라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5842-5861
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2019
A current autonomous vehicle determines its driving strategy by considering only external factors (Pedestrians, road conditions, etc.) without considering the interior condition of the vehicle. To solve the problem, this paper proposes "An Optimal Driving Support Strategy(ODSS) based on an Genetic Algorithm for Autonomous Vehicles" which determines the optimal strategy of an autonomous vehicle by analyzing not only the external factors, but also the internal factors of the vehicle(consumable conditions, RPM levels etc.). The proposed ODSS consists of 4 modules. The first module is a Data Communication Module (DCM) which converts CAN, FlexRay, and HSCAN messages of vehicles into WAVE messages and sends the converted messages to the Cloud and receives the analyzed result from the Cloud using V2X. The second module is a Data Management Module (DMM) that classifies the converted WAVE messages and stores the classified messages in a road state table, a sensor message table, and a vehicle state table. The third module is a Data Analysis Module (DAM) which learns a genetic algorithm using sensor data from vehicles stored in the cloud and determines the optimal driving strategy of an autonomous vehicle. The fourth module is a Data Visualization Module (DVM) which displays the optimal driving strategy and the current driving conditions on a vehicle monitor. This paper compared the DCM with existing vehicle gateways and the DAM with the MLP and RF neural network models to validate the ODSS. In the experiment, the DCM improved a loss rate approximately by 5%, compared with existing vehicle gateways. In addition, because the DAM improved computation time by 40% and 20% separately, compared with the MLP and RF, it determined RPM, speed, steering angle and lane changes faster than them.
정보화 사회로 진행되어 감에 따라 임베디드 시스템에 관한 연구는 날로 발전해 가고 있다. 개인과 개인간의 정보공유 모델인 P2P의 중앙서버가 필요 없이 다른 사용자들과 정보를 주고받을 수 있는 장점을 팔용 하여 기존 임베디드 시스템의 각각의 센서들은 게이트웨이에 연결하여 서버와 클라이언트 구성이었다면 각 센서끼리 통신이 가능하도록 설계하여 클라이언트끼리 네트? 구성하고자 한다. 최적화 저전력 초소형 임베디드 웹서버를 제안하고 각각의 균열센서, 열감지 센서등등 설계하여 빌딩의 붕괴, 산재 등등의 예상치 못한 사고가 발생시 건물 정보를 수집하는 센서 상호간에 네트?으로 연결시키며 웹포팅 및 웹에서 하드웨어 제어 및 포팅 및 부트로더에서 하드웨어 테스트 과정을 걸쳐 최종으로 결과를 얻는다.
광섬유 센서는 전자기 간섭에 독립적이고 원거리 계측이 가능하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히, 광섬유 브래그 격자(FBG) 센서는 다중화, 절대측정이 가능하여 구조 건전성 모니터링(SHM)을 위해 널리 사용되고 있다. 일반적으로, FBG 센서는 에폭시와 같은 접착제를 이용하여 구조물에 직접 부착 및 모듈 제작을 통해 적용한다. 하지만, 에폭시로 부착된 FBG 센서 기반의 장시간 모니터링 과정에서 신호 변화가 발생하여 보정이 요구된다. 이는 계절적 요인으로써 장시간 온도 변화 환경에 노출되어 센서의 접착구조 변형에 의한 결과이며, 센서 접착제의 열경화 과정에 대한 규명이 필요하다. 본 연구에서는, 패키징 방식 4가지 경우의 FBG 센서 시편을 제작하고, 반복 열하중 시험을 수행하였다. 시험 결과, 상온경화 과정에서 미소한 잔류 압축 변형률이 발생하였고, 반복 열하중 초기단계에서 수백 ${\mu}{\varepsilon}$의 압축 변형률이 인가되어 유지되었다. 이를 통해 FBG를 이용한 장시간 SHM을 위해서는 FBG 센서의 신호에 대한 안정화 과정이 필요함을 확인하였다.
The vehicle-mounted mine detection system with large detection sensor modules can search wide areas with a fast detection speed. To mount the heavy mine detectors on a manned or unmanned vehicle, it is necessary to design the detector driving mechanism and control system based on the considerations driven from the characteristic analysis and the operation requirements of the detection system. Furthermore, while operating the mine detector mounted on a mobile vehicle, it is significant to keep the height from the ground to sensors within a certain distance in order to get a qualified detection performance. As the mine detection sensor, we used ground penetrating radar widely used to geotechnical exploration, mine detection and etc. In this paper, we introduce a driving mechanism through analyzing the characteristics of the vehicle-mounted mine detection system. We also suggest a method to automatically control the distance between the ground and GPR by utilizing the GPR output values, used to detect mines at the same time.
다양한 센서가 부착된 스마트 폰의 보급으로 상황인지 어플리케이션 시장의 규모가 발달하고 있다. 하지만, 한정된 전력으로 인해 원활한 서비스를 제공받기는 어렵다. 상황인지 어플리케이션 관점에서 볼 때, 컨텍스트의 종류에 따라 필요한 센싱 정보가 다르기 때문에, 컨텍스트의 전이가 발생하면 필요한 센서들의 변화로 인해 센서 모듈들을 끄고 켜는 과정에서의 전력 소비가 크며, 정확한 센싱이 되지 않는 상황에서 과도한 센싱을 시도하게된다. 본 논문에서는 실내/실외 컨텍스트 전이에서 발생하는 전력 소모에 초점을 두고 해당 컨텍스트와 연관된 센서 활동을 모델링 한 뒤, 컨텍스트 전이가 일어나는 시점을 감지하여 전력 소모를 최소화할 수 있는 freezing 알고리즘을 적용하는 기법을 제안한다. 시중의 실내/실외 위치추적 어플리케이션을 이용하여 컨텍스트 전이가 발생하는 지점에서, 제안하는 기법의 유무에 따른 소비 전력 차이를 실측하였으며, 시중의 어플리케이션의 실제 구동 중 컨텍스트 전이과정에서의 전력 절감이 있었으며, 전체 시나리오에서 약 20%의 전력 절감 효과를 얻었다.
현대 사회에서 안전 서비스 및 시스템 환경을 구축하고 활용하는 것은 매우 중요하고 관심이 큰 분야이다. 특히, 어린이, 고령자, 여성, 장애인 및 외국인 등 사회적 취약 계층에 대한 안전 서비스 제공은 사회적 이슈가 되고 있다. 그러나, 대부분의 안전 서비스 및 시스템은 일반인을 대상으로 적용되고 있기 때문에 사회적 취약 계층을 위한 시스템 개발이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 상황을 인식하고, 신속한 대응을 할 수 있도록 데이터를 처리, 전송하는 시스템 모듈을 개발하였다. 이를 위해, 실시간 상황 인식에 필요한 다양한 센서를 통합 모듈로 설계하고, 이를 통해 수집된 데이터를 분석하여 처리 결과를 전송하는 안전 시스템 모듈을 개발하였다.
The objects of PV (Photovoltaic) monitoring system is to reduce the loss of system and operation and maintenance costs. In case of PV plants with configured of centralized inverter type, only 1 PV module might be caused a large loss in the PV plant. For this reason, the monitoring technology of PV module-level that find out the location of the fault module and reduce the system losses is interested. In this paper, a fault diagnosis algorithm are proposed using thermal and electrical characteristics of PV modules under failure. In addition, the monitoring system applied with proposed algorithm was constructed. The wireless sensor using LoRa chip was designed to be able to connect with IoT device in the future. The characteristics of PV module by shading is not failure but it is treated as a temporary failure. In the monitoring system, it is possible to diagnose whether or not failure of bypass diode inside the junction box. The fault diagnosis algorithm are developed on considering a situation such as communication error of wireless sensor and empirical performance evaluation are currently conducting.
자율주행 환경은 실시간으로 상황이 급변하기 때문에 동적 객체인식 알고리즘이 반드시 필요하다. 또한, 자율주행자동차에 내장된 센서와 제어모듈이 증가하면서 중앙제어장치의 부하가 급격히 증가하고 있다. 중앙제어장치의 부하를 줄이기 위해서 단일 센서에서 출력되는 데이터의 최적화가 필요하다. 본 연구는 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서를 기반으로 한 동적 객체인식 알고리즘을 제안한다. 라이다에서 출력되는 포인트클라우드 기반 객체인식을 위한 오픈소스들이 존재하지만, 대부분 고성능 프로세서를 요구한다. 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서는 리소스 제약 때문에 기능 구현을 위한 최적화 된 아케텍처가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차를 위한 라이다 임베디드 프로세서 기반 동적 객체인식 아키텍처를 설계하고, 포인트클라우드 크기와 객체인식 처리 지연시간의 상관관계를 분석하였다. 제안하는 객체인식 아키텍처는 포인트클라우드 크기가 증가함에 따라 객체인식 처리 지연시간이 증가하였고, 특정한 지점에서 프로세서의 과부하가 발생하여 포인트를 처리하지 못하는 현상이 발생하였다.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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