자율운항 선박 원격제어를 위해 선박에 설치되어 운용중인 센서 및 기관의 정보를 획득하여 육상에 전송할 필요가 있다. 각 기관 및 센서정보에 직접 연결하지 않고 데이터를 획득하기 위해 선내 네트워크를 조사하여 데이터 스니핑 방식으로 데이터를 획득한 결과 텍스트 데이터 외에 이미지 데이터도 수집할 수 있었다.
자율운한선박에 설치되는 침수 및 화재 센서들의 정보를 활용하면 위기대응 상황 판단 및 안전성 분석이 가능하다. 본 연구에서는 대상 선박에 설치된 센서 정보와 대상 선박의 시뮬레이션 해석정보를 활용하여 손상 및 화재로 인한 위기 상황을 자동으로 인지하고 승조원에게 대응과 안전에 관한 정보를 전시하여 제공하는 모듈을 개발하였다.
자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.
본 논문에서는 자율운항선박의 등장에 따른 추가적인 자산 관리 요구사항에 대응하기 위해, 새로운 자산관리 아키텍처를 설계하고 구현한 자율운항선박 자산관리 플랫폼을 제시한다. 이 플랫폼은 소프트웨어, 센서 등의 자율운항선박 관련 추가 자산을 식별하고 관리할 수 있도록 개발되었다. 또한, 자율운항선박 전용 기능을 모듈화하여 기존 전통선박과 자율운항선박 모두에 적용할 수 있게 하였고, 웹 기반으로 개발되어 PC와 모바일 등 다양한 기기에서 접근이 용이하다는 장점이 있다.
위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
최근 외부의 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. 이를 위해 다양한 센서를 자율 주행 시스템에 장착하여 장애물을 인식하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서 및 카메라를 장착한 온톨로지 기반의 자율주행 시스템을 설계하고, 감지정보를 개념화하는 방법을 제안한다. 그리고 자율 주행 시스템의 자율 주행 실험을 통해 제안 기법의 타당성을 보인다.
최근 4차 산업혁명의 시작으로 인해 자율주행 관련 시장이 빠르게 발전하고 있다. 빠르게 발전하는 자율주행 기술의 기술 동향을 파악하기 위해서 자율주행의 Level 0부터 Level 5까지의 특징 및 차이점에 대해서 알아보고자 한다. 자율주행 차량의 전반적인 구성, 인식기술, 보조기술들을 분석하고, 이를 통해 자율주행 기술에 대한 구조 및 알고리즘을 파악하고자 한다. 또한 초음파 센서와 카메라를 이용한 모의 자율주행 RC카를 제작하여 인식기술과 보조기술의 필요성을 파악한다.
현재까지의 자율 주행 로봇에 대한 연구는 완전히 지능화된 로봇으로 작업을 수행하는 연구가 대부분이었다. 자율 주행 로봇이 완전한 지능을 지니기 위해서는 고비용, 고성능의 센서가 필요하다. 본 논문은 지능화 공간의 개념을 사용하여 네트워크 기반의 자율 주행 로봇을 구동하기 위한 능동적인 시스템 구조를 제안하며 고성능의 센서가 없어도 효과적인 주행을 함을 보인다. 본 논문에서 제안하는 시스템 구조에서 네트워크상의 여러 가지 자원들(로봇, 비전 시스템, 디스플레이시스템)은 서비스가 되어 서로의 기능을 능동적으로 사용할 수 있다. 네트워크상에서 각 서비스를 공유하기 위하여 JAVA기반의 프로토콜 Jini를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 자율 주행 로봇은 주변 환경 및 주어진 작업에 따라 기능적으로 모듈화된 서비스를 환경상의 여러 자원들과 공유하여 운용된다.
최근 지상 통로에 차량 통행 공간과 보행자 통행 공간이 분리되어있지 않은 공원형 아파트가 증가하고 있다. 이로 인해 택배 차량의 아파트 단지 안으로 진입을 통제하는 아파트가 늘어나고 있다. 현재는 이러한 상황에서 택배기사들이 직접 손수레를 끌고 아파트 안으로 들어가거나, 수령인이 직접 아파트 입구에서 택배를 수령하는 방법으로 문제를 해결 해 왔다. 본 논문은 이러한 불편함을 개선하기 위해 아파트 입구에서 집 앞까지 인공지능 기술과 카메라, 라이다센서를 이용하여 자율주행으로 택배를 운반 해줄 수 있는 '자율주행 택배 운반 로봇' 기술을 제안한다. 기존의 사람이 직접 택배를 집 앞까지 운반하는 방식이 아닌 자율주행 로봇을 이용한 방식으로 택배기사들의 과로로 인한 사고를 예방하고, 아파트 입주민들의 불편도 줄어들 것이다.
본 논문에서는 실내 전력소모를 효율적으로 줄이기 위하여, 무선센서네트워크 기반의 자율 실내조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 출입문에 부착된 수동 적외선 (Passive Infrared: PIR) 센서를 이용하여 각 출입문을 통해 실내로 들어오고 나아가는 사람 수를 감지하다. 각 출입문에서 측정된 센서 값들은 무선센서네트워크를 통해 중앙 제어장치로 전송된다. 중앙제어장치는 전송된 센서 값을 이용하여 실내에 사람의 존재 유무를 파악할 수 있는 제어 알고리즘을 통해 실내조명을 자율적으로 제어 한다. 비용분석 및 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템이 일상생활에 적용될 경우 약 20%의 전기소모를 절약할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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