오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
최근 전세계적으로 4차산업이 발전함에 따라 스마트·친환경 선박의 기술 개발이 가속화 되고 있다. 완전 무인화 또는 최소인원이 승선하는 자율운항선박과 친환경 연료(메탄, 암모니아, 전기 등) 이용 선박이 등장하게 되면서 선박에 승선을 하고 있는 기존 해기사의 역할이 크게 변화될 것으로 예상되고 있다. 향후 해기사의 경쟁력을 향상시키기 위해서는 미래 해기사 직업군을 예측하고 그에 맞는 교육 커리큘럼 개선과 교육환경 조성이 필요할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 선행연구 검토와 해양계 대학교 재학생, 현직 해기사, 전문가의 브레인스토밍을 통해 미래에 해기사가 가질 수 있는 8개의 직업군을 도출한 후 리커트 척도를 이용하여 설문을 실시하였고, 그 결과를 바탕으로 미래 해기사 관련 유력 직업군을 도출하였다. 분류한 8개 직업군 중 가장 유력한 직업군은 자율운항선박 육상제어사, 화물(적양하) 원격 관리자로 나타났다. 또한, 이러한 직업군들과 4차산업에 우선적으로 교육해야 할 필수 교육 요소를 도출하여 제시하였다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
최근 일부 도시에서는 도시철도 건설 시 부정확한 수요예측에 따른 재정적 부담으로 많은 갈등을 겪은 바 있는데, 건설비용뿐만 아니라 운영비용을 잘못 예측할 경우에도 지자체 또는 정부에 막대한 예산 낭비를 초래할 우려가 있다. 특히 운영비용은 공공재인 도시철도의 요금정책에도 직접적인 영향을 줄 수 있으므로 도시철도의 현실적인 운영비용을 추정하는 모형 개발이 시급하다. 이에 본 연구에서는 도시철도의 특성을 가장 잘 설명하는 변수와 기존 연구에서 사용된 변수들보다 정확성과 신뢰성을 높일 수 있는 변수를 투입하여 운영비용의 추정모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 먼저 국내 도시철도를 대상으로 최근 5년의 도시철도 운영데이터를 수집하여 운영비용에 영향을 미치는 변수들을 종합적으로 검토하였고 평균 역간거리, 열차 운행 거리, 열차정원, 운전유형(유 무인), 사업유형(재정 민자)을 독립변수로 선정, 더미회귀모형을 구축하여 실질적인 운영비용을 추정하였다.
국내외의 여러 경제 분석에서도 드론 시장이 날로 성장할 것이라는 예측을 하고 있으며, 그중에서 완구 및 취미용 드론 시장의 성장이 점진적으로 확대가 될 것으로 예측되고있다. 시장의 성장으로 발생하는 경제적 순기능으로 드론의 기대가치는 높아져 가고 있으나, 관리 및 운용 미숙으로 발생하는 사고 또한 증가하고 있다. 완구용 드론의 성능 차이는 산업용 드론과 비교할 수 없을 정도로 낮지만, 일반 구매자는 그 성능의 여부를 알 수 없어 사용상에 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에 사용된 완구용 드론은 KC와 CE 인증을 받고 국내에서 판매되고 있는 20종을 사용하였으며, 비행시간 및 조종 거리 측정에 사용되었다. 비행이 가능한 시간 범위는 최소 3분~최대 12분까지로 측정되었으며, 조종 가능한 거리는 최소 20m~최대 약 380m까지로 측정되었다. 따라서 완구용 드론의 전파출력에 대한 샘플링 검사를 통한 제품 안전성 확보가 필요하며, 한계 비행거리를 넘었을 때는 자동으로 고도를 낮추거나 호버링을 하는 알고리즘 탑재가 필요하다. 향후 연구 방향으로는 완구용 드론의 실제 고도 테스트와 충격량 테스트를 통한 완구용 드론의 안전기준 제정을 위한 자료 구축을 할 예정이다.
항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.
본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 급속한 기술발전이 이루어지고 있는 (UAV)를 활용하여 지형분석에 적용하기 위한 실험적 연구로 드론과 자동 경로비행에 필요한 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 이용하여 경로비행의 안정성을 검토하였으며, Waypoint를 이용한 경로비행 촬영을 실시하여 유용성을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 9.3ha에 달하는 면적에 대해 경로비행을 실시한 결과 준비시간을 포함하여 실측시간이 총40여분 소요되었으며, 지상부에서 인가한 고도와 속도를 일정하게 유지하는 것을 알 수 있었다. 또한 경로비행 시 지상부에서 설정한 Waypoint 지점에서 정확하게 촬영임무를 수행하여, multicopter를 이용한 사진실측의 효율성을 확인하였다. 둘째, 일반 실측용 무인항공기에 비해 가볍고 저렴한 multicopter와 디지털카메라를 이용하여 촬영의 기동성과 경제성을 확인하였으며, 촬영된 사진데이터의 정합과 DEM, DXF파일의 추출을 통해 수치지형도 보다 정밀한 지형분석이 가능하여 multicopter를 이용한 지형실측의 가능성을 확인하였다. 셋째, 하천내부에 대한 고해상 정사영상사진(20Cm급)을 제작함으로써 하천변일대에 대한 식생과 지형의 변화 등에 대한 분석이 가능한 것을 확인하였다. 또한 촬영지점의 GPS좌표에 대한 데이터베이스를 통해 미세지형의 변화 등과 같은 경관변화와 하천변 일대 또는 수림지 등에 대한 식생변화 등을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 기반이 마련 될 수 있을 것으로 판단된다. 넷째, 정사영상분석을 통해 만들어진 DEM은 지형분석 및 가시권 분석 등과 같은 경관분석에서 보다 심도 있는 연구에 활용될 수 있을 것이다. 특히 현재 정부에서 추진 중인 '3차원 국토공간 정보 구축사업'과 연계하여 역사문화자원에 대한 3차원 지형정보 제공 등에도 널리 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 UAV를 이용한 지형분석 및 활용방안에 대한 연구로 도시 및 하천 등 다양한 지형에 대한 분석이 가능할 뿐만 아니라 사적 및 명승 등의 경관관리에 대한 연구와 DSM구축에 따른 가시권 분석 등의 역사문화자원에 대한 관리에도 폭넓게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
재난 등에서 발생하는 대형 폐기물에 대한 효율적인 관리가 지속적으로 요구되고 있다. 대형 폐기물은 환경과 밀접하게 연결되어 대기질이나 수질, 생활 환경 등에 악영향을 미치고 있다. 대형 폐기물이 발생하면 임시적환장으로의 이동이나 처리 등을 위해서 발생량을 추정할 수 있어야 한다. 현재까지 위성영상이나 폐기물의 원단위를 이용하여 발생량을 추정하고 있지만 그 정확성에 대한 의문이 지속적으로 제기되는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 UAS를 기반으로 3차원 공간정보를 구축하고 폐기물 측정 및 정확도 평가를 목적으로 연구를 진행하였다. UAS를 이용하여 폐기물 지역을 측정한 결과, 3차원 공간정보의 X, Y, Z RMSE 수치는 각각 0.022 m, 0.023 m, 0.14 m로 비교적 높은 정확도를 보였다. 이를 기반으로 측정한 폐기물량은 약 $4,273,400m^3$로 도출되었다. 또한 과거부터 지형, 문화재 등 정밀한 측량에 사용된 지상 LiDAR를 이용하여 동일지역의 폐기물량을 측정하였으며 그 결과값은 약 $4,274,188m^3$로 도출되었다. UAS 기반으로 도출한 폐기물량과 크게 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 UAS를 이용한 폐기물 발생량 측정에 대한 가능성을 확인할 수 있었으며 이는, 재해 폐기물이나 대형 폐기물 등의 환경관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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