본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 과속 방지턱 데이터의 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 이를 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다. 과속방지턱은 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 적용하여 도로상의 과속방지턱을 추출하였다. 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 마지막으로 동시적 위치추정 및 지도작성 (SLAMs :Simultaneous Localization And Mapping) 시스템을 구현하여 탐지알고리즘과 취득결과의 정확성을 평가하였다.
본 논문은 스파크 점화방식의 엔진에서 차량의 주행상태에 따른 점화코일의 전류량을 측정하여 추가적인 전류를 공급하는 충전 전류제어장치를 설계 및 구현하였다. 1차 점화코일의 전류를 실시간 측정하여 차량 상태에 따른 안정적 전원 공급 및 과전류를 방지함으로써 차량 엔진의 출력증대 및 효율적인 연소가 가능하도록 점화에너지를 증가시켜 엔진 성능을 향상코자 하였다. 제안하는 장치의 유효성 실험을 위해 정상적으로 운행되는 차량에 장착 후 출력과 토크에 대한 성능평가를 하였으며, 다이나모 장비를 이용한 장치 실험결과는 장착전 후 출력과 토크 성능 대비 평균 10% 이상 증가함을 보여주었다.
산악지형이 많은 우리나라는 자연환경 여건상 터널 수요가 많고 안전한 운영을 보장 할 수 있는 터널 유고감지 시스템에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 감지하여 터널 사무소에 전달 터널의 안전한 운영을 도울 수 있는 터널 유고감지 시스템을 제안 하였다. 제안한 시스템은 차 영상 기법과 같은 단순한 영상 분석 알고리즘을 사용하여 시스템의 신속성을 높였으며 유고의 종류 보다는 유고상황의 발생여부를 정확히 판단하데 중점을 두어 시스템의 정확성도 확보하였다. 또한 영상 분석 장치 한 대당 네 대의 카메라를 수용할 수 있게 함으로써 시스템의 비용적인 측면도 고려하였다. 그리고 카메라의 대수에 따라 영상분석 장치를 추가함으로써 카메라 대수에 관계없이 시스템의 확장성을 용이하게 하였으며 터널 유고상황 정보를 웹에서도 접근 가능하게 하여 원격지의 다른 터널 시스템과의 연동 등의 추가 확장성도 고려하였다. 구현된 시스템을 실제 터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생한 장애물, 정지 사고차량, 차량 정체 지체, 사람 이륜차, 연기 화재, 조명 이상, 역 주행 등의 유고상황을 모두 실시간으로 정확히 감지하였다.
본 논문에서는 자율주행 자동차에 물체를 인식하고 거리를 측정하는데 효율적인 센서 융합을 제안한다. 자율주행 자동차에 사용되는 대표적인 센서는 레이더, 라이다, 카메라이다. 이 중 라이다 센서는 차량 주변의 맵을 만드는 역할을 한다. 하지만 날씨 조건에 성능이 하락하고 센서의 가격이 매우 비싸다는 단점 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 비교적 저렴하고 눈, 비, 안개에 지장 없는 레이더 센서로 거리를 측정하며 차량 주변을 관찰한다. 물체 인식률이 뛰어난 카메라 센서를 융합하여 물체 인식 및 거리를 측정한다. 융합된 영상은 IP서버를 통해 실시간으로 스마트폰에 전송되어 현재 차량의 상황을 내부, 외부에서 판단하는 자율주행 보조 시스템에 사용될 수 있다.
오늘날 많은 사람들은 공동의 실내 공간에서 학업이나 업무 등의 다양한 일을 수행한다. 그러나 이렇게 함께 공동으로 사용하는 공간은 여러 가지 오염 요인에 의해 업무의 효율 뿐 만아니라 건강에도 좋지 않은 영향을 미치게 될 수 있다. 그래서 무엇보다도 공동으로 사용하는 공간에 대한 쾌적한 환경의 유지가 중요한 요소로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 공동으로 사용되는 사무실이나 도서관, 강의실 등의 공간을 보다 쾌적한 환경으로 만들기 위해서 환경적으로 유해한 요소들을 분석하고, 이러한 유해 요소들을 관리하여 보다 좋은 생활환경을 제공하기 위한 통합 실내 환경 관제시스템을 설계 구현한다. 제안된 실내 환경 관제시스템은 실내 환경의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있고 액추에이터를 구동시킴으로써 쾌적한 환경을 제공할 것이다. 또한, 각종 실내 공간에 적용할 수 있을 뿐만아니라 사람들의 실내 환경오염 인지도 역시 높이는 방안이 될 것이다.
국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 기존에 2D 기반의 네비게이션과 같은 시스템의 단점을 보완하고 더 안전한 주행을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 교통 신호등의 위치 검출 및 신호인식 기법을 구현하여 보다 효과적으로 실시간 영상처리가 가능하도록 그 방법을 제안한다. 차량 전방의 깊이 정보를 측정하는 방법의 한계와 무인자동차 구현을 위한 신호등 인식기능의 한계, 그리고 기존 신호등 인식프로그램은 밝기변화에 민감하여 신호분석에 장애가 있다는 점을 고려하여 영상처리를 이용해 차량 전방의 깊이정보를 파악하고, 신호등을 검출하여 신호를 분석하고 전방에 검출된 신호등의 색성분과 신호등-차량 간의 거리를 구하는 프로그램을 구현한다.
교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.
We stand at the brink of a fundamental change in how medicine will be practiced. Over the next 5-20 years medicine will move from being largely reactive to being predictive, personalized, preventive and participatory (P4). Technology and new scientific strategies have always been the drivers of revolutions and this is certainly the case for P4 medicine, where a systems approach to disease, new and emerging technologies and powerful computational tools will open new windows for the investigation of disease. Systems approaches are driving the emergence of fascinating new technologies that will permit billions of measurements on each individual patient. The challenge for health information technology will be how to reduce this enormous amount of data to simple hypotheses about health and disease. We predict that emerging technologies, together with the systems approaches to diagnosis, therapy and prevention will lead to a down turn in the escalating costs of healthcare. In time we will be able to export P4 medicine to the developing world and it will become the foundation of global medicine. The "democratization" of healthcare will come from P4 medicine. Its first real emergence will require the unprecedented integration of biology, medicine, technology and computation. as well as societal issues of major importance: ethical, regulatory, public policy, economic, and others. In order to effectively move the P4 scientific agenda forward new strategic partnerships are now being created with the large-scale integration of complementary skills, technologies, computational tools, patient records and samples and analysis of societal issues. It is evident that the business plans of every sector of the healthcare industry will need to be entirely transformed over the next 10 years.and the extent to which this will be done by existing companies as opposed to newly created companies is a fascinating question.
최근 국내 협력 업체와 함께 국산 전동차를 제작하였다. 전동차에서 주 제어장치는 열차종합제어장치인 TCMS로서 시스템 성능, 편리한 유지 관리 그리고 서비스 관점의 유연성을 고려하면서 TCMS의 요구분석을 수행하였다. 이를 기반으로 새로운 내부 버스 구조와 RTOS로서 QNX를 적용하게 되었다. TCMS 기능을 서비스 장치와 제어/감시 기능으로 분리하여 열차의 성능 개선과 편리한 유지 보수 그리고 고객 요구를 만족하였다. TCMS는 하드웨어에 구현된 다양한 프로토콜을 통하여 열차에 장착된 제어 장치를 제어하고 관리한다. 시스템의 성능 검증과 안정성을 확인하기 위하여 EMC/EMI를 비롯한 다양한 시험을 KOLAS 인증 기관과 한국철도기술연구원에서 시행하였다. 현재 TCMS는 새로 개발된 열차에 장착되어서 시운전을 통하여 성능 검증을 수행하고 있다.
자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 차선 인식 또한 그 중 하나이다. 본 논문에서는 입력된 영상에서 차선 경계선을 인식한 뒤 ROI를 경계선 주변으로 제한하여 연산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 선처리 과정을 통해 차선 경계선으로 추정되는 영역의 주변만을 ROI로 지정하는 V-ROI를 이용하여 연산 영역을 줄이고 이를 통해 연산량과 연산 시간을 줄인다. 또한 차선 인식의 경우 고해상도의 영상이 필요하지 않으므로 입력 영상을 축소하여 차선 인식 알고리즘을 적용하는 방법을 통하여 영상의 해상도에 관계없이 연산량을 비슷하게 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘을 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 구현하였으며 초당 30 프레임 이상을 처리하는 실시간 동작을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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