For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
현재 온실에서 농작업을 작업기는 사람이 운전하고 있다. 온실 안은 무척이나 무덥고 열악한 작업조건이다. 그렇기 때문에 앞으로 무더운 온실내의 작업기 개발은 사람이 직접 운전하지 않고, 자동화에 의한 무인화 될 것으로 전망된다. 온실에서 자동화 및 무인화의 작업을 돕기 위하여 온실내의 경로(길)에 따라 자동적으로 이동할 수 있는 시스템을 개발하게 되었다. 이 시스템은 작업기의 자동화와 무인화를 위한 것이며, 이를 위하여 온실의 천장에 가이드를 연결한 후 이를 따라 시스템이 자동으로 이동할 수 있는 경로 자동변환 시스템이다. 이 시스템은 연마봉으로 만들어진 경로를 따라 선회 및 직선운동이 가능하며, 이 시스템은 경로 변경을 위한 리미트 스위치와 소프트웨어로 구성되어 있다. 이 시스템의 작동여부를 실험하기 위하여 시테핑모터를 가진 마이크로 마우스를 이용하였다. 견고한 실험실의 평면 위에서의 작동실험은 시스템 작동이 100% 성공률을 나타내었지만 모래위나 다른 조건에서는 성공률이 80% 이하로 낮게 나타났다. 실제 온실에서도 충분한 강도를 가진 연마봉을 이용하여 처짐에 대한 부분을 고려하여 사용한다면 경로를 따라 주행하는 이 시스템은 잘 작동할 수 있을 것으로 기대된다.
High-availability seamless redundancy (HSR) 은 두 개의 복제된 프레임을 각각의 경로로 전송하여 거의'0'시간에 고장을 복구하는 실시간 고장 허용 프로토콜이다. 그러므로 HSR은 스마트 그리드 통신과 같은 첨단 실시간 네트워크에 사용이 가능하다. 그러나 HSR 프로토콜은 고장 복구를 위해 생성되는 불필요한 트래픽이 목적지 노드가 포함되지 않은 하부 네트워크에도 지속적으로 순환하는 주요 단점이 있으며, 이는 네트워크의 트래픽 성능을 저하시키고, 네트워크의 활용 자원을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 효율적인 두 가지 알고리즘, Quick Removing (QR) 과 Port Locking (PL) 이 발표된 바 있다. 본 논문은 QR과 PL을 결합한 새로운 알고리즘, QRPL의 구현 가능성 및 그 성능을 수학적으로 해석 제시하고 시뮬레이션으로 확인하였다. 그 결과 다수의 하위 ring이 연결된 HSR 네트워크에서 유니캐스트 트래픽을 적용시, 표준 HSR, QR, 또는 PL 알고리즘을 개별로 사용하는 것보다, QRPL 알고리즘을 사용하는 경우 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 메모리의 사이즈를 줄이기 위해 Pooling Layer가 MAC에 통합된 구조의 최적화된 CNN가속기를 설계하는 것을 제안한다. 메모리와 데이터 전달 회로의 최소화를 위해 MNIST를 이용하여 학습된 32bit 부동소수점 가중치 값을 8bit로 양자화하여 사용하였다. 가속기칩 크기의 최소화를 위해 MNIST용 CNN 모델을 1개의 Convolutional layer, 4*4 Max Pooling, 두 개의 Fully connected layer로 축소하였고 모든 연산에는근사화 덧셈기와 곱셈기가 들어간 특수 MAC을 사용한다. Convolution 연산과 동시에 Pooling이 동작하도록 설계하여 내장 메모리를 94% 만큼 축소하였으며, pooling 연산의 지연 시간을 단축했다. 제안된 구조로 MNIST CNN 가속기칩을 TSMC 65nm GP 공정으로 설계한 결과 기존 연구결과의 절반 크기인 0.8mm x 0.9mm = 0.72mm2의 초소형 가속기 설계 결과를 도출하였다. 제안된 CNN 가속기칩의 테스트 결과 94%의 높은 정확도를 확인하였으며, 100MHz 클럭 사용시 MNIST 이미지당 77us의 빠른 처리 시간을 획득하였다.
블록체인은 네트워크상에서 기록된 데이터들이 하나의 블록 단위로 수집되어 저장되며 앞뒤로 연결되어 저장되도록 고안되었고, 그 형태가 블록들이 연결되어있는 모습과 비슷하므로 블록체인이라 불리게 되었다. 많은 기업이 국내외적으로 블록체인 기반 서비스를 대중화하기 위해 노력하고 있으며, 다양한 산업에서 블록체인이 활용되고 있다. 본 연구는 블록체인의 기술적 특징을 소개하고 블록체인을 활용한 응용 서비스들을 다룬다. 블록체인의 아키텍처와 핵심기술 5가지를 소개하고 결제서비스와 블록체인 서비스 네트워크, 블록체인 부동산 플랫폼, 신원확인, 암호화폐, 다이아몬드 유통경로 추적, 블로그 정보 기록에서 활용되고 있는 블록체인 응용 서비스들을 소개하고자 한다. 블록체인의 이해를 높이고 향후 블록체인 연구 및 서비스 개발에 유용성을 제공할 것으로 기대된다.
밝기가 동작 전류에 비례하는 LED 조명은 다수의 LED를 직렬 연결하여 정전류원으로 구동하는 방식을 널리 사용하고 있다. 이러한 방식에서는 일부 LED가 고장으로 개방되면 전류 통로가 끊어져 직렬 연결된 모든 LED가 꺼지게 된다. 본 논문에서는 LED 동작 전압보다 약 0.4V 정도 높은 항복전압을 갖는 제너 다이오드를 개별 LED와 병렬로 연결하여 LED 고장 시 전류 우회로를 확보하므로 이러한 문제점을 해결하는 회로를 설계하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 LED 정상 동작 시에는 제너 다이오드로 전류가 거의 흐리지 않고, LED 고장 시에는 제너 다이오드가 안정적으로 전류 우회로로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 소규모 폐쇄 환경에서 스몰 셀을 이용하여 이동단말의 수신 전파환경을 개선하고 수신 전계를 일정하게 유지 시키는 방안을 제안한다. 스몰 셀의 효율적인 통신 인프라 구성을 위해 이더넷 기반 무선 영상녹화시스템의 무선 송·수신 양단을 L2 스위치를 사용하여 연계한다. 수신 측 L2 스위치에 연결된 스몰 셀은 무선 영상녹화 시스템의 무선 네트워크 구간을 공유하여 송신 측 L2 스위치에 연결한다. 그 이후 인터넷망을 통하여 스몰 셀의 관리시스템인 FMS에 정상적으로 연동되면 스몰 셀의 출력을 확인한다. 결과 검증을 위해 전파환경이 열악한 건물 내부의 승강기에 제안 네트워크를 구성하고 승강기가 운행되는 구간의 스몰 셀 적용 전, 후 전파환경을 측정한다. 결과적으로 승강기 전 구간에서 전파환경의 주요 파라미터가 개선됨은 물론 이동하는 승강기 내에서 일정한 수신 전계 강도를 유지한다.
국내 건설프로젝트의 경우 건설생산주체간의 정보 흐름이 원할치 못하여 건설 생산성이 저하되는 원인이 되고 있다. 특히 설계단계에서 건축물의 요구성능, 비용조건, 및 주요자재, 시공과정 등에 대한 고려가 미비하여 시공단계에서 설계 오류로 인한 여러 가지 문제점이 발생하고 있다. 또한 설계검토 및 설계 변경시 관련 주체(발주자, 설계자, 시공자 및 건설관리자)간의 커뮤니케이션이 원활하지 못하여 실수가 발생되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 건축 설계단계에서 건축물의 성능, 비용 및 시공성을 만족하는 건축 부위 최적화 방법 및 이와 연계하여 설계/시공간의 효율적인 정보 처리 방안을 제시하고자 하였다. 또한 본 연구에서의 건설정보는 건물 구성요소의 접합관계, 기둥의 위치, 부위별 시공성 정보 및 현장 제한조건 정보 등 설계 단계에서 고려해야할 설계${\cdot}$시공 정보로 제한하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 건축 시스템의 최적화를 통해 건축설계단계에서 건축물의 성능 및 건물 총생애비용(LCC)과 시공단계의 시공성을 만족하는 건축부위 대안 생성과 이러한 과정에서 발생되는 관련주체간의 커뮤니케이션을 체계화하는 것이다.
오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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