오랫동안 교통신호제어의 효율을 보다 정확하게 평가하기 위한 다양한 방법들이 모색되어 왔다. 요즘에는 HILSS (Hardware-in-the-Loop-Simulation System) 기법을 응용하여 통신환경, 하드웨어 성능, 제어장치의 운영상황 등 물리적 제어환경까지 고려한 평가가 가능한 수준으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 CORSIM(5.0)을 교통류 시뮬레이션 모형으로 하고 COSMOS를 교통제어센터로 하여 COSMOS가 CORSIM의 시뮬레이션 가로망의 모든 교차로에 대해 실시간으로 현시진행을 직접 제어하는 방식의 온라인평가모형을 개발하였다. 개발된 평가모형을 검증하기 위해 시뮬레이션에서의 센터 신호계획 반영 정확도를 검증하였으며, 사례연구를 통해 온라인 평가모형에서의 각 가로별 지체시간 분포가 CORSIM 독립시뮬레이션에서의 지체시간 분포비교를 통해 모형의 유효성을 검증하였다. 평가 결과 개발된 평가모형은 COSMOS에 대응하는 실시간 제어에 대응할 수 있음을 보여주었으며, 센터 신호계획에 정확하게 반응하였다. 또한 지체시간 분포 비교를 통해 입력 TOD에 의한 시뮬레이션 결과와 온라인 TOD에 의한 시뮬레이션 결과가 다르지 않은 것으로 나타나 유효한 온라인 평가모형임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 이진 가중치 전류 기법을 이용한 고속 디지털 LDO(Low Dropout) 레귤레이터를 제안했다. 기존의 디지털 LDO는 일정량의 전류를 한 단계씩 제어하기 때문에 응답하는데 오랜 시간이 걸리며, 링잉 문제가 발생하게 된다. 이중 가중치 전류 기법은 링잉 문제를 제거함으로써 출력전압이 빠르게 안정화되도록 한다. 출력전압이 목표 전압에 안정적으로 도달하면, 디지털 LDO의 동작을 멈추는 프리즈 모드를 추가했다. 제안된 고속 응답 디지털 LDO는 출력 전원 전압이 급격히 바뀌는 시스템에서 응답속도가 느린 DC-DC 변환기와 함께 사용되어 출력전압을 빠르게 변하도록 한다. 제안된 디지털 LDO는 기존의 양방향 시프트 레지스터보다 면적이 56% 감소했고, 리플전압이 87% 감소했다. 제안된 디지털 컨트롤러는 $0.18{\mu}F$ CMOS 공정으로 제작되었다. $1{\mu}F$의 출력 캐패시터에서 정착시간이 $3.1{\mu}F$이고, 리플전압은 6.2mV 였다.
Yun, Hee Sup;Park, Soo Hyun;Kim, Hak-Jin;Lee, Wonsuk Daniel;Lee, Kyung Do;Hong, Suk Young;Jung, Gun Ho
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.126-137
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2016
Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.
SoC(System on Chip) 기술은 높은 융통성을 제공하므로 실장제어 분야에서 널리 활용되고 있다. 실장제어 시스템은 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 개발하여야 하므로 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 설계시간과 비용을 줄이기 위해 고급언어 컴파일러에 적합한 명령어 세트를 가지는 마이크로프로세서가 요구된다. 또한 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 의한 설계검증이 가능해야 한다. 본 논문에서는 소형 실장제어 시스템에 적합한 EISC(Extendable Instruction Set Computer) 구조에 기반한 16 비트 FPGA 마이크로프로세서인 EISC16을 제안한다. 제안한 EISC16은 짧은 길이의 오프셋과 작은 즉치값을 가진 16 비트 고정 길이 명령어 세트를 가진다. 그리고 16 비트 오프셋과 즉치 값은 확장 레지스터와 확장 플래그를 사용하여 확장한다. 또한, IBM-PC와 SUN 워크스테이션 상에서 C/C++ 컴파일러 빛 응용 소프트웨어를 설계하였다. 기존 16 비트 마이크로프로세서들의 C/C++ 컴파일러를 만들고 표준 라이브러리의 목적 코드를 생성하여 크기를 비교한 결과 제안한 EISC16의 코드 밀도가 높음을 확인하였다. 제안한 EISC16은 Xilinx의 Vertex XCV300 FPGA에서 RTL 레벨 VHDL로 설계하여 약 6,000 게이트로 합성되었다. EISC16은 ROM, RAM, LED/LCD 판넬, 주기 타이머, 입력 키 패드, 그리고 RS-232C 제어기로 구성한 테스트 보드에서 동작을 검증하였다. EISCl6은 7MHz에서 정상적으로 동작하였다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
각종 계량기, 웨어러블 디바이스 등의 사물에 통신기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 사물인터넷 (Internet of Things or IoT) 기술의 발전과 함께, 이에 사용 가능한 소면적 임베디드 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사물인터넷 분야에 사용 가능한 소면적 32-bit 파이프라인 프로세서인 Juno를 소개한다. Juno는 즉치 값 확장이 편리한 EISC (extendable instruction set computer) 구조이며, 파이프라인의 데이터 의존성을 줄이기 위해 2/3단 파이프라인 구조를 택하였다. PC (program counter) 레지스터와 두 개의 파이프라인 레지스터만을 컨트롤함으로써 전체 파이프라인을 컨트롤할 수 있는 간단한 구조의 소면적 파이프라인 컨트롤러를 갖는다. 무선 통신에 필요한 암호화 등의 연산을 수행하기 위한 $32{\times}32=64$ 곱셈 연산, 64/32=32 나눗셈 연산, $32{\times}32+64=64$ MAC 연산, 32*32=64 Galois 필드 곱셈 연산을 모두 지원하지만, 모든 연산기를 선택적으로 구현하여 필요에 따라서는 면적을 줄이기 위해 일부 연산기를 제외하고도 프로세서를 재합성할 수 있다. 이 경우 정수 코어의 gate count는 12k~22k 수준이고, 0.57 DMIPS/MHz와 1.024 Coremark/MHz의 성능을 보인다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.
본 논문에서는 안드로이드 앱과 TI 320F28335 MCU를 활용한 마이크로그리드용 저가형 원격 전원품질이상 감시 시스템(Remote Power-quality-failure Monitoring System : RPMS)을 제안한다. 설계한 RPMS 테스트 베드는 스마트 노드와 서버 그리고 안드로이드 앱으로 구성된다. 특별히 RPMS 스마트 노드는 기존 감시 시스템과는 달리 C2000 계열 MCU를 이용한 저가형으로 설계되며 전력신호처리를 위한 신호처리 기능과 함께 전원품질 모니터링 정보 전송을 위한 데이터 전송 기능을 포함한다. 전력신호처리 기능은 순시전압강하, 순시전압상승 혹은 순시정전에 대한 웨이브렛 기반 검출 알고리즘과 고조파에 대한 FFT 기반 검출 알고리즘을 구현하며, 이를 이용 신뢰성 있는 실시간 전원품질 감시를 가능하게 한다. 데이터 전송 기능은 전원품질 원격 감시를 위한 저 복잡도의 전용 전송 프로토콜 알고리즘을 구현하며, 품질이상 검출 메시지 전송을 위한 간단한 데이터 포맷 (msg_Diag)을 정의 사용한다. 스마트 노드 측정 결과는 서버는 물론 WiFi (혹은 WAN) 망에 연동되는 안드로이드 폰으로 전송되어 실시간 원격 모니터링을 가능하게 한다. RPMS 테스트 베드의 서버와 노드 간 통신에는 RS-232 혹은 블루투스의 유 무선통신을 이용하며, 노드에 구현된 전원품질이상 검출 알고리즘은 CCS (Code Composer Studio) 3.3 환경하에 C 언어로 구현한다.
본 논문에서는 방사선 측정장치의 저준위 방사선 측정 알고리즘과 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선을 위한 알고리즘 및 장치의 구성을 제안한다. 저준위 방사선 측정의 측정 정밀도를 개선하기 위한 알고리즘은 방사선 측정센서로부터 수집된 펄스의 누적평균을 기준으로 하는 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 사용한다. 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선을 위한 알고리즘은 신규로 입력된 6초 동안의 데이터 패턴분석을 통한 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 사용한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 센서 및 고전압 발생부, 제어부, 충전 및 전원회로부, 무선통신부, 디스플레이부 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘에서 사용한 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 실험한 결과, 기존 5uSv/h 수준의 저선량 한계에서 대체로 불확도가 낮아지고 선형성이 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 급격한 방사선량의 변화에 대한 장비의 반응속도 개선에 대해 실측실험을 통해 6초 이후에 변화된 수치가 반응함을 확인하였다. 따라서 제안된 알고리즘이 급격한 변화에 따른 장치의 반응속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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