소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 결함을 찾고 시정하는 것을 통제하는데 가장 중요한 요소가 바로 오류/장애/실패(통칭하여 결함(defects)를 효과적으로 추적하는 것이며, 결함을 추적하기 위해서는 효과적인 결함 추적시스템(Defect Tracking System)의 도입이 필요하다. 기존의 결함 추적 시스템은 고객/사용자로부터의 문제보고, 테스팅 기간 중의 결함보고, 변경관리 기능 등을 통합적으로 제공하고 있지 못하다는 점과 테스팅을 포함한 개발과정의 정량적 통제를 위한 데이터를 효과적으로 축적 제공하지 못하고, 더욱이 결함의 근본적인 원인을 찾아 해결할 수 있도록 하기 위한 정보를 효과적으로 제공하지 못하고 있는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 결함 추적 시스템의 문제점을 해결하고자 설계/구축되어 현재 사내에서 활용되고 있는 결함관리 시스템인 Promise System을 소개하고자 한다. Promise 시스템은 고객의 불만 및 요구사항, 인스펙션 및 테스팅 시의 결함 및 요구사항에 대하여 각 담당자별로 업무를 할당, 추적할 수 있게 하고, 결함 및 요구사항에 관한 각종 상태정보와 통계 정보를 제공하여, 각 개발 및 테스팅 단계별로 결함 제거 목표의 수립, 정량적 통제, 결함 원인 분석을 통한 프로세스 개선 등을 지원하는 시스템이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권1호
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pp.109-115
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2010
본 논문은 퍼지 제어를 통한 이동용 로봇에 대한 추적 제어에 대해서 다루고 있다. 이동용 로봇은 Mamdani 형식의 퍼지 제어기로 제어 된다. 퍼지 제어기에 있어서 이동용 로봇과 목표 사이의 각도와 각도의 변화율이 입력으로 사용되고, 출력으로 조향각이 추론되어 제어입력이 된다. 퍼지 규칙은 전문가의 경험적 지식을 참조하여 7개를 사용하였다. 또한 퍼지 제어기 설계에 있어서 하나의 관심 분야인 환산계수(scaling factor) 조정 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 이를 위해 파라미터 최적화 분야에서 잘 알려진 실수코딩 유전알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 다양한 초기 조향각이 주어진 경우, 목표치에 대한 추적 안정성을 보여 퍼지 제어기의 유효성이 확인된다.
최근 들어, 영상 추적(Visual Tracking)에서의 목표물을 sparse coefficient vector로 나타낼 수 있게 되면서, L1 minimization 방법을 이용한 영상처리 속도 향상이 필요하게 되었다. 더 나아가서, L1 minimization 방법은 영상 추적 과정에서 주로 발생하는 occlusion 문제를 해결하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 다라서 본 논문에서는 영상 추적 과정에서 발생하는 occlusion 문제의 해결을 위해서 L1 minimization의 parameter를 분석하였다. L1 minimization에는 최소화 결과에 영향을 미치는 weighted parameter가 존재하며, 이들은 고정 상수나 목표물의 중간값, 평균값, 표준편차로 나타내어 진다. 실험 결과를 바탕으로 분석하였을 때, weighted parameter 중에서 평균값이 OPE(One Pass Evaluation)을 기반으로 한 success rate와 precision performance에서 좋은 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적외선 탐색 및 추적 기능을 수행하는 광각 주사 광학계와 표적의 전자광학 추적 기능을 수행하는 협/중시계 광학계의 기능이 통합된 가변 F/수 삼중 배율 적외선 광학계를 설계하였다. 기존 광각 주사 광학계를 기반으로 무한 초점 광학계를 전단부에 설계하여 협/중시계 기능을 수행할 수 있는 광학계를 구현하였다. 시스템 성능 분석을 통해 성능 목표를 설정하고, 이를 바탕으로 광학계 설계를 위한 설계 사양을 도출하였으며, F/수가 다른 광학계를 추가하기 위해 조리개 크기를 줄여주는 웜 스톱을 적용하였고, 설계된 광학계에 적합하도록 세부 형상을 설계하였다. 설계 완료된 협/중시계 광학계 설계 결과를 분석하여 MTF (modulation transfer function)와 같은 목표 성능을 만족하는 것을 확인하였으며 운용성을 고려하여 비열화와 표적 거리에 따른 초점 렌즈군의 이동량을 분석하였고, 이를 통해 광역 탐색 및 추적 기능과 정밀 추적 및 3차원 정보 획득 기능이 통합된 단일 광학 시스템의 구현이 가능함을 확인하였다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
본 연구는 정서가를 가진 소리가 시각탐색만족현상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 시각탐색만족현상은 목표자극이 여러 개 존재하는 상황에서 하나의 목표자극을 찾고 나면 나머지 목표자극을 찾을 가능성이 낮아지는 현상이다. 이러한 현상에 대한 원인 규명에 대한 연구들 중 정서정보를 가진 자극의 효과를 알아본 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소리의 정서가가 시각탐색만족현상에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위하여 실험을 진행하였다. 또한 시선추적을 통해 시각탐색만족현상이 일어나는 원인을 찾고자 하였다. 참가자들이 알파벳 T자를 탐색하는 과제 도중 긍정적, 부정적 소리를 제시하였다. 그 결과, 부정적 소리가 제시되었을 때 사전적 정의의 시각탐색만족현상이 가장 크게 나타났다. 하지만 이는 현저성이 낮은 단일 목표자극 시행의 정확도가 월등히 좋았기 때문에 나타난 것이다. 효율성의 지표인 반응 시간은 목표자극 조건과 관계없이 부정적 소리가 주어졌을 때 가장 빨랐다. 목표자극 위에 떨어지는 응시점을 분류해본 결과, 목표자극을 응시하지 않아서 생기는 주사 오류가 가장 많이 나타났다. 본 연구의 결과는 소리의 유인과 각성수준의 상호작용에 의해 인지적 수행이 영향을 받는다는 관점에서 이해될 수 있다.
영상 추적 기법은 현대 사회의 주요한 분야에서 필요로 하는 중요한 기술로 여겨지는 핵심 기술 중의 하나이다. 특히 물체의 외곽선 추적은 물체의 외형 정보를 파악하면서 빠른 추적을 할 수 있다는 측면에서 필요한 기술인데, 목표물 주변의 에지에 영향을 받기 쉬우며 연약 에지가 발생하였을 때 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 이를 극복하기 위하여 이 연구에서는 카메라가 장착된 이동 로봇의 6자유도 운동을 가상적으로 발생시켜 PDM을 얻어내고, 이를 기반으로 모듈적으로 능동 형태 모델을 구성하여 추적 시스템을 설계하여 보다 국부적 최소점에 대하여 강인한 특성을 갖는 영상 추적기를 제안한다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위하여 실제 이동 로봇에서 관측되는 영상에 대하여 영상 추적 실험을 수행하였으며, 이를 다른 주요한 기법들과 비교하여 그 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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