위로 증가하고, 2공구 외곽호안 우각부 주변에서 국지적으로 0.4 $N/m_2$ 이상 증가한다. 본 연구에서 적용한 투수성 호안의 해수유통 모의기법은 대규모 투수성 호안이 유지되는 해역에서 물질의 이류 확산과 해저지형의 침식 퇴적 및 호안 주변의 국부 세굴 등을 모의 예측하는데 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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