언제 어디서나 컴퓨터 통신을 제공하는 유비쿼터스 통신이 대두되면서 차량은 자체 센서 및 제어 기기를 통신 네트워크로 연결할 뿐 아니라 승객에게도 통신 연결을 제공하는 새로운 통신 플랫폼으로서 주목받고 있다. 모든 통신 네트워크를 IP로 연결하는 4세대 이동 통신으로의 전이를 위하여 차량 내 네트워크 또한 IP 연결이 요구된다. 네트워크 이동성은 이동 IPv6 기반의 개념으로서, 이동의 단위를 호스트가 아닌 네트워크로 하여, 차량과 같이 다수의 이동 통신 노드를 포함하는 경우에 동시에 다수의 이동성 관리를 처리하는 부담을 해결하기 위하여 등장하였다. 네트워크 이동성을 이용하면 이동 라우터가 인터넷과 차량 내 이동 노드들 사이에서 이동성 관리를 일괄하여 처리한다 트래픽의 단일 통과 지점인 이동 라우터의 신뢰성은 전체 차량 내 IPv6 네트워크의 성능을 좌우하는 중요한 요소이며 단일 고장 지점이 된다. 본 논문에서는 차량 내 IPvS 네트워크의 신뢰성 향상과 충분한 데이터 전송률 제공을 위하여, 멀티호밍 기법에 의한 적응형 다중 이동 라우터 구조를 제안한다. 제안하는 다중 이동 라우타 구조는 차량의 종류에 따라 달라지는 이동성 특징을 이용하여 동적으로 무선 연결 상태가 변화하는 환경에 적응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 다중 이동 라우터 관리 구조가 기존의 단순 라우터 중복 구조에 비하여 세션 연결성을 증가시킴으로써 패킷 손실을 감소시키고 신뢰성을 높임을 보여준다. 또한 유효 도달 범위와 데이터 전송률이 서로 다른 액세스 기술이 혼재하는 통신 환경에서 세션 연결성을 보장하는 동시에 데이터 전송률 향상을 도모하는 적응성을 보인다.
낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.
프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
본 연구는 온실환경의 변화 정도에 따라 환경제어 구동기를 조합하고 제어할 수 있게 하는 다중 위상 처리구조를 갖는 온실 복합환경제어 알고리즘을 설계하고 검증한다. 복합환경제어 시스템은 온실 내외부에 설치된 센서들이 감지한 정보를 복합환경제어기가 분석하여 작물 생육 환경이 유지되도록 각종 구동기를 복합적으로 작동시키는 시스템이다. 복합환경제어기는 복합환경제어 알고리즘으로 제어를 지시하는데, 복합환경제어 알고리즘은 측정장치의 입력값, 구동장치의 상태값, 초기 설정값 등으로 구동기 제어장치 운영에 필요한 결과값을 산출한다. 기존의 알고리즘들은 대부분 반복주기별로 구동기 제어장치들의 제어절차를 단일 위상에서 수행하는데, 산출값의 오차로 인해 온실환경에 이상변화를 일으킬 수 있다. 제안한 알고리즘은 환경통제, 환경조절, 장치운영이라는 다중 위상에 제어절차를 분산하였다. 즉 매 반복주기 마다 먼저 환경통제 위상에서 환경변화를 감지하고, 다음으로 환경조절 위상에서 해당 환경을 조절할 수 있는 구동기 제어장치들을 조합하며, 마지막으로 장치운영 위상에서 구동기 제어장치가 제어하는데 필요한 제어값을 산출한다. 제안한 알고리즘은 온실 환경요소와 구동기 제어장치 간의 관계를 분석한 결과를 기반으로 하여 설계되었다. 검증 분석에 의하면, 다중 위상 처리구조는 구동기 제어장치의 설정값을 수정 또는 보완할 수 있는 여지를 제공하고, 관련된 환경요소의 변화를 한꺼번에 반영한 구동기 제어장치의 운영을 가능하게 한다. 또한 이 구조는 기존 조건 기반 복합환경제어 알고리즘 개선에 적용할 수 있어서 최적 온실환경 조성을 목표로 하는 복합환경제어 시스템의 개발에 기여할 것이다.
고속철도 차륜의 미소결함을 고속 고공간 분해 능으로 측정할 수 있는 새로운 비파괴검사법이 요구되고 있다. 본 연구는 종래의 스캔형 자기카메라를 개선하여, 다중증폭회로와 결함표시를 위한 펄스 발생기를 장착한 신호처리회로를 제안한다. 홀센서를 선형으로 배열하고, 배열의 직각방향으로 차륜이 정속으로 회전하게 하면, 차륜의 답면을 검사할 수 있다. 각각의 홀전압을 증폭하고, AD변환기를 통하여 $\mu$-processor에 의하여 시간에 따른 전압차, 즉 ${\partial}V_H/{\partial}t$를 연산한다. ${\partial}V_H/{\partial}t$가 결함의 존재를 의미하는 비교치보다 클 때 pulse 신호가 발생하여 결함을 지시한다. 휠 시험편을 이용하여 제안된 방법을 검증하였다.
일반적으로 센서노드간의 데이타통신은 내부처리나 센싱 작업보다 더 많은 에너지 소모를 요구한다. 본 논문에서는, 내용인지(context-aware) 라우팅 테이블(routing table)을 이용하여 인접한 노드간의 질의 송수신을 위해 필요한 패킷 송신 수를 줄여 질의 최적화를 수행하는 새로운 아이디어를 제안한다. 내용인지 라우팅 테이블에는 현재 노드로부터 도달 가능한 하위노드에서 측정할 수 있는 센서의 종류에 관한 정보가 저장되어 있다. 내용인지 라우팅 정보를 이용하여 각 노드는 자식노드에게 불필요한 질의 송신이나 결과 전달을 차단함으로써 불필요한 패킷 송신의 수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 바탕으로 한 시뮬레이션에서 최대 약 80%의 성능 효과를 보였다.
Purpose: Accurate monitoring of information from various agricultural vehicles is one of the most important factors for appropriate management strategy of field operations. While there has been a number of study and design on applications of sensors and actuators for data acquisition and control system in tractor, incompatibility between various customized hardware and software has become a major obstacle to the universal deployment in real field operation. International standard for implementation of electronic control unit (ECU) in agricultural vehicles has becoming a mandatory requirement for inter-operation compatibility in the international trade of agricultural vehicle industries. The ISO 11783 standard is basically based upon well known communication technology designated using the controller area network (CAN) bus. While CAN bus could provide 1.0 Mbps of communication speed, the standard only recommended 250 kbps. Methods: This study presents the implementation and evaluation of ISO 11783 for tractor electronic control units (TECU)with a higher transmission rate from multiple ECU than 250 kbps. Throughput and loss rate of the developed prototype were calculated across manipulated bus load for laboratory experimental tests, and the maximum requirement of transmission rate by ISO 11873 was satisfied with lower than 60% of bus load. Results: Field tests with a TECU implemented to process messages from global positioning system (GPS) receiver resulted that the root mean square error of position information was lower than 4 m with 0.5 m/s as a travelling speed. Conclusions: Results of this study represent the utilization of the international standard ISO 11783 to providepractical developments in terms with the inter-operability of TECU.
An integrated fault detection and isolation method is proposed in this paper. The main objective of this paper is development fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the DKF (Decentralized Kalman Filter) and the bank of IMM (Interacting Multiple Model) filters using penalty scalar for both partial and total faults and the outlier detection algorithm for preventing false alarm also included. The proposed FDI (Fault Detection and Isolation) scheme is developed in four phases. In the first phase, the outlier detection filter is designed to prevent false alarm as a pre-filter. In the second phases, two local filters and master filter are designed to detect sensor faults. In the third phases, the proposed FDI scheme checks sensor residual to isolate sensor faults and 11 EKFs actuator fault models are designed to detect wherever actuator faults occur. In the last phases, four filters are designed to identify the fault type which is either the total fault or partial fault. The developed scheme can deal with not only sensor and actuator faults, but also preventing false alarm. An important feature of the proposed FDI scheme can decreases fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification. To verify the proposed FDI algorithm performance, the Simulator is also developed under the Matlab/Simulink environment.
삼차원 집적화기술의 현황과 과제 및 향후에 요구되어질 새로운 삼차원 집적화기술의 필요성에 대해 논의를 하였다. Super-chip 기술이라 불리우는 자기조직화 웨이퍼집적화 기술 및 삼차원 헤테로집적화 기술에 대해 소개를 하였다. 액체의 표면장력을 이용하여지지 기반위에 다수의 KGD를 일괄 실장하는 새로운 집적화 기술을 적용하여, KGD만으로 구성된 자기조직화 웨이퍼를 다층으로 적층함으로써 크기가 다른 칩들을 적층하는 것에 성공을 하였다. 또한 삼차원 헤테로집적화 기술을 이용하여 CMOS LSI, MEMS 센서들의 전기소자들과 PD, VC-SEL등의 광학소자 및 micro-fluidic 등의 이종소자들을 삼차원으로 집적하여 시스템화하는데 성공하였다. 이러한 기술은 향후 TSV의 실용화 및 궁극의 3-D IC인 super-chip을 구현하는데 필요한 핵심기술이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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