우리는 일상 속에서 다양한 결제시스템을 접할 수 있다. 그중 무인계산 시스템은 소비자가 구매부터 결제까지 스스로 하는 방식이다. 발전된 기술이 편리함을 제공하지만, 일부 소비자들은 오히려 사용에 어려움을 겪고 사람이 계산을 해주는 기존의 시스템을 선호하는 경우가 많다. 본 논문에서는 소형 IOT 기기와 딥러닝 객체 인식 시스템을 기반으로 한 무인계산대를 설계하고 개발하였다. 계산대의 모습을 구현하기 위해 아두이노 컨베이어 벨트를 이용하고 라즈베리 파이와 파이 카메라를 이용하여 객체 인식 환경을 구현하였다. 파이 카메라를 통해 영상을 인식하고 해당 영상을 실시간으로 전송하여 PC에서 YOLO를 통해 객체를 탐지한다. 이후 탐지된 객체는 소비자가 확인할 수 있도록 디스플레이에 시각화한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝 객체 인식 무인계산 시스템은 공산품이 주를 이루는 무인 상점에 활용할 수 있다.
본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.
대형마트 혹은 일반 마트에서 물건을 구매할 때 지금까지 얼마치의 물건을 담았는지 소비자들은 알기 어렵다. 그리고 여러 사람들이 많은 물건을 한 번에 구매하기 때문에 계산대에서 길게 늘어진 줄을 보고 최대한 사람이 적은 곳을 찾은 경험은 다들 있을 것이다. 그러한 점에서 최근 조금씩 늘어나는 무인 계산대에서 아이디어를 얻어 쇼핑을 할 때 끌고 다니는 카트에서 계산과정을 처리해 계산시간을 줄이고자 했다. 그러하여 카트에서 물건을 인식할 수 있어야 하며 인식한 물건의 가격 및 정보 등을 저장하고 있어야한다. 그래서 카트에 바코드를 인식할 수 있는 리더기와 가격정보를 보여 주는 스크린을 설치하였으며 계산대에 가서 저장했던 정보를 한 번에 처리기위해 QR 코드를 사용하였다. 스크린에 QR 코드를 띄우고 계산대에서 QR 코드를 찍으면 가격정보를 알 수 있고 그 자리에서 계산까지 가능하며 원하는 소비자는 본인의 휴대폰에 설치된 가계부에서도 QR 코드를 찍어서 구매한 물건들의 가격과 자세한 구매목록을 쉽게 저장할 수 있다. 기존 가계부에서는 구매목록을 하나하나 적어야 하기 때문에 귀찮을 수 있지만 이러한 방법을 통하면 기존방식보다 훨씬 편리할 것이라 생각했다.
본 논문에서는 3차원 공동 작업 공간에서 다중 무인항공기의 협동 작업을 위한 확장 충돌 지도 기반 무 충돌 비행 계획 기법을 제안한다. 먼저 무인항공기는 회전과 같은 3차원 움직임을 고려해 구로 모델링하였다. 공동 작업 영역에 진입 후 진출할 때까지 무인 항공기는 직선 경로를 따라 이동하고 모든 무인 항공기의 우선순위는 미리 정해져 있다고 가정한다. 가정에 따라 3차원에서 정의된 구와 구 사이의 충돌 검출 문제를 2차원에서 정의된 원과 직선 사이의 충돌 검출 문제로 축소할 수 있다. 원과 직선 사이의 충돌영역은 계산의 편의성과 안전성을 위해 충돌사각형으로 근사화 하였다. 이렇게 정의된 충돌사각형을 이용하여 무인 항공기들 간의 충돌을 회피할 수 있도록 각 무인 항공기의 공동 작업 공간 진입 시간을 조율한다. 이와 같은 방법으로 모든 무인 항공기는 공동 작업 공간에 진입해서 진출할 때까지 서로 간에 충돌 없이 이동 할 수 있게 된다. 제안된 무충돌 비행 계획의 효율성을 증명하기 위해 12대의 무인 항공기를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
1980년대부터 민간에 개방된 GPS는 C/A코드의 도달시간을 측정하여 위치를 계산하고, 반송파의 도플러 주파수를 측정하여 속도를 계산한다. 위치정확도를 향상시키기 위하여 공통오차를 제거하는 DGPS 기법과 반송파 위상을 이용하여 수cm 내의 정확도를 가질 수 있는 CDGPS 기법이 1990년대부터 개발되기 시작하였다. 본 논문에서는 CDGPS를 위해 LSAST 미지정수 추정기법을 개선하여 계산효율 및 신뢰도를 높이고, 단일 주파수 GPS 수신기를 이용하여 움직이는 항체의 상대위치를 수cm 내의 정확도로 측정한 실험결과를 INS의 위치와 비교하여 제시한다. 이러한 결과는 추후 정밀관성항법장치, 무인자율주행, 측지 및 정밀지도제작 등에 유용하게 쓰일 수 있다.
무인차량의 주행은 각종 센서를 이용한 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물시스템, 통합시스템의 4가지 서브 시스템으로 구성 되어있다. 본 연구는 비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
본 연구에서는 무인항공기의 편대비행을 위해서 먼저 단일 무인항공기의 기본적인 자세제어, 고도제어를 포함하는 유도제어시스템을 설계 제작하여 검증하고, 이 시스템을 바탕으로 먼저 선도기의 위치 정보를 이용하여 선도기와 추종기간의 앞뒤거리와 좌우 거리를 피드백하여 비례미분제어한 결과를 보여준다. 보다 안정적이고 성능이 우수한 편대 비행을 위하여 선도기의 위치와 자세 정보를 이용하여 추종기가 따라가야할 가상경로점을 실시간으로 계산하고 이를 바탕으로하여 추종기가 따라가도록 유도 명령을 생성하여 비행제어를 하고, 또한 선도기의 롤명령정보를 추종기의 최종 유도명령에 추가하여 편대 비행 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이러한 과정은 여러 가지 경우에 대한 비행시험 결과를 분석하여 알고리즘을 점차 개선하는 방식을 취했으며 다소 실험적인 방식으로 최종 편대비행 알고리즘을 확립하였다. 최종적으로 채택한 기법을 이용하여 3대의 무인항 공기를 자동비행 상태에서 편대 비행을 수행한 결과를 보여준다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
도내 중산간지대 농업개발 지원을 위해 필요한 기후자료를 수집하고 수집된 자료로부터 농업기후지수의 하나인 증발산위를 계산하는 과정에 대하여 연구하였다. 섬의 동쪽과 서쪽 중산간지대 기후를 대표할 수 있는 두 지점에 무인관칙소를 설치하고 퍼스컴통신 기술을 이용해 일사, 기온, 지온, 습도, 풍향, 풍속 및 항수자료를 수집하였다. 1989년 6월 한달간 수집된 자료를 이용해 두 지점간 일기상 특성을 분석하였으며, Penman식에 의해 증발산위값을 추정하였다. 상대적으로 풍부한 순폭사에너지와 남서기류에 의한 Fohn현상에 의해 섬의 동쪽 중산간지대가 서쪽에 비해 1-2도 가량 높은 기온을 유지하였다. 지온은 두 지점간에 차이가 없었으며 최고 및 최저온도 출현시각은 기온에 비해 4시간 지연되었다. 바람은 서쪽에서 강했으며 주야간 해륙풍 순환 현상도 동쪽에 비해 뚜렷하였다. 계산된 증발산위값은 동쪽이 서쪽에 비해 6% 높았으며 해안지대 추정값에 비해 30% 가량 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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