본 논문에서는 엘리베이터에서 발생할 수 있는 다양한 고장 요소들을 실시간으로 진단하고 일정시간 이상 운행이 정지된 경우 고장으로 판단하여 운행상태를 CAN 통신을 이용하여 원격으로 모니터링이 가능한 시스템을 설계하였다. 엘리베이터 내의 승객 탑승여부 확인, 현재 운행위치, 주요 고장내용을 실시간으로 진단하고 CAN 메시지를 이용 메인 컨트롤러에 송신하고 엔지니어는 서버기반의 어플리케이션을 통해 확인이 가능하도록 하였다. 또한 자동차, 선박 등 전장분야에 적용되고 있는 CAN 프로토콜을 이용하여 통신의 신뢰성을 확보하고 엘리베이터 관련 운행 및 고장 상태 등을 실시간을 파악할 수 있도록 하여 효율적인 엘리베이터 유지보수를 가능하도록 하였다. 설계된 시스템의 성능평가는 시뮬레이션 및 프로토콜 모니터링을 통해 수행하였다.
GPS를 이용한 이동차량 모니터링시스템은 현재 급속도로 발달되고 있는 실시간 물류추적 및 관리시스템이라 할 수 있다. GPS는 물류 관리에 있어서 가장 기본적인 차량의 위치를 추적하는데 매우 편리한 시스템으로 현재의 물류차량의 위치를 정확하고 신속하게 실시간으로 확인할 수 있는 범지구 위성 위치추적 시스템이다. 물류의 경우 물류의 신속 정확한 전달을 위해서는 물류가 이동되고 있는 과정에서 가장 빠른 경로를 찾고 거리를 환산하여 운송시의 시간을 계산하여야 한다. 그러기 위해서는 물류차량의 시시각각 변하는 위치에 대한 모니터링을 해야할 필요가 있다.
본 논문에서는 건설현장 작업자의 실내 위치 추적을 위한 새로운 방법을 소개한다. 전통적으로 GPS및 NTRIP과 같은 기술은 주로 야외에서 효과적인 위치 확인을 제공하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 기술은 실내에서 사용할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Aruco marker를 활용하여 작업자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. Aruco marker는 작업자와 마커 사이의 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 이 새로운 접근 방식은 기존 위치 확인 방법에 비해 더욱 정확한 실내 위치 확인을 제공합니다. 작업자 위치를 실시간으로 확인할 수 있어 작업 일정을 최적화하고 작업자 간 협업을 촉진합니다. 따라서 Aruco marker를 활용한 실내 측위 방식은 기존의 기술의 문제점을 보완하는 실내 위치 확인 시스템으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.
해외로 이동하고 있는 컨테이너 화물의 실시간 위치를 확인하고 기상정보 및 국제 이슈 등을 고려하여 도착 예상 시간을 계산해 화물의 도착 예정시간을 실시간으로 확인할 수 있는 서비스이다. 그동안 선박 추적 시스템은 해외 서비스에 의존해왔으며, 선사에서 자체적으로 제공하는 정보는 정확도가 40%에 미치는 한계가 존재했다. 이러한 문제점을 보완하여, 해당 서비스를 통해 빅데이터 기반의 분석과 향후 프로젝트 운영을 통해 축적될 시스템 상의 데이터와 현장의 데이터를 취합하여 높은 정확도를 이룰 수 있을 것으로 예상한다. 이를 통해 수출 기업들은 안전재고를 감축할 수 있게 되어 보관 관련 물류비용을 절감할 수 있게 될 것이다. 또한 보다 정확한 제조 일정을 수립할 수 있게 되어 과잉 생산을 방지할 수 있음을 기대해볼 수 있다.
RFID/USN을 적용한 항만 컨테이너 터미널의 효과적인 운영에 관한 방안이 모색되고 있다. 본 논문에서는 각 컨테이너에 무선 센서 노드가 하나씩 배치되어 있다는 가정하에 각 노드가 인접노드로부터 오는 전파의 세기 (RSSI: Received Signal Strength Indicator)값을 측정하여 서버로 전송하면 이를 근거로 항만 컨테이너 야적장(장치장)내에 적재된 컨테이너의 위치를 실시간으로 확인하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 RSSI값에 근거한 컨테이너 위치 결정 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한 후 응용 프로그램으로 구현하여 컨테이너별 위치확인이 가능함을 확인하였다.
RTLS (Real Time Locating Systems)는 자신의 위치를 실시간으로 전송하는 하드웨어와 이를 확인하는 소프트웨어로 구성 된 기술이다. 이 기술은 저비용의 하드웨어를 이용한 무선 통신 기술을 기반으로 사람 및 물체의 위치 추적이 실시간으로 가능하기 때문에, 산업 현장을 비롯한 다양한 분야의 요구가 증가하고 있다. 현재는 RTLS 하드웨어 설계에만 연구의 초점이 맞추어짐에 따라 이를 활용하기 위한 소프트웨어의 연구 자료 수집은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 RTLS 하드웨어를 활용한 실시간 태깅 데이터를 모니터링하는 목적으로 소프트웨어를 설계 및 구현하고, 향후 연구 내용들을 기술한다.
최근 무선통신기반 열차제어시스템의 국산화 개발이 진행 중에 있으며, 이동폐색 및 열차간격의 효율적인 제어를 위해서는 열차에 서 직접 열차의 이동위치와 속도를 정확하게 실시간으로 파악할 수 있어야 한다. 하지만 기존 철도시스템에서는 열차의 위치 및 속도확인을 위해 궤도회로와 타코메터를 이용하고 있으며, 효율적인 열차제어를 위해 지상설비의 도움없이 안전하고 정확한 열차위치정보의 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성항법수신기, 관성센서, 도플러레이더센서, 타코메터와 같이 열차에 탑재 가능한 위치 및 속도센서를 통합 적용하여 단독으로 열차 위치 및 속도파악이 가능한 차상기반 열차위치검지 장치를 구성하고, 한국형 틸팅열차 탑재시험을 통해 위치정확성을 평가하고 철도운영 환경에서의 적용성을 확인한다.
본 논문은 일반화된 다중 수상돌기 적 (GMDP : Generalized Multi Dendrite Product) 유닛트 신경망을 이용한 PID 적응 위치제어기를 구성하여 직류 서어보 전동기의 위치제어를 실시간 처리 하였다. 제안한 제어기를 위치제어에 적용시켜 실험한 결과 기존의 MLP 신경망 제어기를 이용한 것 보다도 샘플시간을 줄일 수 있다는 장점으로 정밀한 제어 가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 학습규칙은 기존의 역전파 학습방법이 GMDP 신경 회로망에 적용되었다.
본 논문은 VoIP, IPTV, VoD 등의 실시간 서비스 품질을 네트워크 노드에서 모니터링함으로써네트워크에서 발생한 품질이상을 분석할 수 있는 스위치 칩을 설계하였다. 인터넷 서비스의 특성상 단대단 서비스에 기반한 실시간서비스는 품질이상이 발생한 위치를 정확하게 분석할 수 없기 때문에 유지보수에 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간서비스에 해당하는 플로우를 등록하고 해당 플로우가 장치내에서 발생한 패킷손실, RTP 시퀀스 넘버를 참조하여 이전 장치에서의 패킷손실, 패킷의 IAT(Inter Arrival Time), 대역폭, 그리고 장치내 지연을 실시간으로 측정할 수 있는 기능을 가진 AVB(Audio/Video Bridge)칩을 구현하기 위해 IEEE802.1AS를 기만한 시간동기 프로토콜의 정확성을 시뮬레이션하고, FPGA를 이용하여 구현한 AVB 스위치칩에서 타임스템프의 정확성을 확인함으로써 실시간서비스의 품질을 네트워크에서 실시간으로 모니터링 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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