미시교통류의 한 연구분야인 차량추종이론은 1950년대에 처음으로 제시되었고 1960년대에 활발히 진행되다가 자료수집의 한계로 인해 연구가 부진하다가 위성을 이용한 차량의 위치추적 기술의 발달과 컴퓨터의 이용이 보편화되면서 다시 활기를 띠고 있다. 최근에는 GPS(global positioning systems)의 수신자료를 이용한 연구가 많이 수행되고 있다. GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 여러 대의 차량의 연속주행에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 본 연구는 현실자료를 기반으로 한 국내 교통류에 적합한 차량추종모델 파리미터를 정산하기 위하여 수집장치로서 DGPS의 활용 가능성을 타진하는 실험을 반복 수행하였고, DGPS를 활용한 분석 프로세스를 정립하고, 오차에 관한 현장조사를 수행하며, DGPS 수신자료의 활용성을 판단하여 추가조사를 통하여 제한적이긴 하나 차량추종모델의 파라미터를 정산한 후 이 값을 기존 연구결과와 비교해 보는 과정으로 구성되었다. 또한 최근 미시적 시뮬레이션의 도입이 광범위하게 이루어지고 있고. 시뮬레이션에는 차량추종모델이 적용 되어있다. 파라미터 정산의 어려움으로 인해 외국의 Default 값을 수정 없이 사용하고 있는데 국내 운전행태가 외국의 경우와 다르므로 Default값을 사용하는 것은 분석의 문제 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 현장실험을 통해 수집된 DGPS 수신자료를 이용하여 제한적이나마 PARAMICS의 차량추종모델의 파라미터를 정산하는 것으로 현실에 맞는 파라미터 정산치 가능성을 판단하였다.
텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.
건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
본 연구에서는 첫째, 국제표준에서 규정한 형광직물과 재귀반사 소재에, 아동들이 선호하는 동물의 문양을 재귀반사 필름과 검정색 직물로 디자인하여 부착한, 2벌의 안전의복과 안전조끼를 제작하였다. 둘째, 야간에 주변광원이 없어도 원거리에서 생체를 인지할 수 있도록 안전의복에 스마트 포토닉 디바이스를 장착함으로써, 어린이들이 어두운 때 버튼 원터치만으로 상황에 따라 3가지 발광이 가능하도록 구현하였다. 제작한 스마트 안전의복을 마네킹에 착용시켜 주야간의 시인성을 비교한 결과, 시인성의 차이가 야간에 확연히 나타났는데, 기존의 안전의복 착용 시에는 주변광원 없이는 착용자가 표출되지 않은 반면, 스마트 안전의복 착용 시는 약 70m의 원거리에서도 표출됨을 확인하였다. 따라서 야간이나 기상악화 시에 주행하는 운전자가 원거리에서 생체를 인지할 수 있어 교통사고나 도로상의 안전사고 예방에 기여할 것으로 기대된다. 셋째, 광섬유의 발광기능 안정성 유지와 발광시간의 연장을 위하여 에너지 소진 시 태양전지로 수확한 전기에너지를 사용함으로써, 장시간 안정되게 광섬유 발광이 가능하여 시인성의 안정성을 확인할 수 있었다. 이로써 스마트 포토닉 안전의복은 야간 작업자용으로도 활용 가능함이 증명되었다. 그러므로 광섬유 안전의복은 태양전지에 의한 에너지 하베스팅 적용으로 안정적인 충전에 의해 실생활뿐만 아니라 어두운 산업현장에서도 착용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.
영산강 하구는 하구둑 및 방조제 건설등의 개발 사업으로 해수유동 체계에 변화가 발생하였으며, 인위적인 하구둑 운영에 의해서 담수 방류가 조절되어 자연적인 하구와는 다른 하구순환 형태를 나타내며, 하천 기원 퇴적물의 유입이 제한적이다. 하구둑 방류가 빈번한 하계의 하구 퇴적물 이동양상과 수지를 파악하기 위하여 3차원 수치모델인 EFDC를 적용하였다. 외력 및 육상 유입 조건을 실시간으로 입력하고, 연구지역의 퇴적물 입도특성을 바탕으로 모래, 실트, 점토의 다중 입경을 적용하여 모델링을 수행하였다. 관측 조석, 조류와 부유사 농도에 대하여 보정 검정된 모델링 결과에 의하면, 2011년 8월에 부유 퇴적물은 표층에서 외해방향으로 이동하지만 중 저층에서는 하구 내측으로 이동한다. 하구둑 방류에 기인한 하구순환에 의해 실트 크기 입자에 의한 퇴적이 우세하게 나타나며, 점토 크기 입자는 대부분 하구 내에서 순환을 반복하는 양상을 보였다.
최근 어린이 통학버스 사용이 증가함에 따라 통학버스 운전자 및 동승 보호자의 과실로 인한 사고도 큰 폭으로 증가하고 있다. 정부에서는 이를 방지하기 위한 다양한 정책들을 내놓고 있다. 이에 우리는 어린이 통학버스 사고 방지 및 안전 관리를 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템을 이용하면 버스 운전자는 각 좌석별 어린이의 착석 여부와 안전벨트 사용 여부를 동시에 쉽게 확인할 수 있으므로 운전 중에도 어린이들의 상태에 따라 빠르게 대처 할 수 있다. 카메라로 찍히는 이미지를 실시간 분석하여 얼굴을 인식하는 기능이 있어서, 어린이들은 각자의 키에 맞게 길이가 자동 조절된 안전벨트를 사용할 수 있다. 따라서 교통사고 발생 시 발생 가능한 2차 상해를 방지할 수 있다. 또한 어린이들이 버스에서 내린 것을 확인하기 위한 슬리핑 차일드 체크 시스템과 실시간으로 어린이의 위치를 부모에게 알려주기 위한 문자 서비스도 제공된다. 라즈베리파이를 기반으로 하여 모터, 카메라, 압력센서, 블루투스 모듈 등을 이용하여 구현되었다. 이것을 버스 모형에 부착하여 일련의 기능들이 정확하게 동작함을 확인하였다.
사물인터넷 기술의 발전에 따라 사물 간 데이터 통신이 확장되고 있는 추세이다. 관련 기술을 차량에 접목하고자 하는 차량간 데이터 통신기술과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동식 단말의 데이터 통신을 위해서는 데이터 안정성과 신뢰성, 실시간성이 보장되어야 한다. 무선 네트워크의 대역폭과 통신 속도, 무선 포화도에서 유리한 5GHz Wi-Fi 대역을 차량간 데이터 통신 네트워크로 선정하였다. 5GHz Wi-Fi 네트워크를 차량용 네트워크에 설계 및 구현하기 위한 분석을 진행한다. 이동통신 단말장치의 특성을 고려하고 고속데이터 스위칭이 가능하도록 연속적 가변 통신 구조를 제안한다. AP접속 절차를 단순화해 무선 단말 간 접속시간 지연을 줄인다. TCP/IP기반 DHCP 서버 기능을 제한하고 동보전송 프로토콜 방식으로 구현함으로써, 단말장치간의 통신지연을 개선한다. 일반적인 상용 Wi-Fi 통신 방식과 대비하여, 접속 동작 및 반응속도가 5초 이상 향상되었다. 이 방식을 활용하여 차량 간 다양한 이벤트 데이터 통신에 확장 적용이 가능하다. 또한 무선 데이터 기반 지능형 도로망과 자율주행을 위한 체계로 확장이 가능하다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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