본 연구의 목적은 초연결 산업분야 자율주행차, 커넥티드카의 핵심기술인 차량內 이더넷 네트워크 기술을 대상으로 수익접근법과 IITP 실무가이드 기반 기술가치 모델을 제시하고 제품의 시장규모, 기술의 시장규모 및 시장가치를 평가하는 것이다. 기술평가를 위한 차량內 네트워크, 이더넷 기술, 이더넷 포트 수, 포트 가격, 그리고 어플리케이션 데이터는 글로벌 시장조사기관들이 출처이다. 기업의 매출원가, 판관비, 운전자금 소요율, 자본적지출 등 산정을 위한 재무상태표 및 손익계산서 데이터는 한국은행 기업경영분석보고서를 활용한다. 연구결과에 의하면 기술의 경제적 수명주기 7년 동안 제품시장 규모는 4,703억불, 기술시장 규모는 521억불로 산정되었다. 시장진입 가능성을 반영한 기술시장 가치는 2.6억불로 평가되었고, 기업경영분석보고서를 반영한 경우에는 한국은행 전체평균 및 IITP 하위 25% 수준에서 각각 -27.8백만불, -73.6백만불, IITP 전체평균 및 상위 25%에서는 각각 0.7백만불, 40.2백만불로 평가되었다. 이는 매출대비 원가 비중이 높은 기업 R&D 수행시 정부의 정책지원 뒷받침이 필요함을 함의한다. 본 연구결과는 4차 산업혁명 시대 산업인터넷 분야 시장수요 기반 ICT R&D 기술평가에 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
기존의 지오펜스는 사용자의 관심 지역에 대한 가상의 영역을 설정하면, 설정된 영역에 대한 진/출입 상황인식 서비스만 제공한다. 최근 차세대 기술로서 주목받고 있는 커넥티드 카(Connected Cars)에 지오펜스 기술을 적용하면 추가적인 인프라 구축 비용 없이 응용 서비스가 가능하지만, 이를 위해선 기존 지오펜스의 기능을 확대하여 개선해야 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카 기술을 지원하기 위해서 사전 연구된 모바일 3차원 지오펜스 시스템을 기반으로, 차량과 차량에 적용된 지오펜스 영역이 상황인식에 따라 반경이 변경되는 가변적인 모바일 지오펜스를 제안하고 구현한다. 제안된 가변적 모바일 지오펜스는 가변요인 분석에 의해 가변 결정 알고리즘을 적용한 후, 자신과 주변의 상황인식에 따라 지오펜스의 영역이 변경되는 것을 실험으로 나타낸다. 향후에는 본 논문에서 제안된 가변적인 지오펜스가 커넥티드 카 기술뿐만 아니라 안전하고 효율적인 차량 운행을 돕는 V2X(Vehicle to Everything)의 응용 기술로 활용될 것으로 전망한다.
에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.
디젤자동차용 소형브라운가스 생성 장치의 개발을 위하여 전극 셀의 재료로서 SuS와 Ni 및 Ag기반 셀을 제조하고 셀의 면적과 전해질의 농도 및 전류의 세기를 변화시켜 브라운가스 생성특성을 실험적으로 분석하였다. 전기분해 반응기는 셀의 표면적 및 전극 -극과 +극 배치를 다르게 하여 SMT30, SMT50, SMT50-1, SMT70, SMT90로 제조하였다. 이 때 각 반응기의 따른 브라운가스 생성특성은 셀의 접촉 면적이 클수록 생성특성이 증가하는 경향을 보였으며 전극배치의 경우는 같은 전극면적에서도 극의 배치 따라 차이가 있는 것을 보였다. 또한 전해질의 농도에 대한 영향은 NaOH를 1~3‰로 변화시켰을 때 농도가 적을수록 생성특성이 증가하였고, 전류의 세기의 따른 생성특성은 SMT30, SMT50, SMT50-1, SMT70, SMT90에서 각각 $0.74{\ell}/10min$, $1.0{\ell}/10min$, $1.10{\ell}/10min$, $0.97{\ell}/10min$, $1.13{\ell}/10min$가 얻어졌다.
음성인식에 관한 연구는 꾸준히 발전되어 다양한 분야에서 제품에 적용되고 있으며, 특히 스마트폰과 차량의 내비게이션 시스템과 같은 정보기기에서의 적용은 매우 활발히 이루어지고 있는 것이 현실임에도 불구하고 음성인식 연구에서 한국어의 음운 특성을 고려한 연구는 미흡한 것도 현실이다. 디지털 콘텐츠에서 일반적으로 립 싱크의 제작은 애니메이터의 수작업을 반드시 필요로 하며, 이는 시간의 투입을 요하는 지루한 작업이다. 립 싱크를 자동 생성하는 응용 소프트웨어를 사용하기도 하나 반드시 수작업으로 수정과 보정 단계가 요구될 뿐만 아니라 영어 기반으로 제작된 립 싱크 자동생성 소프트웨어를 적용하므로 한국어 음운체계가 달라 자연스러운 립 싱크를 얻기 위하여 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 한국어 음운체계를 고려한 가상 오브젝트들의 립 싱크를 자동 생성하기 위한 화자 독립 기반 한국어 단모음 실시간 인식 알고리즘을 개발을 목표로 하며, 그 인식 결과는 립 싱크의 애니메이션 키로 활용하고자 한다.
스마트시티 프로젝트의 일환으로 실시간 차량 번호판 인식에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 도로상에 설치된 CCTV에서 트리거 신호 없이 주행하는 차량 영상을 획득할 경우에는 번호판의 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생하여 번호판 인식이 어려워 질 수 있다. 본 논문에서는 트리거 신호를 이용하지 않은 상태에서 입력되어 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생된 차량 영상에도 강한 에지기반 문자 세그먼트 영상생성 기법의 차량 번호판 인식시스템을 제안하였다. 제안한 실시간 차량 번호판 인식 알고리즘을 도로상에 설치된 CCTV에 구현하고 일주일 동안 번호판 인식 실험을 수행해 본 결과 1일 평균 1,535 대의 통과 차량에 대해서 97.5%의 번호판 검출률을 얻을 수 있었으며 검출된 번호판에 기록된 문자들의 99.3%를 인식할 수 있었다.
본 논문에서는 5.9 GHz에서 동작하는 광대역의 Butler Matrix에 기반한 차량 간 통신(V2X)용 안테나의 설계법이 제시된다. V2X가, 교통 시스템의 지능화, 모바일 통신 기능의 다각화, 주파수 자원의 포화문제 해소, 신호 송수신의 효율성을 극대화를 위한 빔 형성 및 빔 조향 안테나를 필요로 함에 따라, 부피가 크지 않으면서 요구사항을 충족할 수 있는 Butler Matrix 급전부와 그에 연결된 방사체를 구현한다. 기본적인 Butler Matrix를 구성하는 협대역 부품들과 방사체가 먼저 설계된 다음, 안테나 시스템의 차량 장착시에 발생될 주파수 천이에 대해 영향을 크게 받지 않기 위한 광대역용 Butler matrix의 구성품들이 설계된다. 협대역과 광대역 구조들의 성능들이 서로 비교되어, 빔 형성 및 빔 조향의 공통된 성능을 보이는 동시에, 주파수 영역에서 대역폭 관점에서의 차별성이 도시된다.
제한된 도로에서 증가되는 차량으로 인해서, 평균주행속도가 떨어지고 교차로의 대기 손실이 많아지고 있다. 본 논문은 10개 교차로를 연동 제어를 할 수 있는 새로운 교통체제 개념을 제안한다. 예를 들어서 오늘 야구경기가 8시경에 열린다고 하면 야구경기가 시작하기 전 1시간 혹은 1시간 30분전에 교통량이 증가할 것이다. 이럴 때에는 아무리 우수한 전자 신호등 시스템도 최적녹색시간을 예측할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 평균 승용차 대기시간을 최소화하고 평균 주행속도를 향상하기 위해서 전처리로써 퍼지규칙 및 신경망을 이용한다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 지능적으로 제어할 수 있는 지능적인 소프트웨어 PLC(Programmable Logic Controller)를 구현하였다. 시뮬레이션결과 제안된 연동 녹색시간이 연동 녹색시간을 고려하지 않은 전자신호등보다 평균 승용차 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다.
본 연구는 GIS를 이용하여 미시적 수준에서 교통현상을 시뮬레이션 할 수 있는 미시적 수준의 교통모형을 설계 및 구현하는데 목적이 있다. 이를 위해 차량이 GIS 도로 중심선 자료를 차선, 이동속도 등이 반영된 도로 네트워크 자료로 인식하는 방법론을 개발하였으며, 운전자의 주행 행태를 반영하기 위해 환경인식모형, 차두시간분포모형, 차량추종모형 및 차로변경모형으로 행태모형을 설계 및 구현했다. 모형의 정확도 평가는 종로구의 자하문길을 대상으로 관측자료와 예측 자료를 비교하였으며, 그 결과 시간대별 이동 속도를 매우 정확하게 예측한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 구현된 GIS 기반의 미시적 수준의 교통모형은 교통 탄소 배출량 분석, 교통류 평가 및 도시기반시설 입지 계획등의 다양한 분야에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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