전 세계적으로 도시화가 가속화됨에 따라 도시 내 차량의 수가 지속해서 증가하고 있지만 주차 공간의 부족으로 인해 도심 내 불법주차 문제가 심각해지고 있다. 또한 주차된 차량의 운전자 정보가 노출된 환경으로 인해 개인 정보 유출이 중요한 사회적 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 불법주차 해소와 운전자 개인정보 보호를 동시에 해결하기 위한 자율주행 로봇 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 정상 주차를 식별하기 방안으로 마커 인식을 적용하였고 ROS 기반 Stella N1을 사용하여 자율주행할 수 있는 로봇을 제작하였다. 또한 전화번호 없이 운전자와 연락을 취할 수 있는 메시지전달 앱을 개발하였다.
최근 외부 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서를 이용하여 노면의 왜곡(훼손된 노면, 비포장 도로, 장애물 등)을 검출하고, 영상 이진화 기법을 적용하여 위험 요소를 검출, 판단하여 주행 시스템의 안정적 운항이 가능한 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 임의로 제작된 국부영역의 지도 데이터에 기반한 모의실험을 통하여 보인다.
본 논문에서는 고투자율 자성기판을 이용한 광대역 안테나 격리도 특성 개선방법을 제안하였다. 제안된 안테나는 평판형 모노폴 안테나의 근접 자계 분석을 바탕으로 고투자율 자성기판을 안테나에 삽입한 형상이며, 동작주파수에서의 안테나 성능을 유지하고, 차단 주파수에서의 간섭을 최소화하여 근접한 안테나와의 격리도 특성을 개선한다. 격리도 개선을 확인하기 위해 동작주파수 2 GHz인 기준 모노폴 안테나를 설정하여 제안된 안테나와 기준 안테나의 $S_{21}$을 자성기판 삽입 전후로 측정하였다. 그 결과, 기존 안테나의 동작 성능은 유지하며, 2 GHz 이상의 차단 주파수에서 $S_{21}$이 5~10 dB 이상 개선되었으며, 고투자율 자성기판을 이용하여 안테나의 격리도 특성 개선이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.
사물인터넷과 자유주행 차량의 급속한 기술 발전과 함께, 그 시스템의 복잡성의 수준도 증가하고 있다. 따라서 관련 기업들은 기존의 부피가 큰 단일 서비스 아키텍처를 마이크로서비스 기반 아키텍처로 변경함으로써 증가하는 복잡성을 관리해오고 있다. 그러나 이러한 마이크로서비스의 활용과 배포를 위한 기본 통신 메커니즘은 간헐적이고 연결상태의 문제와 함께 짧은 지연 시간 요건 때문에 미래형 자율주행차량의 요건을 충족하기 어려웠다. 본 논문에서는 정보 중심 네트워킹(ICN) 패러다임을 기본 통신 아키텍처로 채택하여 기존의 문제점들을 해결할 것을 제안한다. 본 연구에서는 자율 차량 시스템을 구축하기 위한 마이크로서비스 접근방식이 ICN을 활용하여 좀 더 효과적인 서비스 제공 및 효율적인 서비스 분배와 균일한 서비스 발견을 달성할 수 있다는 부분에 대하여 조사, 분석 하였다. 본 논문에서 제시하는 방향성은 정보 중심의 마이크로서비스 접근 방식의 비전이 더 효과적이고 가벼운 자율 차량 서비스와 통신 프로토콜 연구에 초점을 맞추는 데 도움이 될 것이다.
긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 지능형 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 자율제어 시스템이 중요한 이슈가 되고 있다. 자율제어 시스템이 대상 시스템을 모니터링 하기 위해서는 설비 및 센서의 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 그러나 기존 공장의 설비 및 센서 데이터는 제조사마다 형식이 다르기 때문에 데이터 수집에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 표준 제조설비 데이터 수집 미들웨어인 'MTConnect'를 이용해 이를 보완하였다. 데이터를 수집하고 공통된 형식으로 변경하는 MTConnect를 이용해 1) parseBuffer, 2) processData, 3) addToBuffer, 의 3단계 프로세스를 가지는 데이터 수집 및 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 우리는 자율제어 시스템에서 사용 가능한 공통된 형식의 데이터를 얻을 수 있다. 우리는 사례연구로서 공장 내 무인 운반 시스템인 AGV(Automated Guided Vehicle)의 데이터 생성 및 수집을 실험했다. 이를 위해 MTConnect 표준을 준수하여 데이터 타입을 정의하고 제안된 시스템을 통해 수집된 데이터를 확인했다.
전 세계 주요 선진 항만에서는 AI, 빅데이터, 자율주행자동차, 커넥티드카 등 4차 산업기술과 ICT 기술을 활용하여 항만의 효율성 증가, 항만 내 오염물질 배출 저간 등 환경규제에 대비하고 있다. 그리고 3D 업종 기피 등으로 인한 인력 감소의 문제를 해결하기 위해 완전무인자동화 터미널 개발에 투자하고 있다. 그러나 국내 항만에서는 선진 기술 도입이 늦어지고 있으며 그로 인한 항만 효율성이 떨어지고 있다. 또한 항만 안전사고 문제도 빈번하게 발생하여 항만 마케팅에도 심각한 영향을 미치고 있다. 이에 각 우리나라 컨테이너 터미널 별 특성과 유형을 분석하고 그에 맞는 자율협력주행 도입요인을 5개의 대분류 요인과 15개의 중분류 요인으로 분류하였다. 계층적으로 분류된 도입요인은 선사, 항만공사, 컨테이너 터미널, 관계 부처 등에 근무하는 종사자를 대상으로 설문 조사를 실시할 예정이다.
최근 농업용 담수호 내에서 발생하는 녹조 및 수질오염으로 인한 민원이 증가하고 있다. 농업용수로 이용하고 있는 농업용 담수호의 수질관리는 상류유역에서 유입되는 오염원관리가 중요하나 장기적인 유역계획이 수립되어야하므로 즉각적인 수질개선효과를 기대하기 어렵다. 또한 호 내 수질관리는 광범위한 수면적으로 인해 인력 운영 및 시간적 소모가 크며, 일시적인 수질관리만 기대할 수 있다. 장치형 시설을 설치할 경우 막대한 시설비가 소요되며, 지속적으로 체계적인 유지관리가 필요하다. 따라서 담수호 내 수환경 특성을 고려하여 자율감시 및 수처리 장치를 이용한 지속가능한 수질관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 담수호의 자율적인 수질관리를 위해 무인항법장비와 자동 수처리 장치를 융합한 제품을 제작하여 현장적용을 통해 수질개선 효과를 분석하였다. 무인 자율 이동장치에 설치된 자동 수처리 장치는 녹조발생에 대응하기 위해 환경부에서 고시한 수처리체(황산알루미늄, Alum)를 이용한 약품 살포 장치를 제작하였다. 자율항법장치의 운행 구역을 지정하고, 총 5회 지정된 구역내에서 약품을 살포하고, 미살포 구역을 대조군으로 하여 살포 구역과 수질개선효과를 비교하였다. 비교 결과 수질 항목별 자동 수처리 장치에 의한 수질 저감효율은 ○ COD 13.8%, TOC 18.6%, SS 23.3%, T-N 8.4%, T-P 58.9%, Chl-a 74.4%로 나타났다.
유비쿼터스홈 적응형 미들웨어란 디바이스/서비스의 상태 변화 혹은 장애에 의한 홈 네트워크의 Crash 및 성능저하 등을 자율적으로 감지, 억제, 복구, 치유할 수 있도록 지원해주는 유비쿼터스홈 유지 보수 프레임워크이다. 본 논문에서는 현재의 홈 네트워크 산업현황을 통하여 홈 에트워크 활성화 저해요소로 폐쇄적인 자사위주의 홈 네트워크 구조와 장애처리 및 유지보수의 부재를 지적하고, 디바이스의 지능화 서비스의 다양화, 사용자 요구사항의 다변화를 포함하는 유비쿼터스 홈네트워크 진화방향을 분석한다. 이를 지원하기 위해 본 논문에서는 적응형 홈네트워크 기술을 홈네트워크 상호운용성 제공기술, 홈네트위크 장애진단 및 복구 기술, 유비쿼터스홈 적응형 구성관리 기술로 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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