자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 역추적 비터비 디코더의 순서적 역방향 상태천이 제어에 의한 새로운 생존 메모리 제어와 복호기법을 제안한다. 비터비 알고리즘은 채널오류의 검출과 정정을 위한 부호기의 상태를 추정해서 복호하는 최우추정 복호기법이다. 이 알고리즘은 심볼간 간섭의 제거나 채널등화 등 디지털 통신의 광범위한 분야에 응용되고 있다. 반복연산의 과정을 내포하고 있는 비터비 디코더에서 처리속도의 향상과 함께 VLSI 칩 설계시 점유면적의 삭감을 통한 칩 사이즈의 축소 및 소비전력의 저감 등을 달성하기 위해서는 새로운 구조의 ACS 및 생존 메모리 제어에 관한 연구가 요구되고 있다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로, 본 논문에서는 역추적 기법에 의한 복호과정에서 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 자동 복호 알고리즘을 제안한다. 제안방식은 기존의 방법에 비해 전체 메모리 사용량이 적을 뿐만 아니라 구조가 간단하다. 또한, 메모리 억세스 제어를 위한 주변 회로구성이 필요 없고, 메모리 억세스를 위한 대역폭을 줄일 수 있어 칩 설계시 area-efficiency가 높고 소비전력이 적어지는 특성이 있다 시스톨릭 어레이 구조 형태를 갖는 병렬처리 구성과, 채널잡음을 포함한 수신 데이터로부터의 복호와 구체적인 응용 시스템에 적용한 결과를 제시한다.
이상의 연구 성과를 정리하면 다음과 같다. 1) 장비의 설치 및 취급이 간편하고, 해양생물의 순간적인 상세한 행동을 비교적 쉽게 추적할 수 있는 새로운 바이오텔레메터리 방식을 개발하였다. 바이오텔레메터리 방식에서 핑거에 수온, 압력센서 등의 추가는 핑거를 부착하는 어류에 많은 부담이 되기 때문에 수신계를 고도화함으로써 행동추적을 행하는 방법으로 하였다. 이 방식은 거리-방위의 측정원리를 이용한다. 즉, 거리를 계측하기 위해서 핑거동기 방식을 이용하고, 방위를 계측하기 위해서 SSBL방식을 채용하여, 거리와 방위를 조합(SPB 방식)함으로서 대상어의 수파기에 대한 상대위치를 구한다. 최대감도방식은 어류의 상세한 위치를 특정하기가 어렵고, 음원측위방식은 항주하는 선박에 의해 넓은 범위의 추적이 곤란하며, 또한 장비의 설치나 취급이 간편하지 못하였으나, SPB 방식에 의해 이들 결점을 대폭 해결할 수 있었다. 2) 새로운 방식으로서 개발한 SPB 방식의 시스템을 설계하였으며, 시작시스템을 제작하였다. 설계에서는 SSBL 방식과 핑거동기 방식의 기술을 조합함과 동시에 각각의 기술을 고도화하여 SPB 방식에 의해 고정도 또는 광범위 검지가 가능하도록 하였다. 따라서, 수파기는 1개로 하여 어레이의 구성의 변환에 의해 검지범위 또는 방위측정정도를 선택할 수 있도록 2개의 빔 모드로 구성 하였다. 주파수는 70kHz로 하였으며, 음원음압 136dB에서 최대검지거리 258m와 457m, 검지빔폭 76$\circ$와 29$\circ$ 를 실현할 수 있었다. 전체적인 시작시스템은 핑거, 2개의 빔모드로 구성된 수파기, 2개의 빔 모드용에 각 2개의 채널로 구성된 수신기, 디지털오실로스코프, 퍼스널컴퓨터로 구축하였다. 핑거동기 방식의 이용에 따른 측정거리오차는 수온변화에 의한 송신주기의 변화를 측정하여 최소화하도록 하였다. 핑거 부근의 수온을 알 수 있다면 핑거 송신주기의 수온특성을 보정하여 74%정도 측정거리오차를 줄일 수 있지만, 장기간에 걸쳐 추적을 하기 위해서는 다른 보정방법의 개발이 필요함을 알 수 있었다.
일반적으로 방사선 선원의 강도는 거리의 역자승 법칙을 따른다. 그러나 방사선 선원과 검출기와의 거리가 가까울수록 거리의 역자승 법칙 실험은 이론과 실험의 일치하지 못하는 오류를 가져오게 된다. 본 연구에서는 방사선 선원과 검출기와의 거리에 따른 거리의 역자승 법칙이 실제 실험에서는 정확하게 성립하지 않는 이유를 실험적으로 확인하였다. 그리고 이 문제를 해결하기 위하여 측정된 방사능을 보정하기 위하여 보정계수를 실험적으로 얻었다. 측정에 사용한 검출기는 $2^{{\prime}{\prime}}{\times}2^{{\prime}{\prime}}{\phi}$ NaI(Tl) 신틸레이션 검출기를 사용하였고, 방사선에너지의 변화에 따른 효과를 확인하기 위하여 감마선 선원 $^{60}Co$(1.174 MeV, 1.333 MeV)와 $^{137}Cs$(0.662 MeV)에 대한 실험도 병행하였다. 측정에서 얻어진 거리의 역자승 법칙의 결과들을 보정계수를 이용하여 측정값들을 보정한 결과 거리의 역자승 법칙과 매우 일치하는 경향을 보였고, 오류에 대한 원인을 실험적으로 확인하였다. 이러한 결과는 유한한 체적을 가진 검출기를 사용하여 방사선의 강도가 거리의 역자승에 반비례하는 실험을 할 경우 모두 해당되는 문제이므로 본 연구의 결과는 방사선계측 분야에 매우 유용하게 사용되어질 것으로 사료된다.
무선 센서 네트워크에서의 시간 동기 알고리즘은 위치 추적, 데이터 암호화, 중복 이벤트 감지 인식, 정밀한 TDMA 스케줄링 등의 다양한 응용을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 두 노드 사이에서 시간 보정을 위한 클럭 표류율과 기준 신호를 이용한 시간 동기 알고리즘인 CDRS을 제안한다. CDRS는 시간 동기를 위해 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 LTS를 이용하여 시간 보정 값인 노드간의 시간 차이와 클럭 표류율을 구한다. 이 단계가 끝나면 두 노드는 시간이 맞추어진 상태가 되고 클럭 표류율로 시간 차이를 보정할 수 있게 된다. 두 번째 단계에서는 동기 노드는 주기적으로 기준 신호를 전송한다. 비동기 노드는 수신된 신호를 사용하여 두 노드간 시간 차이를 측정하고, 시간 차이가 최대 허용 오차 범위를 초과하면 다시 첫 번째 단계를 수행한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과, CDRS는 LTS 대비 시간 정확도가 향상된다. 또한 메시지 발생량이 LTS 대비 50% 감소하고, 기준 신호는 타임스탬프를 사용하지 않기 때문에 CDRS는 LTS에 비하여 시간 동기에 사용되는 에너지가 2.5배 정도 적게 사용된다.
실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.
목적: 온보드 영상장치(On-Board Imager, OBI) 및 콘빔CT(Cone Beam Computerized Tomography, CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 온라인 영상유도방사선치료(on-line Image Guided Radiation Therapy, on-line IGRT)에서는 이러한 정보를 이용하여 방사선 치료 직전에 환자의 위치를 확인하고 보정한다. 이때 모의치료 시 획득한 영상과 치료실에서 실시간 얻은 kV X선 영상 또는 콘빔CT 영상을 이용하여 2차원/2차원 맞춤(2D/2D Match) 또는 3차원/3차원 맞춤(3D/3D Match)의 이미지 퓨젼 프로그램을 사용하여 그 편차를 산출한다. 이 과정에서 주어지는 편차가 환자 자세에 대한 오차를 정확히 반영하고 있는지에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The $RANDO^{(R)}$ Phantom, Alderson Research Laboratories Inc., Stamford, CT, USA)을 사용하여 실제 방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료 및 치료계획을 시행한 후 치료 테이블 위에 팬톰을 셋업한다. 그리고 모의치료 시 표시된 팬톰의 표면 지점에 치료실의 레이저에 일치시킨다. 이때, CT 모의치료실과 가속기가 있는 치료실의 벽면 고정 레이저에 대한 정렬의 일치만 확인하면, 치료테이블에 놓여진 팬톰의 위치는 모의치료 시 위치와 정확히 일치한다. 실제로는 팬톰 표면에 나타나는 레이저 선의 두께 정도되는 오차를 무시한다면, 두 시점에서 팬톰의 위치가 정확히 같다고 말할 수 있다. 정확히 위치가 재현되었다고 가정되는 팬톰에 대해 평행이동 또는 회전이동의 변화를 만들어 준 후, 위치가 옮겨지고 틀어진 팬톰에 대해 온보드 영상장치로부터 kV X선 영상을 그리고 콘빔CT로부터 CT 영상을 얻는다. kV X선 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 이용하여 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원/2차원 맞춤의 결과를 얻는다. 그리고 콘빔CT 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 가지고 이미지 퓨젼 과정을 거쳐 3차원/3차원 맞춤의 결과를 얻는다. 이렇게 얻은 2차원/2차원 맞춤 및 3차원/3차원 맞춤의 결과와 처음에 팬톰에 인위적으로 만들어준 위치 변화를 비교한다. 결과: 온보드 영상장치로 획득한 kV X선 영상과 모의치료 시 영상을 비교하는 2차원/2차원 맞춤에서는 팬톰의 위치에 회전이동만 존재한다고 가정했을 때에는 평균 $0.06^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치에 대한 편차를 찾을 수 있었다. 또한 평행이동만 존재한다고 가정했을 때에는 편차 벡터의 크기가 평균 1.8 mm였다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 평균 2.1 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0.3^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 콘빔CT로 획득한 영상을 이용하는 3차원/3차원 맞춤의 과정에서 팬톰의 위치가 회전이동만 존재할 때에는 평균 $0.03^{\circ}$의 오차 내에서, 평행이동만 있는 경우는 편차 벡터의 크기의 평균이 0.16 mm 내에서, 틀어지고 이동된 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 1.5 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0^{\circ}$의 오차 내에서, 모의치료 시 팬톰의 위치와 맞출 수 있었다. 결론: 온보드 영상장치와 콘빔CT를 이용한 영상유도방사선치료(on-line IGRT)에서 모의치료 시 팬톰의 위치는 가속기의 치료테이블 위에서 매우 정확히 재현되어졌다. 온보드 영상장치는 kV X선 영상을 이용하여 간단하게 위치의 검증과 보정을 할 수 있었고, 콘빔CT를 이용하는 경우에는 2차원적인 정면 또는 측면 영상이 아니라, 3차원 영상을 비교함으로서 더욱 정확한 위치보정이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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