• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.553-558
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• 2019

보쉬와 ZF 등과 같은 글로벌 자동차 부품 회사들은 친환경차 핵심 부품 중의 하나인 EWP (Electric Water Pump)에 대한 개발에 노력을 기울이고 있다. 친환경 자동차에서는 내연기관 엔진과 연동되던 쿨링 시스템보다는 내연기관 엔진에 독립적인 쿨링 시스템을 주로 사용한다. 이에 엔진과 별도로 작동되는 워터 펌프에 대한 연구개발 및 관련 생산 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 글로벌 부품 회사인 G사에서는 사출 방식에 적합한 PPS 재질의 EWP 단점을 극복하고자 SUS로 둘러싼 EWP를 연구 및 개발하였으며, 양산에 들어가기 위하여 로봇 기반의 생산 장비를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 생산된 EWP의 성능을 테스트하기 위하여 로봇 기반의 생산 시스템과 연동되는 열 충격 모사 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템을 활용하게 되면 실제 환경과 비슷한 환경에서의 EWP를 테스트함으로써 제품의 불량률을 줄일 수 있는 장점을 가질 수 있다. 동시에 테스트를 위한 모사 전 과정에서 생산된 모든 데이터를 저장함으로써 향후 빅 데이터 기반의 EWP 시스템의 CPS(: Cyber Physical System) 개발에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2016

기술의 발전과 민간수요 급증으로 '무인 자율화', '이동체' 특성이 결합된 무인이동체 신시장이 급성장하고 있다. 현재 일부 국가들이 시범주행을 허용하고 있으나, 자율주행차의 정식 운행을 제도화 한 나라는 없다. 기존 차량의 경우에도 후방감지기의 잦은 오작동이나, 후방카메라의 사각지대 또는 운전자의 부주의 때문에 안전사고가 자주 일어나고 있다. 이러한 사소한 결함들을 보완이 되어야 자율주행차, 소형드론의 상용화를 위한 관련 규제를 완화 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 기존의 이동체에서 사용되었던 초음파, 레이저 센서와는 다르게 깊이 카메라를 이용하여 거리측정을 시도해보려 한다. 깊이 카메라는 레이저나 적외선을 객체나 대상 영역에 비추어 되돌아오는 광선을 받아 시간 차이를 계산하는 TOF 방식으로 거리 정보를 계산한다. 이런 카메라는 CCD 카메라 영상 화소 단위로 깊이 정보를 얻을 수 있어 실시간 깊이 정보를 모으는 데 활용할 수 있다. 이런 실시간 깊이 정보들을 이용하여 앞서 말한 문제점을 해결하고, 거리측정을 통한 장애물 회피 시스템 설계를 제안한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-116
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• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.688-701
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• 2020

본 연구는 자동차 산업의 기술협력 네트워크의 특성과 변화 요인들에 대해 분석한다. 전 세계 주요 자동차 기업들이 2000년부터 2017년까지 출원한 112,009건의 자율주행 관련 특허를 사회연결망 분석(SNA: Social Network Analysis, 이하 SNA)을 활용하여 기술협력 네트워크의 구조를 분석한다. 네트워크 분석지표 중 구조적 특성 분석을 통해 밀도 등의 네트워크 특성을 분석한다. 연결 정도 중심성, 매개 중심성 및 관계 중심성 등의 지위적 특성 지표 분석을 통해서는 기술협력 네트워크의 구조적 특성을 확인한다. 분석 결과는 토요타, 현대자동차 등 완성차 기업들과 부품 공급 업체인 보쉬, 콘티넨탈 등이 자율주행과 관련한 기술 개발 실적이 높은 것으로 확인되었다. 네트워크의 구조적 특성 분석 결과 자율주행 기술 개발의 협력 네트워크에 참여한 기업들의 수가 증가하고 다양해졌으며 지위적 특성 지표들은 모두 감소하는 결과를 보였다. 이는 기업 간의 수평적이며 보완적인 기술협력 형태가 증가하는 현상으로 해석할 수 있다. 그리고 자동차 자율주행 기술 분야의 참여자가 많아지고 네트워크가 더 복잡해짐을 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제25권6호
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• pp.7-13
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• 2021

최근 주유취급소 내의 건축물에 편의점, 자동차 수리점 등의 부대시설이 증가하고 있다. 이에 따라 부대시설에서 화재 발생 시 고정주유기에 미치는 화재의 영향을 알아보고 현행 규정의 타당성을 검증할 필요성이 있다. 본 논문에서는 부대시설에서의 화재 시 고정주유기까지의 이격거리에 따라 미치는 복사열의 영향을 알아보는 연구를 진행하였다. FDS 5.5.3을 사용하여 화재모델링을 하였고, 화원의 크기는 실규모 화재평가 장치를 이용한 사무실의 연소실험을 통한 단위면적당 열방출율을 입력하였다. 화원과 고정주유기의 이격 거리는 '위험물안전관리법 시행규칙 별표13 주유취급소의 위치·구조 및 설비의 기준'에서 명시하는 2 m 부터 이격거리를 1 m 간격으로 늘여가며 10 m까지 화원의 크기를 Case A의 경우 512.41 kW/m², Case B의 경우 250 kW/m²로 설정하여 총 13개의 시나리오를 구성하여 연구를 진행하였다. 시뮬레이션을 통해 2 m의 이격거리는 부대시설의 화재 시에 주유기의 안전성을 확보하지 못하는 것으로 나타났으며 최소 4m 이상의 이격거리에서 복사열이 피해를 미치지 않는 것으로 나타났다. 이에 따라 부대시설의 화재 발생시 복사열을 차단할 수 있는 설비가 필요하며 부대시설의 용도를 제한하거나 건축물과 고정주유기의 이격거리를 다시 제고하는 방안이 필요할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.44-61
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• 2022

최근 화물자동차 통행량이 증가함에 따라 도로가 더욱 혼잡해지고 사고 위험도도 높아지고 있는 추세이다. 화물자동차로 인한 교통사고 치사율은 승용차와 승합차에 비해 약 2~3배로 높은 상황으로 화물자동차 교통안전에 대한 대책 마련이 시급한 상황이다. 기존 연구들이 대부분 교통사고에 영향을 미치는 요인 분석에 집중하였다면, 본 연구에서는 운전자 설문조사 및 인터뷰, 관련 연구 등을 토대로 화물자동차의 교통안전을 위한 대책을 제시하였다. Fuzzy-AHP 방법론을 활용하여 안전대책 항목을 대분류 4개, 소분류 12개로 설정하고, 항목 간의 우선순위를 평가하였다. 분석결과, 화물자동차 운전자의 근무환경 개선이 가장 중요한 것으로 도출되었으며, 도로 교통환경 개선이 그 뒤를 이었다. 세부적으로는 화물자동차 운임제도 개선, 운전자의 충분한 휴식 보장, 도로변 불법 주정차 단속 강화 등이 시급한 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 지속적 증가한 화물자동차 통행에 대비한 안전정책 마련을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.111-117
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• 2021

본 연구는 LFG(Land Fill Gas)의 주성분인 메탄(CH₄) 60%와 이산화탄소(CO₂) 40%로 구성된 매립지가스를 활용하여 정적연소 환경에서 연소의 초기 불안정성을 해결할 수 있는 실험적인 연구결과를 제안하는 것이다. 실험조건은 공기과잉율 0.9~1.6, 초기연소를 위한 압축압력 3bar, 실험주변온도 25℃, 실험용 연료가스 메탄, 예연소실 화염 분출구 직경 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5mm로 설정하였다. 실험결과 M3.0 모델에서 초기화염의 확산성이 매우 증가된 특성을 확인할 수 있으며, 이와 같은 증가의 특성은 공기 과잉률이 0.9, 1.0, 1.2에서 오리피스의 효과가 극도로 향상하게 되었다는 점을 알 수 있었다. 결과적으로, 본 실험을 통하여 M3.0으로 설계된 예연소실 화염 분출구 치수를 LFG에 적용할 경우 기존의 점화 플러그 특성 보다 부분적인 연소의 성능을 높일 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.67-74
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• 2022

최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.