본 논문에서는 타이어의 물리적인 요소 중 하나인 압력정보를 이용해서 자동차의 하중 표출이 가능한 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정, 기체유량 보정, 데이터 믹서, 중량 환산 등의 4가지 과정으로 구성된다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정에서는 외부충격 및 차량이 주행 중 발생하는 진동 등에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 기체유량 보정 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 과정을 거친 데이터에 대하여 지면의 온도상승에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 데이터 믹서 과정에서는 화물적재 시 타이어에 수직으로 전달이 되어 타이어의 압력변화에 따른 공차, 중차, 만차에 대한 하중과 압력 등을 분류하게 된다. 중량 환산 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 및 기체유량 보정을 거친 데이터를 사용하여 중량 환산 알고리즘을 통해 중량으로 표출된다. 중량 환산 알고리즘은 하중과 압력변화에 대한 선형 함수의 기울기인 중량 환산 Factor를 구하여 중량을 환산한다. 본 논문에서 제안된 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정 시스템의 정밀도를 평가하기 위해 자체적으로 테스트 베드를 구축하여 평가하였다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 결과와 기체 유량 데이터 보정 결과는 신뢰성 있는 결과를 나타내었다. 또한 중량 정밀도 반복 실험도 국내 업체 기준치인 90% 보다 우수한 중량 정밀도를 나타내었다.
본 논문에서는 소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어의 품질향상에 필요한 소스코드의 API를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 Doxygen 오픈소스 툴을 이용한 소스코드 분석 과정, 분석된 결과를 이용한 API 사양 정의 과정, 테스트 디자인 생성 과정, Pairwise Test 기법을 적용한 테스트 케이스 생성 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. Doxygen 오픈소스 툴을 이용한 소스코드 분석 과정은 소스코드의 API 정보인 API 명, 입력 파라미터, 리턴 파라미터 정보 등을 추출하는 단계이다. 분석된 결과를 이용한 API 사양 정의 과정은 추출한 API 정보를 바탕으로 SQLite 데이터베이스를 이용하여 테스트 케이스 생성에 필요한 API 정보들을 데이터베이스화하여 정의하는 단계이다. 테스트 디자인 생성 과정은 정의된 API를 기반으로 입력 파라미터, 리턴 파라미터의 임계치 설정, 제약사항 설정 등을 통해 시나리오를 디자인하여 데이터베이스로 구성하는 단계이다. Pairwise Test 기법을 적용한 테스트 케이스 생성 과정은 테스트 디자인 정보를 바탕으로 Pairwise 조합 기법을 적용하여 실제 테스트 케이스를 생성하여 데이터베이스로 구성하는 단계이다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위하여 기존의 명세서 기반의 테스트 케이스 생성 방법과 비교한 결과 비슷한 시간 내에 훨씬 더 많은 테스트 케이스가 생성되며, 명세 기반 기법으로는 불가능한 소스코드에 대한 기능 검증도 가능하여 소스코드내 결함 위치도 확인할 수 있다. 따라서 사람의 인력을 통한 수작업에 의존적으로 진행하였던 소프트웨어 개발 품질 향상 과정을 소스코드의 API를 기반으로 자동으로 테스트 케이스를 생성함으로써, 노동력 절감 및 제품 개발 시간 등을 단축 할 수 있으리라 기대된다.
본 논문은 잔상효과를 이용해서 동영상 표출이 가능한 회전형 LED 전광판을 위한 FPGA 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정, 블록 인터리빙 과정, 데이터 시리얼 출력 과정 등의 3가지 과정으로 구성된다. 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정은 영상 데이터를 선형 휘도 특성으로 변환하기 위한 역감마 보정과 역감마 보정에 의해 발생하는 저계조 휘도 감소 현상을 줄이기 위해 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터를 보정하는 단계이다. 영상 데이터 블록 인터리빙 과정은 가로열로 입력되는 프레임의 데이터를 입력순서에 맞추어 저장한 후, 세로열에 해당하는 데이터만을 읽어내는 단계이다. 데이터 시리얼 출력 과정은 고속으로 회전하는 LED Bar에 표출해야 할 데이터를 전송하기 위해서 회전 위치에 해당하는 병렬 데이터를 시리얼로 변환하여 LED Driver IC에 전송하는 단계이다. 제안된 FPGA 설계 기법의 정확성을 평가하기 위해서 FPGA는 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX45-FG484를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 역감마 및 오차확산 보정작업에 대한 정확한 동작, 블록 메모리 인터리빙 동작, 영상 데이터의 시리얼화 동작 등에 대하여 목표로 한 설정값과 시뮬레이션 결과값이 일치함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 CMOS 이미지 센서를 사용한 방사선 측정 알고리즘 및 장치의 구성을 제안한다. CMOS 이미지 센서를 사용한 방사선 측정 알고리즘은 CMOS 이미지 센서에 입사된 방사선 입자 판별 알고리즘과 CMOS 이미지 센서로 매초 수 십장의 이미지에 입사된 방사선 입자에 대한 픽셀 수의 누적 및 평균을 기준으로 하는 방사선 수치 측정 알고리즘을 사용한다. CMOS 이미지 센서에 입사된 방사선 입자 판별 알고리즘은 입사된 방사선 입자의 이미지를 R, G, B로 분할하고 각각의 이미지에 대해 명암 및 백그라운드와 입자를 구별할 수 있는 임계값 설정 조정을 통하여 측정한다. 방사선 수치 측정 알고리즘은 설정된 주기에 따른 CMOS 이미지 센서로 매초 수 십장의 이미지에 입사된 방사선 입자수를 누적 저장, 평균을 통하여 방사선 수치를 측정한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위한 하드웨어 장치는 CMOS 이미지 센서 및 이미지 시그널 프로세서부, 제어부, 전원회로부, 디스플레이부 등으로 구성된다. 제안된 CMOS 이미지 센서를 사용한 방사선 측정에 관하여 실험한 결과는 다음과 같다. 첫 번째로 저가의 CMOS 이미지 센서를 사용하여 방사선 입자 판별 측정 실험을 통해 고가의 GM Tube의 측정 구간별 특성과 대체로 유사한 특성을 나타낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 두 번째로 저가의 CMOS 이미지 센서로 방사선 수치 측정 실험을 통해 고가의 GM Tube가 나타내는 선형 특성과 대체로 유사한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드은 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부, FPGA 부, 메모리 부, FIFO to USB 전송부 등으로 구성된다. 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부는 소형 $360^{\circ}$ 전방위 구강 렌즈와 이미지 센서를 통해 들어온 MIPI 형식의 구강 영상을 Low Power Signal Mode와 High Speed Signal Mode로 나누어 포트에 분산 입력하고 레벨 시프트를 하여 FPGA 부에 전송한다. FPGA 부에서는 $360^{\circ}$ 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 처리, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한다. FIFO to USB 전송부에서는 FPGA 내부의 FIFO를 통해 전달되어진 RAW 데이터를 트랜시버 칩을 사용하여 USB 3.0, USB 3.1 등의 통신 규격으로 PC에 전송한다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 보정 영상 후 초당 프레임은 60fps 이상, 데이터 전송률은 4.99Gb/s로서 높은 수준의 결과가 산출되어 그 효용성이 입증되었다.
본 논문에서는 성능이 향상된 면적선량계(DAP)를 제안한다. 본 논문에서 제안한 성능이 향상된 면적선량계는 기존에 개발되었던 면적선량계를 최적화하였다. 성능이 향상된 면적선량계는 전하 적분기 및 ADC 회로의 최적화 설계, RS-485 통신용 Line transceiver의 최적화 설계, Display 회로의 최적화 설계, 연동 및 에이징을 위한 PC 기반 제어 프로그램 최적화 등을 수행하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 Radiation dose dependence와 Radiation quality dependence는 4.2%의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. Energy range/Tube voltage는 30~150kV 구간에서 반응이 확인되었다. 센서필드간 감도차이와 센서필드간 면적선량 감도차이는 4.3%의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 면적선량계의 재현성을 측정하기 위하여 10회 반복하여 측정한 결과 0%로 확인되어서 IEC60580 권고 사항인 2% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. Digital resolution은 시간당 기준선량에 대해 오차 범위 내에서 $0.01{\mu}Gy{\cdot}m^2$의 최소단위로 측정되는 것을 확인되었다.
본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.
본 논문에서는 10m급 무인수상정의 RCS 해석과 함께 RCS 증가 요인을 분석하고 RCS 감소 방안을 도출하였다. 기하학적 형상을 변형시키는 성형기법을 통해 레이다 단면적을 감소시킬 수 있고, 이것을 스텔스 무인수상정 개발에 활용할 수 있음을 확인한다. RCS 감소를 위해 기존의 Top Mast 부분을 함미부분으로 1m 이동시키고 경사각 5도를 준 후 0.5 m 아래로 이동시킨 다음 중앙과 주변 반사 구조물에 대한 영향을 최소화시키기 위해 주변에 Guided Wall을 추가 설치하였다. 기존 모델과의 RCS 해석 값을 비교 분석한 결과 모든 고각에 대해 감소 대책이 적용된 모델이 기존 모델보다 -3.79 dB 이상 낮아진 것을 알 수 있으며, 최대 대푯값은 기존 모델 고각 0도의 12.74 dB에서 6.32 dB로 낮아졌다. 특히, 희생각 영역을 제외한 영역에서 강한 산란 현상이 상당부분 제거된 것을 확인할 수 있다. 또한, Guide wall을 추가한 -5m ~ 2 m 부분의 경우 반사되는 신호가 최대 20 ~ 40 dB 이상 개선되어 2D ISAR 영상에 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 무인수상정 RCS 분석은 거리방향 프로파일 분석과 ISAR 영상 분석을 통해 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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