이동 애드혹 네트워크 (MANET)는 기지국과 같은 인프라 없이 구성된 무선 네트워크로 멀티 홉 무선통신을 수행할 수 있다. MANET에서 경로 끊김이 발생하는 이유는 일반적으로 경로를 설정하고 있는 노드들의 이동이나 hidden terminal 과 같은 무선 채널 충돌 때문이다. 무선 채널 충돌처럼 노드들의 위상과 상관없이 패킷들의 충돌 때문에 경로 끊김이 발생하는 현상은 불필요한 경로 재설정이 유발된다. 그리고 이에 따른 제어 메시지의 과도한 생성은 전체 네트워크의 오버헤드를 증가시켜 성능 감소로 이어진다. 특히 일반적으로 MANET에서 사용하는 reactive 방식의 라우팅 프로토콜을 사용하는 네트워크에서는 더 많은 성능 감소가 일어나게 된다. 본 논문에서는 MANET의 이러한 불필요한 경로 재설정을 방지하여 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 노드 이동 감지 기법을 제안한다. 이 기법은 HELLO 메시지와 이웃 노드 테이블을 이용하여 무선 채널 충돌과 같은 현상을 예측하고 효율적으로 대처할 수 있게 한다. 성능 분석 결과, 본 논문에서 제안한 노드 이동 감지 기법이 기존 방법들에 비해 패킷 전송률과 라우팅 오버헤드 측면에서 우수한 성능 결과를 보였다.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.
본 연구에서는 자율운항선박이 복잡한 항계 내에서 다양한 해상 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 계층적 경로 생성 기법을 연계하는 프레임워크를 제안한다. 항계 내에는 항로를 항행하는 선박 외에도 정박 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박뿐만 아니라 항로 표지나 부표와 같은 정적 객체들이 다양하게 분포되어 있다. 자율운항선박의 효율적 운항을 위해서는 운항 중에 조우하게 되는 객체의 정적/동적 속성에 따라 경로 생성 기법이 달리 적용되어야 한다. 본 연구에서 제안한 경로 생성 프레임워크는 항계 내의 정적 객체나 항행 가항 영역 및 항행 불가항 영역 등에 대한 위치 정보들은 사전적 정보로 활용 가능하므로, 샘플링 기반의 전역 경로 생성 기법을 적용하여, 초기 출발지에서 최종 목적지까지의 예상 경로를 생성한다. 그리고 생성된 전역 경로를 추종하며 운항하는 과정에서 조우하게 되는 동적 객체들과의 조우 상황별 국제해상 충돌예방규칙(COLREGs)을 고려한 지역 경로를 생성한다. 샘플링 기반의 전역 경로와 국소 영역에서의 충돌 회피를 위한 지역 경로를 연계하기 위한 계층적 경로 생성 프레임워크를 설계하고, 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
본 논문은 실제 블랙박스 영상을 통해 추적한 차량의 실제 경로 또는 사용자가 UI를 통해 그린 차량의 이동 경로를 이용하여 사실적인 3차원 차량 충돌 장면을 물리 시뮬레이션을 통해 생성하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 사용될 차량의 3차원 경로의 획득, 물리 기반 시뮬레이터 상에서 사용자가 원하는 경로대로 3차원 차량 모델을 적은 오차로 제어하는 경로 추적 알고리즘, 그리고 남아있는 오차를 보다 더 줄여주는 경로 최적화 알고리즘을 조합하여 사용자의 의도에 맞는 정확한 경로에서의 차량 충돌 장면을 재현하도록 도와준다. 또한 차량 충돌로 인한 차체의 변형을 차량 모델 골격의 세분화를 통하여 실시간으로 시뮬레이션 하여 실제 교통사고 시의 차량의 충돌 장면이 최대한 가상공간에서 사실적으로 재현되도록 한다.
산업이 발달함에 따라 대량의 화물을 빠르게 운반할 수 있는 해상운송수단의 수요가 증가하게 되고 이로 인하여 해상 선박 간 충돌사고가 빈번히 발생하게 되었다 선박 충돌은 주로 조선하는 사람들의 관습, 습관의 차이, 부주의, 판단오류 등의 이유로 발생한다. 연구자들은 선박 충돌을 방지하기 위하여 조선에 관련된 많은 부분을 지능화한 지능형 충돌회피시스템 개발에 노력을 기울이고 있다. 선박을 비롯한 자율운동체의 충돌방지 기법은 비행체, 수중운동체, 자율로봇 등 영역 특성을 달리하는 다양한 분야에서 연구되어오고 있다 기존 연구들의 충돌방지는 주로 장애물의 공간적 특성에 기반하고 있다. 이에 개체의 움직임을 예측하여 시간적 요소를 가미하면 더욱 향상된 충돌방지가 가능하다. 특히, 선박은 느린 운동 특성과 조선법, 규격화된 통신수단의 발달로 인하여 상대편 선박의 이동 예측이 용이하므로 이를 적용하여 보다 향상된 충돌방지가 가능하다. 본 연구에서는 기존의 충돌회피기법의 과정에 예측을 추가한 예측기반 충돌회피모형을 제안하고 선박운항환경을 모의실험에 의하여 해당 모형 적용시 충돌회피 경로 산출의 안전성이 크게 개선됨을 보인다.
본 논문은 샌드위치 복합재가 적용된 자동무인경전철 차체 구조물의 구조 안전성 및 충돌 안전성 결과에 대해 서술하고 있다. 차체 구조물에 적용된 샌드위치 복합재는 알루미늄 하니컴 심재와 WR580/NF4000 유리섬유/에폭시 적층 복합재 면재로 이루어져 있다. 차체 구조물에 적용되는 적층 복합재 면재에 대해 기계적 시험을 통하여 물성을 획득하였고, 직교 이방성 특성을 갖는 하니컴 심재의 물성은 유효등가손상모델을 적용하였다. ANSYS v11.0을 이용한 유한요소 해석은 JIS E 1105 기준과 ASCE 21-98 기준에 따라서 자동무인경전철 차체의 구조 안전성을 평가하였다. 충돌해석은 외연유한요소 해석 프로그램인 LS-DYNA3D를 이용하였다. 충돌 조건은 강체벽에 10km/h의 속도로 정면충돌 사고를 모사하였다. 또한, 수성된 Chang-Chang 파손기준시은 충돌 후 복합재 구조물의 파손 모드를 평가하는데 추천된다.
본 논문에서는 광 버스트 네트워크 내의 버스트 충돌을 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 파장 변환(conversion), 경로 변경(deflection), 분리(segmentation), 광섬유 버퍼링을 흔합하여 광 스위치에 적용한 것이다. 제안된 충돌 해결 알고리즘의 성능은 ns(network simulator)-2를 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션에 사용한 네트워크 토폴로지는 한국의 기간망을 가정하였고 이를 기반으로 다양한 네트워크 트래픽 조건에서 성능 지표(버림 확률, 전파 지연)의 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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