현재 자동차 시장에서는 IT와 자동차가 결합되며 여러 가지 편리한 기능을 사용할 수 있는 모델들이 출시되고 있다. 이러한 변화는 운전에 관련하여 편리하고 유용한 기능을 많이 쓸 수 있다는 장점이 있는 반면 이러한 전자장비들의 오작동으로 인해 간간히 발생하는 차량의 결함은 심각한 사고를 유발할 수 있다. 그중 가장 심각하다고 판단되는 자동차 급발진 사고는 운전자의 목숨까지도 위협하는 심각한 결함이다. 하지만 급발진사고는 사고의 원인조차 정확하게 규명되지 않았으며 대비가 충분히 이루어지지 않아 제조사 측에서는 운전자 부주의라는 답변으로 책임을 회피하고 있으며 그에 따라 운전자의 부담은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 통합 모듈을 통해 운전석 내부의 영상과 자동차의 엑셀과 브레이크 등 제어부분의 상태를 데이터화 시켜 급발진 사고를 대비하기 위한 시스템을 설계 하였다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
An automatic transmission of automobiles enables comfortable driving experience with lower transmission shifting jerks. However, the assembly structure is more complicated and requires additional components with lower efficiency than the manual transmission system. Extensive research has been conducted to improve the overall transmission efficiency by optimizing each component of the automatic transmission assembly. This study focuses on enhancing the friction torque of double angular contact ball bearings used in automatic transmission. The friction torque of the bearing varies with the operating conditions such as the operational load and rotating speed. Since reducing the friction torque of the bearing tends to deteriorate the durability of the bearing, it is necessary to design the bearing having a minimum required friction torque by determining the durability life of an automatic transmission assembly, In this study, the theoretical life and friction torque of conventional and newly-developed bearings are calculated. The difference in the friction torque between the new and existing bearings are also evaluated.
자율주행자동차 기술이 급속히 발전함에 따라 예상치 못한 사고가 발생하고 있어 자율주행 교통안전교육 개발을 통해 이용자 사고 피해를 최소화 시켜야 한다. 현실적 교육을 위해 엣지케이스, 사고 사례, 위험요인 분석이 중요하므로 해외 사례 연구와 실증을 진행하였고, 이를 기반으로 서비스 제공자, 일반이용자 2가지 교육 과정을 개발하였다. 서비스 제공자 과정은 사물인지대응, 급정지, 끼어들기, 제어권 전환, 방어운전, 시스템오작동, 정책 및 정보보안 교육으로 구성하였고 일반이용자 과정은 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범위, 사고유형, 법규, 기능, 정보보안 교육으로 구성하였다.
자율주행 기술이 급속도로 발전하고 있지만, 자율주행 레이싱 기술과 관련 산업은 전세계적으로 아직 걸음마 수준이다. 본 연구팀은 국내 자율주행차 대표기업인 (주)언맨드솔루션에서 지원하는 플랫폼을 사용하여 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크를 설계하고 기초 실험을 진행하였다. 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델은 GPS 신호처리부, LiDAR 신호처리부, 영상처리부, 차량제어부, 추월/회피 제어부, 컨트롤러 통신부 등으로 구성된다. 실험을 통해 각 구성요소에 대한 기본 성능을 검증하였고, 레이싱에 최적화된 인공지능(AI) 기반 추월/회피 제어 알고리즘 개발을 위한 중요한 토대를 마련하였다. 본 연구를 바탕으로 2021년 11월에 국내 최초로 개최되는 세계 AI 로보카레이스 대회에 출전하여 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크의 성능을 검증할 계획이다.
란주반 트랜스듀서에 의해 강제 진동되는 원형 진동판으로부터 방사되는 음장의 분포를 해석하기 위하여 L. Rayleigh에 의해 도출된 진동 원판의 운동방정식을 기초로 구동 영역 및 고정 경계영역의 경계 조건을 적절히 적용하여 이론적 해석모델을 도출하였다. 도출된 해석모델을 이용하여 진동 원판의 표면에 분포하는 진동 변위를 계산하고 이로부터 방사되는 초음파에 의해 형성되는 음장을 계산한 결과, 진동 원판의 넓이에 따라 방사 특성이 크게 변함을 확인할 수 있었다. 비교를 위하여 유한요소법인 COMSOL 프로그램을 사용하여 동일한 시스템에 대한 시뮬레이션을 수행한 결과 이론 계산 결과와 좋은 일치를 보여 본 연구에서 도출한 이론적 해석모델의 유효성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출한 이론적 해석모델은 초음파 화학분야 등 관련 디바이스의 설계 및 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
사물인터넷 기술의 발전에 따라 사물 간 데이터 통신이 확장되고 있는 추세이다. 관련 기술을 차량에 접목하고자 하는 차량간 데이터 통신기술과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동식 단말의 데이터 통신을 위해서는 데이터 안정성과 신뢰성, 실시간성이 보장되어야 한다. 무선 네트워크의 대역폭과 통신 속도, 무선 포화도에서 유리한 5GHz Wi-Fi 대역을 차량간 데이터 통신 네트워크로 선정하였다. 5GHz Wi-Fi 네트워크를 차량용 네트워크에 설계 및 구현하기 위한 분석을 진행한다. 이동통신 단말장치의 특성을 고려하고 고속데이터 스위칭이 가능하도록 연속적 가변 통신 구조를 제안한다. AP접속 절차를 단순화해 무선 단말 간 접속시간 지연을 줄인다. TCP/IP기반 DHCP 서버 기능을 제한하고 동보전송 프로토콜 방식으로 구현함으로써, 단말장치간의 통신지연을 개선한다. 일반적인 상용 Wi-Fi 통신 방식과 대비하여, 접속 동작 및 반응속도가 5초 이상 향상되었다. 이 방식을 활용하여 차량 간 다양한 이벤트 데이터 통신에 확장 적용이 가능하다. 또한 무선 데이터 기반 지능형 도로망과 자율주행을 위한 체계로 확장이 가능하다.
사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.
전동휠체어는 과거 장애인 및 노약자만 활용하는 장비로 인식되었지만, 최근 기능 및 형태의 변화를 통해 다양한 분야에서 다목적으로 활용되고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 분야와 환경에 적용될 수 있는 무한궤도형 전동휠체어의 프로토타입과 이를 제어할 수 있는 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 이를 위해 기존 휠체어와 비교하여 운행 시 안전성 향상을 위한 프레임 응력 설계와 안드로이드기반의 앱(App)을 이용하여 전동휠체어를 자유롭고 손쉽게 조작할 수 있는 편의성을 제공한다. 아울러 다량의 전동휠체어를 원격에서 모니터링하고 제어할 수 있는 기능도 지원한다. 시스템 구현 및 성능평가 결과, 응력설계는 5번의 응력 해석을 통하여 존 미제스 응력 값이 정상범위에 해당하는 4.401%로 측정되었으며, 시스템의 제어를 위한 통신 부분에 대한 정확률도 98.75%로 측정되어 기존 휠체어와 비교하여 안전성 높은 것으로 입증되었다.
본 논문은 상용화된 와이어 본딩용 초음파 혼 시스템에서 발생하는 와이어 본딩 불량의 원인을 진동해석을 통하여 파악하고자 한다. 먼저 링 형상의 압전 구동기와 초음파 혼 그리고 캐필러리 등 각 부품의 진동 특성과 136kH의 가진 주파수 근처에서 발생하는 전체 초음파 혼 시스템의 주요 진동 모드들을 유한요소해석을 이용하여 구하였다. 136kHz에서 공진되는 전체 트랜스듀서 시스템의 진동 모드가 종진동 모드가 아닌 굽힘 진동 모드임을 조화 가진 해석과 실험으로 확인하였다. 136kHz에서 발생하는 굽힘 진동 모드는 캐필러리 끝단의 움직임이 종방향 뿐만 아니라 좌우 횡방향으로도 큰 변위가 발생하기 때문에 정밀 작업 시 본딩 불량의 원인이 될 수 있다. 가진 주파수 대역 근처인 119kHz에서 발생하는 종진동 모드는 캐필러리의 횡방향 진동이 감소하기 때문에 본딩 성능의 향상을 위해서 이러한 종진동 모드를 이용하도록 설계 변경이 필요함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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