유도형 탄약은 비행속도 증가를 이용한 기존의 사거리 증가 방식과 다르게 정밀 유도제어를 사거리 연장 및 정밀 타격하는 기술을 기반으로 한다. 고회전으로 상승하는 탄은 탄도 정점에서 후미 날개를 전개하여 회전을 감소하고, 최종적으로 회전을 제거한 후 비행하게 된다. 주 날개 전개 전 탄체 뒤집힘 감지를 위하여 자세 추정이 요구되는데, 회전 감속 중에서는 일정한 회전을 가정한 기존의 유도무기 자세 추정 기법을 사용할 수 없다. 또한, 비행 시에는 횡축 가속도를 제어하기 때문에 중력 가속도 성분을 기반으로 하는 일반적인 무인기의 자세 추정 기법은 큰 오차를 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 저속 회전 및 비행 중 자세추정기법을 제시하고, 무인기에 탑재하여 비행 실험을 통해 검증하였다. 저속 회전 중 자세 추정 기법은 롤 각을 상태변수로 갖는 칼만 필터 형태로 구성하였다. 비행 시 자세 추정 기법은 사원수를 이용한 곱연산 확장형 칼만 필터를 기반으로 하며, 가속도 측정치가 중력 가속도뿐만 아니라 선회에 의한 구심력을 포함하도록 측정 모델을 개선하였다.
국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다. 도시부 내 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이러한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 지자체 네트워크 차원의 상황별 신호운영 설계가 필요하다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 획일적인 신호 운영의 문제점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.
본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.
버스운전자의 안전운행을 확보하기 위해서는 운전자 교통사고 원인 등을 분석해 안전운행을 지원 할 수 있는 정책이 뒷받침되어야 한다. 따라서 국토교통부는 사업용 차량에 운전자를 보조하는 첨단 운전자지원시스템 중 전방충돌경고장치, 차선이탈경고장치의 장착의무대상을 단계적으로 확대하는 방안을 마련한 바 있다. 그러나 버스운전자 교통사고분석과 관련된 기초 연구는 국내에서 많이 수행되고 있지 않아, 버스사고예방을 위하여 향후 버스운전자에게 가장 필요한 첨단 운전자지원시스템이 무엇인지에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 버스유형 및 반복사고 여부별 사고심각도를 분석하고 개선방안으로 버스의 첨단 운전자지원시스템 지원 방향을 제시하는데 목적이 있다. 사고심각도 분석은 순서형 로짓 모형을 이용해 분석하였으며 분석결과, 차대사람사고는 모든 모형에서 통계적으로 유의미하게 선정되었고 법규위반항목의 속도위반, 신호위반, 승객을 위한 안전조치위반이 제안된 모형에서 공통적으로 선정되었다. 따라서 향후 버스 대 사람사고를 감소시킬 수 있는 보행자감지시스템, 보행자 자동긴급제어장치의 설치가 반드시 필요하다.
포고 현상은 액체추진 로켓에서 발생하는 축방향의 동적 불안정 진동이다. 동체의 고유진동수와 추진제 공급계의 주파수가 가까와 지면 전체 시스템이 불안정 현상을 보인다. 포고 현상을 예측하기 위해 1단의 추진제 (산화제 및 연료) 탱크는 쉘 요소로, 나머지 구성 요소인 엔진 및 상단은 mass-spring으로 모델링하여 구조해석을 수행하였다. 추진제 공급계의 압력 및 유량 섭동예측에는 transmission line model이 사용되었다. 본 논문에서는 이와 같이 수행된 구조 및 유체 모델링을 통합하여 폐루프 전달함수를 구성하였다. 포고 억제기는 수동적인 방법으로 압력 섭동을 흡수하는 분 기관 및 accumulator로 구성되며 추진제 공급계 중간에 위치한다. 발사체의 비행과정 동안 포고현상을 억제하는 설계 최적화를 위한 설계변수로는 분기관 및 accumulator의 직경 및 길이로 설정하였다. 목적함수로는 포고 억제기의 질량, 그리고 추진제 질량에 따른 폐루프 전달함수의 에너지 최소화로 설정하여 다목적함수 최적화를 수행하였다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.
ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.
우주상에 존재하는 우주물체에 접근하여 궤도상에서 제거하는 능동 제거 기술(active debris removal, ADR)과 연료 충전, 배터리 교환 등의 위성의 수명연장을 위한 기술인 궤도상 서비싱(on-orbit servicing)은 우주물체의 증가와 함께 그 관심이 커지고 있다. 인공위성연구소에서는 국내에서 발사되었던 국가 자산 중 임무가 종료된 후 궤도상에서 여전히 우주를 돌고 있는 국가 우주자산을 포획 및 제거하는 목적의 위성을 개발하기 위한 연구를 수행 중에 있다. ADR 소형위성은 지금껏 국내에서 개발되었던 지구 및 우주환경 관측 위성과 다르게 랑데부/도킹 기술 등을 포함한 우주 탐사 임무 등 미래 임무에 요구되는 기술을 구현 및 실증하는 것을 주요 임무로 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 국가 우주자산들 중 1990년대에 발사된 우리별 위성의 포획 및 제거 임무를 갖고 있는 ADR 소형위성의 궤도 전이 방법에 대해서 소개한다. 소형 위성은 무게가 약 200 kg 이하가 되도록 개발을 수행할 예정이고, 2027년 한국형 발사체를 통해 궤도상에 투입되는 상황을 가정하여 임무를 설계했다. 특히, 지구의 J2 섭동력을 이용해서 목표물과 다른 RAAN 일변화를 만들어 줌으로써, 목표물로의 궤도면 변경을 직접 천이 방식과 비교하여 더 적은 연료를 이용하는 전략을 구성하였다. 이 방법을 이용하여 소형위성급 무게의 위성으로 우주쓰레기 제거 임무를 가능하게 하며, 뉴스페이스 시대에 새로운 형태의 우주탐사를 수행하는 기술 검증 플랫폼이 될 것으로 기대한다.
음성은 차량 운행시 여러 가지 조작으로 분주한 운전자에게 간편한 장비 입력 및 조작을 위한 수단으로 유용한 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 음성의 특성을 이용하여 차량 도난이나 중요한 온라인 서비스 접근시 신원을 증명할 수 있는 화자증명 방식을 제안한다. 이 방식에서는 음성의 언어정보를 이용하는 지속음 인식 기법과 함께 확률적 인식 방식에 비해 몇 가지 이점을 갖는 MLP(multi-layer perceptron)를 사용한다. 하지만 MLP를 사용하는 인식 기법은 학습에 많은 계산량을 요구하므로 실시간으로 화자를 등록해야 하는 화자증명에서는 적용하기가 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 화자점수 평준화 방법에서 화자군집 모델 기법을 도입하여 배경화자를 사전에 여러 개의 작은 화자군집으로 분리하는 방법을 제안한다. 등록화자를 이렇게 나눈 화자군집 중 하나로 분류한 뒤 해당 화자군집에 대해서만 등록 학습과정을 거치는 방법으로 계산량을 큰 폭으로 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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