자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.
본 연구는 택시 GPS 프로브 정보를 수집하여 링크 결손 방지와 링크 진출 입 시각을 판단하여 표준링크기반의 통행속도 정확도를 향상시키기 위한 시스템 개발을 목적으로 진행되었다. 이를 위해 표준링크기반 맵매칭과 개별차량 통행속도를 산출하고 이를 이용해 서비스링크 평균 통행속도 산출을 위한 5단계 과정으로 구성된 프레임워크와 알고리즘을 제시하였다. 그리고 테헤란로와 학동로 두 곳의 현장 조사를 실시하여 본 논문에서 제시한 방법에 의한 결과를 검증하였다. 현장조사 전체시간 기준으로, 통행속도 편차는 0.2km/h와 0.6km/h, 정확도는 99%와 96%, 그리고 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 1%와 4%로 나타났다. 결과적으로 표준링크를 사용하지 않는 기존 방법론보다 우수한 정확도를 보였다.
HACCP이란 식품의 원재료부터 제조, 가공, 보존, 유통, 조리단계를 거쳐 최종소비자가 섭취하기 전까지의 각 단계에서 발생할 우려가 있는 위해요소를 규명하고, 이를 중점적으로 관리하기 위한 중요관리점을 결정하여 자율적이며 체계적이고 효율적인 관리로 식품의 안전성을 확보하기 위한 과학적인 위생관리체계라고 할 수 있다. 본 논문에서는 HACCP의 체계적이고 효율적인 관리를 위해 식품의 유통 단계인 운송과정에서의 온도 및 습도를 측정하고, 이 정보를 통신망을 이용하여 주기적으로 서버에 전송하는 모니터링 단말기 및 이를 구현하는 firmware를 설계하였다. Sub-net에서 측정된 정보를 포함하여 단말기에서 전송된 데이터가 서버에 잘 저장되었으며 서버에서 보낸 응답도 단말기에 잘 수신됨을 확인하였다. 향후 이를 이용하여 식품의 이력관리 및 데이터 추적, 통계자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 시스템은 학교나 직장 등 단체 급식소, 원재료나 식품 보관 등의 물류창고 등에서도 응용할 수 있는 시스템이 될 것으로 사료된다.
대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.
전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
On Aug. 4, 2022, at 23:08:48 (UTC), the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO), also known as Danuri, was launched using a SpaceX Falcon 9 launch vehicle. Currently, KPLO is successfully conducting its science mission around the Moon. The National Aeronautics and Space Administration (NASA)'s Deep Space Network (DSN) was utilized for the successful flight operation of KPLO. A great deal of joint effort was made between the Korea Aerospace Research Institute (KARI) and NASA DSN team since the beginning of KPLO ground system design for the success of the mission. The efficient utilization and management of NASA DSN in deep space exploration are critical not only for the spacecraft's telemetry and command but also for tracking the flight dynamics (FD) operation. In this work, the top-level DSN interface architecture, detailed workflows, DSN support levels, and practical lessons learned from the joint team's efforts are presented for KPLO's successful FD operation. Due to the significant joint team's efforts, KPLO is currently performing its mission smoothly in the lunar mission orbit. Through KPLO cooperative operation experience with DSN, a more reliable and efficient partnership is expected not only for Korea's own deep space exploration mission but also for the KARI-NASA DSN joint support on other deep space missions in the future.
본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 2006년에 개발된 한국형 수중로봇시스템(심해무인잠수정시스템)의 바람직한 미래상을 도출하였다. 한국이 개발한 이 심해무인잠수정의 설계심도는 6000미터이며, 그 구성을 보면, '해미래'는 실질적인 심해탐사작업을 실행하고, 이 '해미래'를 지원하는 '해누비'는 심해에서 시료채취나 탐사가 가능하다. 한편 이 한국형 심해무인잠수정시스템은 수중복합항법시스템을 사용하고 있지만, 6000m심해에서 5m이내의 항법오차가 있고 50cm이내의 상대 위치오차를 가지고 있다. 따라서 본고는 이를 보완하여 관련 분야에서 기술 선도국이 될 수 있는 한국정부가 추진해야 할 바람직한 미래전략방향을 고찰했다. 그 결과 인디케이터와 가상벽을 갖춘 외부장치를 구비한 심해무인잠수정 시스템 개발이 한국에 있어 미래지향적인 정책추진방안이었다.
우리나라는 건널목 중 약 91.1%가 정거리 방식을사용하고 있으며, 약 8.9%가 정시간 방식을 사용하고 있다. 정거리 방식의 경우 열차의 종류에 따른 접근속도의 편차를 고려하지 않고 단지 최고속도의 열차를 기준으로 한 건널목 대기시간을 차량운전자와 보행자에게 제공한다. 이는 저속 열차의 통과 시 건널목 대기시간이 길어져 차량 운전자와 보행자의 불만을 야기하며 건널목 대기시간이 필요 이상으로 긴 경우 차량운전자와 보행자는 경고를 불신하게 되고 잘못된 판단을 유도하게 되어 사고가 발생할 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 철도건널목의 정확한 정시간 방식의 운영으로 철도건널목 사고예방 및 안전성 향상에 기여하고자 한다. 정확한 정시간 방식의 운영을 위하여 초음파 검지기를 이용한 열차 위치추적 및 속도검지 방식을 개발하였다. 초음파 검지기의 설치위치는 본 연구의 범위인 열차최고속도 160km/h와 새마을호의 최고속도 및 가속도 건널목 최소경보시간을 고려하여 선정하였다. 그리고 개발된 열차 위치추적 및 속도검지 방식의 알고리즘에 대한검증은 사고위험성의 문제로 실내에서 간이시험을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 열차 위치추적 방식의 경우 실제 열차의 위치와 본 연구에서 개발된 알고리즘에 의한 열차 위치는 일치하였으며, 속도검지 방식은 실제 열차의 속도와 개발된 알고리즘에 의한 속도와의 오차가 최대 0.07m/sec인 것으로 분석되었다.
서비스 로봇은 사람이 생활하는 환경에서 동작한다. 이런 환경에서는 일반적인 휠베이스 모빌러티(Mobility) 방식의 이동로봇은 동적인 장애물과 정적인 장애물에 둘러싸여 있으므로 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행에 제약을 받게 된다. 이것은 소위 비홀로노믹(Non-Holonomic) 시스템 특성으로 주행 중인 이동로봇은 장애물을 만나면 별도의 조향장치를 사용하거나 차동 휠 구조 로봇의 회전 과정을 수행한 후 이동하고자 하는 방향으로 진행할 수 있다. 이런 장애물을 신속하게 회피하려면 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성이 필요하다. 홀로노믹 시스템은 별다른 회전과정 없이 단순히 좌우로 이동만 하면 된다. 이러한 특성으로 민첩하게 주행할 수 있고 좁은 공간에서 비홀로노믹 로봇보다 효율적이고 자유로운 주행이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇 시스템을 개발한다. 세 개의 옴니휠을 사용한 이동로봇의 동역학과 모터 비선형 운동방정식을 고려한 정밀한 비선형 동역학 모델을 유도하여 제시한다. 유도된 식을 통해 각각의 모터 속도를 계산하고. 기본 속도제어기로는 PID방식을 사용한다. 그런데, 옴니휠을 이용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어는 정확한 방위각 센싱 데이터와 기준값(Reference Value)을 필요로 한다. 방위각 센싱은 부정확성과 불확실성(Uncertainty)을 갖는다. 부정확성은 센서 시스템의 노이즈와 얼라이어싱(Aliasing)으로 인하여 발생하고, 불확실성은 모바일 로봇의 왜란(Disturbance)과 미끄러짐(Slip)으로 발생한다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론에 의한 퍼지 방위각 추정기(Estimator)를 개발하여 방위각 제어의 새로운 개념을 제시한다. 끝으로, 퍼지 방위각 추정을 이용한 세 개의 전 방향 바퀴 구조의 이동로봇이 실시간으로 제어되는 실험을 통하여 이동로봇 시스템의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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