이동환자의 생체진단신호 원격전달을 위해서는 환자 및 감시자의 이동성, 환자의 이상징후 감지기능과 관련 컴퓨팅 자원들의 자율군집성 동작 서비스 바인딩 기능이 필수적으로 요구된다. 기존의 연구는 이동 환자 생체 신호 전달을 위해 중앙 집중화된 방식으로 중앙 서버 스스로 단일 고장점(Single Point of Failure)이 되어 서버가 다운되면 전체 시스템이 멈추게 되고, 지역적으로 일어나는 서비스에 대해 중앙으로 데이터 트래픽을 발생시킨다. 오버레이 네트워크 기반 자율군집형 미들웨어 플랫폼은 자율군집 메커니즘을 적용하여 구성한 유무선 이기종망 환경하의 오버레이 네트워크를 통해 관리 서버에 의한 중앙 또는 외부의 제어 없이 노드 간 협업에 의해 다양한 센서 장치(생체신호 측정 장비 포함)와 스마트폰, TV, PC 및 외부 시스템 간에 실시간 스트림 데이터를 송수신할 수 있도록 개발된 미들웨어 플랫폼이다. 생체신호 측정 장비로부터 발생한 여러 생체진단신호를 도처에 존재하는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼인 SoSpR(Self-organizing Software-platform Router)로 관리 서버의 중재없이 자율적으로 실시간 전달 및 저장하고 동시에 복수개의 다양한 수신 단말에서 가까운 SoSpR로부터 실시간 수신 및 재생 시킬 수 있다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
자율 주행 로봇은 스스로 운행할 능력이 있으므로 사람이 접근하기 어려운 위험한 장소 또는 좁은 장소 등에 갈 수 있고 센서를 이용하여 사람이나 프로그램이 지시하는 명령을 수행할 수도 있다. 그리고 센서를 이용해 얻은 데이터를 다시 전송해 줄 수 있다. 지시된 장소까지 주행하기 위해 장애물이나 다른 이웃 로봇에 충돌하지 않고 원하는 목적지까지 진행 하여야 한다. 본 연구에서는 로봇의 자율 주행을 위한 충돌 회피 방법을 설계하고 구현하였다. 충돌회피를 위해 더듬이, IR 및 초음파 센서를 사용하여 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하여 회피 할 수 있게 하였다. 또한 임무 수행 후 데이터를 전송하기 위해 유, 무선 통신을 이용하였다.
본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.
이 리뷰논문에서는 디지털경제 시대의 플랫폼 기업과 플랫폼 비즈니스의 유형, 속성에 대해 알아보고 정부규제의 정책수단과의 정합성에 대해 현황, 쟁점, 전망을 정리하였다. 디지털경제의 등장과 더불어 플랫폼 기업들의 파급력, 규제 및 갈등 관련 이슈, 신산업과 구산업의 갈등, 플랫폼 노동문제 등의 쟁점이 논의되었다. 우리나라 정부의 민간플랫폼 자율기구 발족·운영지원, 범부처 플랫폼 정책협의체 운영, 자율규제 근거 법제화 추진 등의 노력이 진행되는 현황도 확인하였다. 책임소재에 대한 갈등의 감지된 편익과 비용이 분산된 사례는 명확한 행위자가 보이지 않아 사회 전체적으로는 혼동이 가중될 것이며, 둘 다 집중된 경우는 반대로 명확한 행위자끼리의 갈등이 가중될 것이라는 예상을 제시하였다. 그리고 혼돈과 갈등의 해소를 위해서는 이해관계자를 적극 참여시키는 형식을 도입하는 규제 거버넌스 개선과 갈등관리 역량 강화를 제시하는 기존 연구들을 종합·정리하였다.
GNSS 신호를 이용하여 서비스를 제공하는 국가기반 시설이 재밍의 영향을 받는다면 막대한 피해가 발생할 것으로 예상된다. 이를 방지하고자 적절한 방법으로 재밍신호의 발생 감지, 종류판별 및 재밍원 위치추정을 수행하는 범국가적인 GNSS 재밍 모니터링 네트워크 구성이 필요하다. 본 논문에서는 GNSS 신호를 사용하는 자율주행 차량의 테스트베드인 K-시티와 인천 국제 공항에서 GNSS 재밍 신호의 존재 여부 및 종류를 확인하고자 실측실험을 통하여 재밍신호 환경을 확인하는 지표로 2-D 이미지를 생성하고, 분석을 통하여 재밍신호 발생 감지, 종류 판별 및 재밍신호 세기 추정을 수행한다. 그 결과, K-시티에서 L2대역에서 CWI신호가 감지되었고, 인천 국제 공항에서 L5대역에서 CWI신호가 존재하였다.
선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.
논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.
이 글에서, 우리는 앰블러 메카니즘 그리고 집적보행 시스템의 성분에 대해 집중적으로 논의했고, 보행 실험을 문서화 했다. 거슬러 올라가서 연구는 교통기관과 항해 문제점들에 초점을 맞추었다. 현재, 우리는 광범위한 시험들-점점 더 모험적인 지형위로의 보행-을 앰블러와 집적 보행 시스템의 능력을 실증하기 위해 수행하고 있다. 미래 보행 실험들을 앰블러의 이동성과 자율성에 보다 더 도전할 것이다. 집적 시스템이 믿을 수 있는 설비로 성숙함에 따라, 우리는 머리위의 기증기를 제거할 것이다. 이것은 앰블러가 더 거친 실재 코스(더큰 높이 변동)에 대처하게 할 것이며, 그리고 앰블러가 실외로 이동하도록 한다. 앰블러가 더 긴 범위의 코스을 횡단한다면, 밧줄은 그때 줄여지게 될 것이다. 1991년 12월에 대한 목적은, 밤에, 앰블러가 모래, 바위들, 철도 연결선, 자갈, 그리고 톱밥으로 구성되어 진 100m의 실외 코스를 횡단할 것이라는 것이다. 동시에, 증가하고 있는 강조점즐은 수행하고 있고, 발전하고 있는 임무의 배경에서, 조작 문제들에 놓이게 될 것이다. 이 목적으로 이동성과 조작을 조합하는 것ㅇ과 연관된 문제점들을 나타내기 위해 표본획득 툴과 감지기들이 앰블러에 부착되어질 것이다. 1991년 12월의 또 다른 목적은 실내 표본 임무를 실증하는 것이다. 예를들면, 동 떨어진 조작자에 의해 지시되어 지는 부분적으로 묻힌 바위를 수집하는 것이다.
최근 산업용 로봇에서부터 청소 로봇과 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 주행 기능을 갖고 있지만, 제한된 상황에서의 단순한 주행 기능이 거의 대부분이다. 로봇이 복잡한 환경에서 자율 주행 하기 위해서는 로봇의 위치인식이 되어야 가능하다. 지금까지 많은 기술들이 나와 있지만 비교적 고가의 장비로 구현되어야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 기반에 CSS (Chirp Spread Spectrum) 방식의 RTLS를 로봇 위치추적에 사용함으로 낮은 가격에 로봇의 위치 추적이 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해 RTLS 모듈을 제작하였고, 로봇의 위치제어에 사용하였다. RTLS를 적용한 로봇은 비용적인 측면에서 비교적 낮은 가격에 로봇의 현재 위치를 얻을 수 있는 장점을 가지며, 충돌감지 센서와 같은 센서를 통해 간편하게 지도를 작성할 수 있다는 장점이 있다. 또 앞으로 여러 대의 로봇을 동시에 사용하는 환경에서도 각각의 로봇이 위치를 인식하기 위해 드는 비용을 줄임으로 실제 저가의 로봇에 적용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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