• 한국항해항만학회지
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• 제33권10호
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• pp.685-690
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• 2009

국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)에서는 선박의 해상 충돌을 방지하기 위하여 SOLAS의 요구조건에 따라 모든 선박에 대하여 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)를 의무적으로 장착하도록 권고하고 있다. AIS를 사용하면 타선에 대한 제원 및 항행정보의 획득이 가능하여 충돌방지뿐만 아니라 광역관제, 조난 선박의 탐색구조 등 안전관리에도 활용이 가능하다. 본 논문에서는 AIS 장비를 사용하여 ADS-B (Automatic Dependent Surveillance - Broadcast) 개념 기반의 항공감시용 송수신기를 구현한 결과에 대하여 살펴보도록 한다. 기본적으로 AIS는 해상에서 사용되기 때문에 고도 정보를 사용하지 않지만, AIS 장비 내부에 사용하는 GPS (Global Positioning System) 칩셋에서 제공하는 고도 정보의 추출이 가능하다. 고도 정보를 포함한 감시 메시지 형식을 정의하고, SOTDMA (Self-Organizing Time Division Multiple Access) 방식을 개선하여 ADS-B 송수신기를 구현하였다. 적용 결과를 확인하기 위하여 지상시험 및 비행시험을 수행하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.23-27
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• 2017

본 논문에서는 기존에 발표되었던 데이터 기반보행제어 기법의 단점을 보완하는 다리 간 충돌 회피 기법을 제안한다. 2010년에 제안된 Lee et. al. 의 데이터 기반 이족 보행 제어 기법 [1]은 경우에 따라 보행 중 두 다리가 서로 교차하는 동작을 만들어내기도 하는데, 이는 실제 사람 혹은 이족 보행 로봇의 보행에서는 실현될 수 없는 동작이다. 본 논문에서는 스윙 힙(swing hip)의 각도를 변경하는 피드백 규칙에 스탠스 레그 (stance leg)와의 충돌을 피할 수 있는 추가적인 각도조절을 도입하여 스윙 풋 (swing foot)이 스탠스 풋 (stance foot)을 지난 이후에만 스탠스 풋보다 안쪽으로 움직일 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 기존의 제어기 동작 방식에 최소한의 변경과 추가적인 계산만을 더하여 두 다리가 교차하지 않는 안정적인 보행 결과를 만들어 낼 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권9호
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• pp.561-569
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• 2014

무선 애드혹 네트워크에서 이웃 탐색 과정은 네트워크를 초기화하는데 먼저 수행되어야 하고, 라우팅 알고리즘이나 토폴로지 컨트롤, 그리고 MAC 계층 설계를 위해서도 반드시 필요한 과정이므로 효율적인 분산적 이웃 탐색방법 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 확률적 이웃 탐색 기법 (PND: Probabilistic neighbor discovery)을 제안한다. 제안한 기법에서는 MIMD (Multiplicative-increase, multiplicative-decrease) 정책을 통해 광고 메시지의 전송확률을 제어함으로써 이웃 탐색에 소요되는 시간을 줄이는 것이 가능하다. 더불어 임의의 기기가 광고 메시지를 전송한 경우, 그 메시지가 성공적으로 전송되었는지 여부를 알 수 있는 충돌 감지 기법 (CD: Collision detection)을 도입함으로써 확률적 이웃 탐색 기법의 성능을 더 높일 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 모든 이웃을 탐색하기까지 소요되는 시간을 15.6%~57%까지 감소시킬 수 있음을 보여준다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.151-158
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• 2019

도로 교통에서는 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS)의 핵심 기술인 차량용 무선통신기술(WAVE)을 활용하여 교통사고 예방을 위한 차량과 차량, 차량과 인프라간 교통상황 등 정보를 전달하고 있다. 현재 해상에서는 상대선박의 상태 등의 정보를 전달하는 수단으로 AIS를 많이 활용하고 있으나 AIS 과부하 등 문제점이 대두되고 있어 차량용 무선통신기술을 해상에 적용하는 등 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 검증된 차량용 무선통신기술(WAVE)의 해상적용을 바탕으로 소형선박에 적합한 선박 충돌경보시스템을 개발하였고 실선 TEST를 통해 충돌경보시스템의 적정성을 검토하였다. 차량용 무선통신기술을 활용한 시스템의 적용을 통해 해양사고 예방뿐만 아니라 e-Navigation이나 자율운항 선박 등 차세대 해양안전기술의 발전에 많은 기여를 할 것으로 예상이 된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.561-568
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• 2021

최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.389-394
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• 2006

Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localization technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권2호
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• pp.27-38
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• 2002

양자 우물 반도체 소자 모델링에 있어서 양자 우물의 다중 에너지 부준위 각각에 대한 Boltzmann 방정식의 해를 직접적으로 구하는 self-consistent한 방법을 개발하였다 양자 우물의 특성을 고려하여 Schrodinger 방정식과 Poisson 방정식 및 Boltzmann 방정식으로 구성된 양자 우물 소자 모델을 설정하였으며 이들의 직접적인 해를 유한 차분법과 Gummel-type iteration scheme에 의해 구하였다. Si MOSFET의 inversion 영역에 형성되는 양자 우물에 적용하여 그 시뮬레이션 결과로부터 본 방법의 타당성 및 효율성을 보여 주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.318-320
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• 2006

Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localitzation technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.713-715
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• 2012

본 논문은 24GHz 차량 추돌 예방 레이더 시스템-온-칩을 위한 입력 임피던스, 전압이득 및 잡음지수를 자동으로 측정할 수 있는 새로운 형태의 고주파 자체 내부검사(BIST, Built-In Self-Test) 회로를 제안한다. 이러한 BIST 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 혼성신호/고주파 CMOS 공정 ($f_T/f_{MAX}$=140/120GHz)으로 설계되어 있다. 알고리즘은 LabVIEW로 구현되어 있다. BIST 알고리즘은 입력 임피던스 정합과 출력 직류 전압 측정원리를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 자동으로 쉽게 고주파 회로의 성능변수를 측정할 수 있기 때문에 시스템-온-칩의 저가 성능 검사의 대안이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.995-1001
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• 2005

효율적인 옷감 애니메이션 생성을 위해 암시적 적분법이 표준적 접근법으로 자리 잡았다. 이 기법은 시스템의 안정성이 보장되므로 큰 시간 간격을 사용할 수 있으며, 옷감 모델의 실시간 혹은 상호작용적 애니메이션을 위한 최선의 선택으로 받아들여지고 있다. 암시적 방법이 옷감 애니메이션에 도입된 이후 다양한 종류의 암시적 적분 기반 옷감 애니메이션 기법들이 제안되었으며 일반적인 PC 환경에서 수천 개의 질점을 가진 옷감 모델을 실시간에 시뮬레이션 할 수 있는 수준에 도달해 있다. 암시적 적분법이 안정성을 보장한다는 장점을 가지지만 명시적 기법에 비해 구현이 조금 더 복잡하며 병렬화가 어렵다는 문제를 가지고 있다. 암시적 적분법을 통해 옷감 애니메이션을 생성하는 것은 대규모 희소행렬을 가진 선형 시스템을 푸는 것으로 정형화된다. 본 논문에서는 암시적 적분법의 특성을 이용하여 안정적으로 복잡한 옷감 모델의 동작을 생성하면서도 매우 쉽게 병렬화가 가능한 기법을 제안한다. 옷감 애니메이션은 동작 시뮬레이션과 함께 자체충돌을 고려해야만 사실적인 결과를 얻을 수 있다. 그런데 자체충돌 감지 역시 중요한 계산상의 병목으로 작용한다. 본 논문에서는 효율적인 자체 충돌 처리 기법도 같이 제안한다.