본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.
Heat pump systems for commercial building with variable refrigerant flow(VRF) are expanding a market due to high energy efficiency, lower maintenance cost and easy installation comparing with the conventional heat pump with the constant refrigerant flow. In general, heat pump systems degrade the energy efficiency in the extremely low temperature regions. In this study, VRF heat pump system with refrigerant heating is experimentally investigated to overcome the low heating performance in the extremely low temperature regions. VRF heat pump system with refrigerant heating is found out the sufficient heating performance in the -25 degree temperature condition comparing with the conventional heat pump system and is obtained more than 2,500 kPa high pressure in the evaporator at low temperature.
DTV 필드 테스트는 실내와 실외에서 전계강도와 수신 가능성 등을 측정하는 것으로 실외의 경우 측정 차량을 도로에서 수평적으로 이동하면서 9m 높이의 안테나를 사용 DTV 신호를 측정하였다. 현대의 고층 빌딩과 같은 수직 집단 구조의 주거 형태에서는 수직적인 DTV 신호 측정을 통하여 수직 방향 전파 환경 분석이 필요하다. 특히 전면에 장애물이 많아 다중 경로 간섭과 임펄스 잡음의 영향으로 전계강도가 수신 임계값인 $43dB{\mu}V/m$ 이상인 경우에도 수신이 불가한 경우가 있어 건물 밀집지역이나 특수한 측정 환경에 적합한 필드 측정 및 분석이 절대적으로 필요하다. 이를 위하여 자유롭게 비행하면서 DTV 수신신호 레벨을 측정할 수 있는 비행체 옥토형 멀티콥터를 개발하고 시험을 거쳐 실용성 있게 성능을 개선하였다. 휴대형 소형 DTV 수신신호 레벨 측정기와 안테나 및 데이터 전송용 M/W 송신기 또는 녹화용 장비가 탑재되어 DTV 수신신호 레벨 측정이 가능한 이 멀티콥터를 이용하여 전파환경이 다른 3지역의 측정을 통해 신뢰성 검증과 실용성을 입증하였다. 수직 방향 수신신호 레벨 측정은 수직 방향 전파 환경 변화가 큰 장소, 고층 아파트 같은 집단적 수직 주거 형태, 도보나 차량으로 접근이 불가능한 지역 등 측정점의 특수한 환경에 적합한 데이터를 얻을 수 있어 기존의 수평적 필드 테스트에서는 접근하기 어려운 장소의 전파 변화 분석에 유용하게 사용할 수 있다.
대형 쇼핑몰과 멀티플랙스 등과 같은 복합용도의 초고층 건물은 일반 건축물에 비해 주차시설의 규모가 크고 주차장 내 외부를 연결하는 유출입구의 수가 증가하는 특징을 나타내며, 이러한 특징은 주차장 내부에서의 차량 운행거리를 증가시켜 내부통행에 대한 혼잡이 발생하고, 주차 공간을 찾기 위해 운전자가 주차장을 배회함으로써 차량의 공회전이 증가할 뿐만 아니라, 주차 후 운전자의 보행동선을 증가시키는 등 운전자에게 주차로 인한 많은 어려움을 겪게 하고 있다. 이에 본 연구에서는 건물의 방문 목적 및 운전자의 이동경로에 따라 운전자에게 최적의 주차장소를 지정해주는 개별 주차정보제공 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 알고리즘을 평가하기 위하여 제2롯데월드 신축 부지를 사례 지역으로 선정하고 평가를 수행하였다. 평가 결과 기존 주차정보제공 알고리즘에 비해 개별주차정보제공 알고리즘을 적용할 경우, 주차장 내 이동거리는 7.43~83.4% 정도 감소하는 것으로 분석되었으며, $CO_2$ 배출량의 경우 평균 47.7% 정도 감소하는 것으로 분석되어 개별주차정보제공 알고리즘 적용에 따른 그 효율성이 매우 큰 것으로 분석되어 적용효과를 검증하였다.
인간 생활을 보다 편리하게 하기 위하여 대형 빌딩, 복합상가, 대형 지하시설물 등을 포함한 최근 건물들은 점점 대형화 및 초고층화가 되어 가고 있는 추세이다. 그러나 초고층 건물들이 많이 증가할수록 화재 등 대형 재난에 대한 위험성도 점점 증가하고 있다. 특히, 초고층 건물에 화재와 같은 대형 재난이 발생할 경우에 재실자를 대상으로 신속하고 정확한 피난유도가 이루어지지 않는다면, 인명 피해는 상상 이상으로 엄청날 것이다. 따라서 건물 내부에 있는 재실자들이나 구조가 필요한 사람들을 대상으로 신속한 피난 유도 및 구조가 이루어져야 하며, 이를 위해서는 건물 내부에 있는 사람들의 규모와 위치 식별 및 파악이 선행되어야 한다. 이를 위하여 먼저 건물 내부의 재실자 파악을 위한 기존 위치추적기술에 대한 선행연구를 수행한다. 그리고 이를 기반으로 본 논문에서는 실제 재난 발생 시에 초고층빌딩을 대상으로 위치식별기술을 활용하여 실시간 인원수를 파악하여 밀집도를 개선하고 피난시간을 단축할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 한다.
컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.
지상파 아날로그 텔레비전 방송의 디지털 전환으로 기존의 아파트, 빌딩, 공동주택, 케이블TV, 공시청시설 등에 설치되어 있는 아날로그 방송용 재전송 설비 및 시스템의 교체가 필요하게 되었다. 또한 새롭게 구축되고 있는 디지털 텔레비전 재전송 공시청 시스템용 위하여 새운 규정이 제정되었다. 따라서 본 연구의 목적은 지상파 디지털 텔레비전 방송 신호를 재전송할 수 있는 8-VSB 재변조기의 프로세스 구성과 규격, 성능 기준, 평가를 위한 실험환경 구성, 측정 방법을 제시하고 실험하는 것이다. 이와 같은 연구 목적을 위하여, 무선 주파수로 전송되는 지상파 디지털방송 신호를 수신하여 복조하고 TS 스트림을 변조하여 무선주파수 신호로 재송신하는 프로세스를 갖는 8-VSB 재변조기를 구현하였다. 그리고 스퓨리어스, 위상잡음 등을 측정하여 성능 기준에 대한 평가를 하고, 지상파 아날로그방송 재전송용 신호처리기와의 성능 비교 실험을 위하여 지상파 디지털방송 송수신 환경을 구성하였다. 그리고 기존의 신호처리기와 8-VSB 재변조기에 대하여 동일한 재전송 환경 및 조건하에서 방송 신호의 감쇄 단계별 SNR, EVM 등을 측정하였다. 실험결과, 신호처리기와 8-VSB 재변조기 모두 지상파 디지털방송 재전송용으로 이용 할 수 있음을 확인하였다. 또한 8-VSB 재변조기가 기존의 신호처리기에 비하여 양호한 품질의 빙송신호 전송이 가능함을 보여 주어 지상파 디지털 텔레비전방송 재전송용으로 적합함을 확인하였다.
디지털 TV 방송은 기존 아날로그 방송에 비해 해상도나 음질 등이 매우 뛰어나고 홈쇼핑, 홈뱅킹, 인터넷 검색, 재택근무 및 VOD(video on demand) 등의 멀티미디어 기능을 제공할 수 있는 등 많은 장전을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 TV 서비스 전에 본질적인 지역적 전파환경의 분석이 필요하며, ETRI 모델을 적용하여 부산지역에 대한 전파모델을 적용하여 그 제한성을 분석하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 디지털 TV 신호가 고품질을 유지할 수 있도록 하기 위하여 산악지역과 고층빌딩이 많은 부산지역의 전계강도를 측정하였다. 본 논문에서는 TV 전파모델을 기준으로 전반적으로 기준모델에 대한 시뮬레이션 결과보다. 낮은 결과를 갖지만 분포 패턴은 비슷하게 나타남을 알 수 있었다. 이론치와 실측치를 비교한 결과 평탄한 지형에 대해서는 비슷한 결과를 가지지만 도심 밀집지역 및 산악 지형에 대해서는 상당한 차이를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 ETRI 전파모델 및 자유공간에 대한 전파전파의 이론적 모델링이 부산 지역에 대해서는 적합하지 않는 것으로 판단되었다.
도로면 유지보수 공법 중 크랙실링은 그 특성상 작업수행과 관련하여, 노무자의 안전을 위협하는 다양한 위험, 열악한 작업환경으로 인한 생산성 및 품질저하, 교통체증으로 인한 차량이용자의 간접비용 상승 등 많은 잠재적 문제점을 내포하고 있을 뿐만 아니라 노무 의존도가 높고 년간 막대한 사업예산을 요하는 국가 기반 유지보수 사업이다. 선진 외국의 경우, 도로면의 초기균열에 대한 보수공법으로써 크랙실링이 일반화되어있고 과거 10여년에 걸쳐 이를 자동화하기 위한 연구노력이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 미국을 중심으로 지금껏 개발되어진 크랙실링 자동화 로봇의 프로토타입을 간략히 소개하고 미 연방교통국(FHWA)과 텍사스 주 교통국(TxDOT)의 지원하에, 텍사스 오스틴 주립대학 건설자동화 연구소에서 개발된 크랙실링 자동화 로봇의 연구성과 및 1999년 현장실험 결과를 토대로 크랙실링 자동화 로봇의 타당성 및 적용성 그리고 개발기술의 응용성을 시험한다. 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 활용을 통하여 도로의 수명 연장 및 년간 막대한 도로 유지보수 사업예산의 절감이 가능할 것으로 사료되며 개발된 자동화 기술은 추후 빌딩외벽, 대규모 저장탱크 등 도로 이외의 건축.토목 구조물에 발생된 균열의 탐지 및 보수에도 널리 활용될 수 있을 뿐만 아니 라 동영상 처리기술 등의 멀티 미디어 기술과 무선정보통신망을 응용한 본사와 현장간 실시간 안전진단 및 분석에도 그 활용효과가 클 것으로 기대된다.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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