비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동이 발생되고, 이러한 진동 환경에서 드론에 장착된 카메라로부터 깨끗하고 안정된 영상을 획득하기 위해서는 짐발 시스템의 안정화 설계가 필요하다. 짐발 시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 안정화기로 구성된다. 본 논문에서는 짐발시스템의 한 축에 대한 동역학 모델을 세우고 이에 대한 고전적인 PID제어기를 적용하여 본다. 또한 시스템에 대한 동적 모델 없이 Intelligent-PID 제어기를 설계하고, 두 제어기의 성능을 MATLAB/Simulink을 이용한 시뮬레이션으로 비교하여 본다. 이들을 통하여, Intelligent-PID 제어기는 동역학 모델을 거의 필요로 하지 않고도 설계가 가능하고, 모델의 특성이 변하여도 제어기의 파라미터를 재조정할 필요가 없이 진동을 차단하고 각도를 추종 할 수 있는 제어강인성을 보인다.
As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.
There has been an increase in video surveillance for public safety and security, which increases the video data, leading to analysis, and storage issues. Furthermore, most surveillance videos contain an empty frame of hours of video footage; thus, extracting useful information is crucial. The prominent framework used in surveillance for efficient storage and analysis is video synopsis. However, the existing video synopsis procedure is not applicable for creating an abnormal object-based synopsis. Therefore, we proposed a lightweight synopsis methodology that initially detects and extracts abnormal foreground objects and their respective backgrounds, which is stitched to construct a synopsis.
실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.
사물인터넷이 발전함에 따라 사용자에게 여러 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷 플랫폼이 활발하게 개발되고 있다. 그러나 각각의 플랫폼은 독자적인 환경에서 개발되고 있어 상호운용성에 어려움이 있다. 특히, 이기종 사물인터넷 플랫폼이 리소스 보호를 위해 동일한 속성기반 접근제어를 사용하더라도 속성을 표현하는 표현법이 상이하여 유효한 속성을 소유하고 있음에도 타 플랫폼의 리소스에 접근할 수 없는 문제가 있다. 이에, 본 논문에서는 속성기반 접근제어를 활용하는 이기종 사물인터넷플랫폼 간의 서로 다른 속성 표현법을 이해하여 상호운용할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 자가적응 모듈을 통해 동일한 속성이더라도 표현법의 차이로 발생하는 상호운용의 문제를 해결하여 이기종 플랫폼 간의 리소스 접근이 가능하도록 한다.
본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.
드론은 인공지능 기술의 발달로 단순한 원격 조종 도구를 넘어서 자율적으로 임무를 수행하는 지능형 드론으로 진화하고 있다. 해외 군사 분쟁에서의 드론 활용 사례와, 국내에서 전망한 미래 작전환경 분석에 따라 드론의 중요성이 점차 주목받고 있다. AMAD는 지능형 드론의 신속한 개발을 위해 제안되었다. AMAD를 기반으로 지능형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 디버깅, 성능 평가, 모니터링 등의 기능을 사용자에게 지원하는 통합개발환경(IDE)이 필수적이다. 본 논문에서는 지능형 소프트웨어 개발에 필요한 개발환경의 개념들을 정립하여, 이를 IDE 및 IDE와 연동하는 AMAD의 에이전트인 SVI, MPD의 설계에 반영한 결과를 설명한다.
본 연구는 최근 활용도가 주목받고 있는 드론을 활용하면 기존 현장조사장비로는 불가능했던 수준의 정밀한 영상자료 수집이 가능하다는 점에 착안하여 진행된 "드론활용 사례연구"의 하나로서, 접근로에서 황색신호 점등시 운전자의 의사결정 패턴을 분석하기 위해 드론 촬영 영상을 활용하였다. 본 연구에서는 먼저 접근로상의 딜레마구간을 파악하고, 황색신호점등 시 실제 운전자들이 정지 혹은 통과하는 의사결정 기준선을 파악하고, 이를 적정 황색신호 셋팅값에 의한 기준선과 비교하여 차이가 있는 구간을 "위험통과구간"으로 정의하고자 하였다. 또한, 이를 개선하기 위한 방법으로 황색시간 재설정 및 특정한 가이드 노면표시를 도입하여 운전자들이 안전하게 정지 혹은 통과 결정을 할 수 있도록 돕는 방안을 제안하였다.
드론은 이미 우리의 실생활에 폭 넓은 응용분야로 자리 매김하고 있으며, 또한 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 응용 분야 중에서 산업재해 대응을 위한 드론 운용 시스템 설계에 관한 방법론으로서, 드론이 정상 비행경로에 따라 비행하면서 재해관리현장에서 촬영된 영상을 드론 관리 서버로 전송하고, 이를 분석하여 각 재해관리현장이 이상상황 또는 비상상황인지를 판단한다. 이상상황으로 판단되면, 드론이 근접지점이 포함된 지정된 이상비행경로로 비행경로를 변경하여 영상을 촬영하고 함께 측정된 센서 값을 드론 관리 서버로 전송하고, 이들을 분석하여 정상상황 또는 비상상황인지를 판단한다. 비상상황으로 판단되면, 드론을 최대 근접지점으로 비행시켜 다시 관련 정보를 드론 관리 서버 및 상황실 서버로 전송하는 시스템을 설계하는 방법론을 제안한다.
압력계는 고도 산출에 이용되어왔으며 기술의 발달로 큰 부피를 가지던 압력계는 현재 수 mm~cm정도의 크기로 축소되었다. 압력계를 이용한 고도 산출은 기준 압력과 압력계로 얻어진 압력간 관계를 이용하여 진행되며, 이를 위해 기압계의 사전 보정이 필수적이다. 또한 압력계는 생산과정 특성상 실제 압력과 일정 수준의 바이어스가 존재하며, 많은 스마트폰 제조사들은 이를 제조 과정에서 보정하는 것으로 추정되나 환경변수에 의한 오차는 그 특성상 사전에 보정하기 불가능하다는 단점이 있다. 해당 연구에서는 정적 기준국을 이용한 압력계 보정정보 생성론을 확장하여 이동하는 드론에서 보정 정보를 생성하여 이를 적용함으로써 압력계를 이용한 고도 산출을 목표로 하였으며 실험을 통해 드론 보정정보의 생성 및 적용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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