본 논문에서는 차량 충돌 방지 장거리 레이더(Long Range Radar: LRR)을 위한 77 GHz 전력증폭기를 65 nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였다. 제안한 회로는 3단 차동 전력증폭기로 공통 소스 구조와 트랜스포머를 사용했다. 측정결과로 77 GHz에서 18.7 dB의 전압 이득과 13 GHz의 3 dB 대역폭을 얻었다. 측정된 최대 출력 전력은 10.2 dBm, 입력 $P_{1dB}$는 -12 dBm, 출력 $P_{1dB}$는 5.7 dBm이며, 측정된 최대 전력 효율은 7.2 %이다. 본 전력증폭기는 1.2 V의 공급전원으로부터 140.4 mW의 DC 전력을 소모한다.
생산시스템 분야에서의 다중로봇시스템에 대한 필요성이 증가되고 있기 때문에, 이에 대한 시스템 성능분석이 우선적으로 필요하다. 본 논문에서는 다중로봇시스템의 성능평가를 위한 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 제시한다. 먼저 오류회복 기능만을 고려한 다중로봇시스템에 대하여 여러 가지의 모델링 방법 중에서 확장 페트리 네트 모델을 기초로 하여 컴퓨터 시뮬레이션 하는 과정을 제시하고 제시된 시뮬레이션 방법의 유효성을 입증하기 위하여 부가적으로 큐잉모델을 기초로 한 해석적 수식을 유도하여 두 가지의 결과를 비교해 본다. 그 다음, 오류회복 기능에 덧붙여서 충돌회피 기능을 고려한 다중로봇시스템은 해석적 수식을 유도하기 위해서는 강력한 가정들이 필요하며 이러한 가정들 때문에 실제 시스템을 정확히 모델에 반영하기 어려워진다. 따라서, 그 유효성이 입증된 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하면 필요한 최적의 운용 변수를 용이하게 선택할 수 있을 것이다. Since there are Increasing demands for multirobot interconnection systems(MRIS) in Industrial manufacturing system, the performance evaluation of the MRIS is first needed. This thesis presents a computer simulation technique for the performance evaluation of the MRIS. First, we consider a error recoverable MRIS. We adopt the extended Petri net model as a computer simulation model that allows an easy evaluation of the performance. To verify the significance of the proposed computer simulation method, mathematical analysis, which is based on the given queueing model, is carried out with some design issues for the MRIS. In addition to this, it is required to analyze the MRIS considering collision avoidance as well as error recovery. In this case, methematial analysis needs hard assumptions which are the constraints for the precise description of real environment. Thus, we present a computer simulation model and its results suggest an optimal operational strategy for the MRIS under given conditions.
본 논문에서는 차량 충돌 방지 및 생활 감시용 근거리 레이다(Short Range Radar: SRR)를 위한 24 GHz 전력증폭기를 삼성 65-nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였다. 제안한 회로는 2단 차동 전력증폭기로 공통소스 구조를 사용하고, 트랜스포머 구조를 사용하여 단일 대 차동변환, 임피던스 정합, 전력결합을 하였다. 측정결과, 24 GHz에서 15.5 dB의 최대 이득과 3.6 GHz의 3 dB 대역폭을 얻었다. 측정된 최대 출력 전력은 13.1 dBm, 입력 $P1_{dB}$는 -4.72 dBm, 출력 $P1_{dB}$는 9.78 dBm이며, 측정된 최대 전력 효율은 17.7 %이다. 본 전력증폭기는 1.2 V의 공급전원으로부터 74 mW의 DC 전력을 소모한다.
본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.
Several optical monitoring strategies by a ground-based telescope to protect a Geostationary Earth Orbit (GEO) satellite from collisions with close approaching objects were investigated. Geostationary Transfer Orbit (GTO) objects, Inclined GeoSynchronous Orbit (IGSO) objects, and drifted GEO objects forced by natural perturbations are hazardous to operational GEO satellites regarding issues related to close approaches. The status of these objects was analyzed on the basis of their orbital characteristics in Two-Line Element (TLE) data from the Joint Space Operation Center (JSpOC). We confirmed the conjunction probability with all catalogued objects for the domestic operational GEO satellite, Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) using the Conjunction Analysis Tools by Analytical Graphics, Inc (AGI). The longitudinal drift rates of GeoSynchronous Orbit (GSO) objects were calculated, with an analytic method and they were confirmed using the Systems Tool Kit by AGI. The required monitoring area was determined from the expected drift duration and inclination of the simulated target. The optical monitoring strategy for the target area was analyzed through the orbit determination accuracy. For this purpose, the close approach of Russian satellite Raduga 1-7 to Korean COMS in 2011 was selected.
본 논문에서는 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 무인 자율주행 이송장치의 다중경로계획을 연구하였다. 기존의 다중경로계획을 위한 방법으로는 최적화 알고리즘들을 이용한 작업별회귀 방법과 매시간 각 개체마다 경로를 재계획하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 한 대의 이송장치가 작업을 하기 위해서는 한 대 이상의 이송장치가 정지해야하므로 시간과 에너지 측면에서 비효율적이며, 연산량이 많아 오류가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 다중경로계획을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 무인 자율주행이 가능한 2대의 이송장치를 설계 제작하였고 지게차와 동일한 주행 제어부를 탑재하여 다중경로계획을 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로 계획과 효율적인 충돌 회피가 가능함을 확인 할 수 있었다.
최근 IEEE 802.11 무선랜은 광대역 무선접속 네트워크(Broadband Wireless Access Network)를 지원하기 위한 가장 대중화된 통신 프로토콜로 자리매김 하고 있다. 하지만 기존 IEEE 802.11은 다양한 이동환경을 고려해 설계되지 않았기 때문에 핸드오프 과정에서 충분한 서비스의 향상을 가져오기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 IEEE 802.11 무선랜의 핸드오프(Handoff) 과정 중, 주변 AP(Access Point) 탐색 단계에서 새로운 핸드오프 메시지 교환을 통해 최고의 성능을 보장하는 AP를 선택하는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 기존의 AP 탐색과정에서 여러 가지 AS들 중에서 하나를 선택하는 가장 중요한 척도는 신호의 세기였다. 하지만 IEEE 802.11은 공통의 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경쟁하는 CSMA/CA(Carrier Sensing Multiple Access with Collision Avoidance)를 이용한 다중매체접속방식을 사용하기 때문에, 네트워크의 성능은 신호의 세기와는 별도로 네트워크에 참여하는 노드들의 경쟁 혹은 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 따라서 이러한 네트워크 수준에서의 정보들을 AP 선택 과정에 반영시킴으로써, 보다 향상된 네트워크 성능을 보장하는 AP를 결정할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 과정들을 포함시킨 핸드오프 알고리즘이 보다 더 좋은 성능을 보여준다는 사실을 실험하고 증명하고자 한다.
밀리미터 레이더는 짧은 파장으로 근거리 접촉물을 정밀하게 측정할 수 있기 때문에 미래의 ITS 기술의 안전을 지원하는 핵심기술로써 대두되고 있다. 특히, 차량의 충돌방지용으로 밀리미터 레이더가 대두되며, 사용주파수는 $76\sim77GHz$가 이용되고 있다. 그러나 레이더는 반사에 의한 허상으로 오 신호가 발생할 수 있으며, 시스템간의 상호 간섭을 일으킬 수 있기 때문에 위험을 초래할 수 있다. 그러나 이러한 문제는 전파흡수체를 사용하여 제거할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 차량 충돌방지 레이더용 전파흡수체 개발을 위해 연구가 수행되었으며, 측정된 복소비유전율과 복소 비투자율을 이용하여 시뮬레이션한 결과를 토대로 차량 충돌방지 레이더용 전파흡수체를 제작한 결과 조성비가 Permalloy:CPE=70:30 wt%에서, 두께 1.4mm, $76\sim77$ GHz에서 전파흡수능 18 dB 이상을 획득하였다.
산업 응용 분야에서 AGV는 공장이나 창고와 같은 대규모 산업 시설의 무거운 자재를 운송하기 위해 자주 사용된다. 특히, 주문처리 센터에서는 자동화가 가능하여 유용성이 극대화된다. 이러한 주문처리 센터와 같은 창고에서 생산성을 높이기 위해서는 AGV들의 정교한 운반 경로 제어가 요구된다. 본 논문에서는 대중적인 협력 MARL 알고리즘인 QMIX에 적용될 수 있는 구조를 제안한다. 성능은 두 종류의 주문처리 센터 레이아웃에서 세 가지의 메트릭으로 측정하였으며, 결과는 기존 QMIX의 성능과 비교하여 제시된다. 추가적으로, AGV들의 행동 패턴에 대한 가시적인 분석을 위해 훈련된 AGV들의 운반 경로를 시각화한 히트맵을 제공한다.
전방충돌 방지 보조 또는 지능형 주행 제어 기능 등이 현대의 자동차에 탑재됨에 따라 차에서 교환되는 데이터 양이 급증하고 있다. 따라서, 기존의 CAN 통신으로는 전송속도의 한계가 있어 넓은 대역폭과 양방향 통신을 지원하는 오토모티브 이더넷, 특히 SOME/IP가 널리 채택되고 있다. SOME/IP는 다양한 자동차 운영체제와 호환되는 표준 프로토콜로 차내 구성 요소간의 연결성을 높여준다. 하지만 SOME/IP 자체에는 암호화나 인증이 구현되어 있지 않아 악의적인 패킷 주입, 프로토콜 위반과 같은 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는, 이러한 공격들을 효과적으로 탐지하기 위해 SOME/IP에서 딥러닝 기반의 침입탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 침입탐지시스템의 성능을 6가지 공격 패턴을 활용하여 테스트 하였고 정확도 94%, 6가지 공격의 평균 F1-score은 0.94로 높은 성능을 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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