본 연구는 실시간 주행환경에서 교통사고를 유발할 수 있는 위험한 교통상황을 검지하고 경고정보를 운전자에게 제공하여 운전자의 회피 행동을 효율적으로 유도할 수 있는 경고정보시스템을 제안하였다. 교통사고 개연성을 계량화해서 나타낼 수 있는 Surrogate Safety Measure(SSM)를 도출하여 제안한 시스템의 구현을 위한 정보처리 및 가공기법을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 통해 생성된 경고정보는 긴급영향권과 일반영향권으로 구분되어 제공 될 수 있다. 각 영향권에서 차별화된 경고정보 제공이 가능하도록 하는 임계값 결정방법론을 제시하였다. 본 연구에서 새롭게 제안하는 경고정보시스템은 고속도로 교통사고 예방을 위한 교통류 관리를 위해 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
첨단 차량에서 가장 중요한 장비 중 하나인 차량레이더는 일반적으로 자동차와 같은 객체의 속도와 범위를 감지하는데 사용된다. 본 논문에서는 객체감지 이외에 차량레이더 자료를 이용하여 강수 정보를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 레이더 수신신호의 감쇠 정도가 강수 강도에 따라 다르다는 사실과 시공간적으로 짧은 관측에서는 강수의 분포가 일정하다는 가정에 근거한다. 본 논문은 차량 레이더를 이용하여 강수정보 추정에 대한 타당성을 평가하는데 목적이 있다. 실제 주행 중 제안 된 방법의 실현 가능성을 검증하기 위해, 다양한 강수 사상의 각 시간 세그먼트에 대한 강수정보 추정 방법이 적용되었다. 주행 현장실험의 결과로부터 제안된 방법이 다양한 강우 유형에서 강수 정보 추정에 적합하다는 것을 알 수 있었다.
전장에서 임무를 수행하는 항공기의 생존성이 위협을 받음에 따라 항공기의 생존성을 향상시키기 위한 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 항공기 Plume IR 신호에 관련된 무인전투기의 생존성을 분석하였다. 항공기의 생존성을 분석하기 위해 먼저 항공기의 IR 탐지거리인 Lock-on Range와 미사일 격추 범위인 Lethal Envelope 개념을 도입하였다. 또한 수직면 기준 분석을 포함하는 지대공 미사일에 대한 Lethal Envelope를 계산하는 기법을 개발하였다. 계산결과 무인전투기의 Red Zone이 고도 위 방향과 아래 방향의 특성 뿐만 아니라 정량적인 Zone 사이즈에서 상당한 차이가 생김을 확인하였다.
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.
장대 터널 및 급곡선 구간과 같은 시계 확보가 어려운 지역에서 위험 및 안전 정보를 함께 공유하기 위해서는 기관사, 열차 관제사 및 현장 작업자 사이에 보조적인 실시간 열차 정보 통신시스템의 개발이 필요하다. 이에 적합한 열차 정보 통신시스템을 개발하기 위하여 본 연구에서는 작은 노이즈와 신호 감쇄를 동시에 갖도록 하는 레일 전력선 통신을 제안하였다. 이에 대한 레일 전력선 통신의 기초 연구 일환으로서, 본 통신기법의 전송 특성을 향상할 수 있는 레일에 대한 임피던스 측정 및 정합특성 평가가 중요하다. 본 연구에서는 자체 제작한 임피던스 정합 트랜스포머와 네트워크 분석기를 이용하여 레일에 대한 반사 및 전파 특성을 평가하였다. 대향 접속방식의 임피던스 반사특성 시험결과로부터 레일 전력선 통신에 적합한 정합용 트랜스포머의 정합비율은 1:3.28임을 알 수 있었다. 또한, 제작한 임피던스 정합용 트랜스포머는 레일 전력선통신에서 투과 신호 전송을 향상할 수 있음을 확인하였다.
고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집 가공 처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대한 체계적인 연구가 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 통행시간 이력자료의 적정 대표간과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법론을 제시하였다. 과거 통행시간 이력자료의 적정 대표값은 예측오차의 평균이 가장 적은 대표값을 선정할 수 있으며, 적정 과거 데이터량은 비슷한 속성을 가진 과거 통행시간 이력자료의 개별간의 차이 또는 집단 간의 차이를 최소화하는 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하여 결정할 수 있다. 한국도로공사의 고속도로 지점검지기 자료에 적용한 결과, 적절 대표값은 중앙값으로 분석되었으며, 통행시간 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 60일로 분석되었다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 튜브의 내부에 이물질이 있거나, 조명에 의한 영상잡음이 많은 경우에도 내경중심과 내경을 정확하게 측정할 수 있는 머신비전 기반의 새로운 측정알고리즘을 제안하였다. 또한 내경과 외경 중심간의 이격거리인 편심량도 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘은 퍼지제어에 바탕을 둔 반복탐색에 의하여 임의의 초기탐색점에서 거리와 방향을 단계적으로 이동함으로써 내경의 중심에 도달하게 한다. 제안된 알고리즘은 계산시간 뿐만 아니라 측정정밀도 면에도 기존의 방법에 비해 우수하였다. 성능을 비교하기 위하여 생산현장에서 생산되는 튜브들을 이용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안된 알고리즘을 사용하는 경우가 널리 사용되고 있는 알고리즘인 Hough 변환 방식과 RANSAC 방식보다 계산시간 및 측정정밀도에서 우수함을 보였다.
This paper presents an effective construction method of adaptive multiple control systems utilizing some knowledge upon the plants. The adaptive multiple control system operates plants un-der widely changing environmental conditions. The adaptive multiple control system is composed of a family of candidate controllers together with a supervisor. The system does not require any identification schemes of environmental conditions. Monitoring outputs of the plant, the supervisor switches from one candidate controller to another, The basic ideas of adaptation are as follows: (1)each candidate controller is prepared for each environmental condition in advance; (2)the supervise. applies a sequence of speculative controls to the plant with candidate controllers just after the start of control or just after the detection of a change in the environmental condition. Each candidate controller can keep the system stable during one-step period of the speculative control and the most appropriate candidate controller for the environmental condition to which the system is exposed can be selected before the last trial of speculative control step comes to an end. We proposed a construction method of adaptive multiple control system without any knowledge of plant dynamics and applied the method to a cart-pole balancing problem and a vehicle anti skid braking system. In real applications, as we can often easily obtain a piece of knowledge upon plant dynamics beforehand, we intend to extend the method such that multiple control systems can be efficiently designed using the knowledge. We apply the new idea to the cart-pole balancing problem with variable length of the pole. The simulation experiments lead us to the conclusion that the new attempt can reduce the manpower to design the candidate controllers for adaptive multiple control systems.
For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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