본 연구에서는 주행하는 도로면의 단면 형상 정보를 이용하는 RPS 시스템과 다원형 감쇠 특성을 가지는 MSD 시스템을 기반으로 예견 제어 알고리즘을 적용한 지능형 현가 시스템을 제안하고, 그 결과를 제시하였다. 자동차의 과도한 진동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력은 주행하는 도로면에 돌출되거나 함몰된 불규칙한 주행 장애물이다. 이러한 장애물의 존재 유무만이 아니라 그 형상에 대한 정보를 안다면 이를 활용하여 제어 성능을 개선시킬 수 있다. 선행 연구 결과를 바탕으로 하여, 상용성을 고려한 구조화된 작동 시스템을 적용한 응용 연구를 수행하였다. 이를 위해 RPS 시스템과 예견 제어 기법을 기반으로 한 제어 알고리즘과 다차원화된 감쇠 특성을 가지는 MSD 시스템 간의 스위칭 알고리즘을 개발, 연계성을 제시하였다. 실차 적용성을 파악하기 위하여, 제안된 제어 프레임을 전차량 모델에 구현하여 시뮬레이션을 수행하였다. 구조적 간결성을 목표로 적용된 3-DS 작동기 시스템과 결합된 전자제어식 현가 시스템을 통하여 탑승자의 승차감과 차체의 조종 안정성을 효과적으로 개선할 수 있음과 제 시스템의 유용성을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로 지도제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 MMS을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 보고되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 레이저 측량 데이터에 대한 처리를 목적으로 개발된 기본적인 RTF 필터 알고리즘을 MMS에 적합하도록 수정하여 적용하였다. 실험을 통해 도출된 정량적 분석 결과 지면은 99.71%, 비지면은 99.95%의 매우 높은 제작자 정확도를 나타내고 있으며, 도로 내에 존재하는 자동차, 가로수, 중앙분리대 등의 도로 장애물이 효과적으로 제거된 결과가 도출되었다. 이를 통해 실무 작업에 효과적인 적용 및 작업 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 정지궤도 위성을 운용하는 위성통신환경에서 이동형 위성단말의 송신전력제어를 위한 개루프 전력제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 위성체로부터 전송되는 비콘 신호를 기준으로 현재 위성채널 상태가 장애물에 의해 LOS가 제한되는 상황인지, 안테나의 위성추적 오차로 인해 발생되는 손실인지 판별한다. 판별된 신호감쇄 원인을 기준으로 안테나 위성추적 오차 시는 RF 출력을 멈추며, 장애물에 의한 채널 단절이 발생될 경우는 전력제어 없이 확산을 통해 데이터 수신 확률을 향상시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능분석을 위해 인접위성 간섭 수준과 채널 아웃티지 확률을 분석하였으며, 분석결과 제안하는 알고리즘이 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.
최근 청소로봇을 위한 여러 가지 알고리즘들이 개발되면서 다양한 청소로봇들이 개발되고 있다. 그 중 청소로봇이 청소하는데 있어 청소시간의 제약이 있을 경우 효율적으로 청소할 수 있는 알고리즘인 DmaxCoverage 알고리즘이 있는데 이 알고리즘을 구현하는데 장애물이 존재하지 않는 비어있는 공간을 찾기 위해 Rectangle Tiling기법을 사용하고 있다. Map을 그리드 형태의 수많은 사각형으로 나타낼 경우 사각형을 찾는 기법 중 수학적 방법으로 Rectangle Tiling이 최적의 값을 찾아줄 수 있다. Rectangle Tiling 기법은 그리드 형식의 map에서 생성될 수 있는 사각형들의 모든 경우의 수를 찾는 것이다. 이때 그리드선의 간격이 촘촘하고 map의 크기가 클 경우 많은 사각형이 생성됨으로 많은 시간을 소모해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Rectangle Tiling에 근접한 정확성과 보다 개선된 속도를 제공하는 Four Direction Rectangle Scanning(FDRS)기법을 제안한다. FDRS기법은 존재하는 모든 사각형을 찾는 것이 아니라 물체가 존재하는 셀의 상하좌우만을 검색하여 빈 공간을 찾는 기법이다. 이 두 알고리즘을 비교하여 FDRS의 효율이 뛰어남을 실험을 통해 보여준다.
기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.
소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 강화학습 기술을 이용하여, 시뮬레이션이나 게임 환경 내에서 개체의 경로 탐색을 위한 시뮬레이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 주어진 트랙 위에 생성된 임의 위치의 장애물을 회피하고, 아이템을 획득할 수 있는 경로를 자동으로 탐색할 수 있도록 시뮬레이션 내 개체를 학습시킨 점이 주된 특징이다. 해당 시뮬레이션을 구현하기 위해 유니티 게임 엔진에서 제공하는 ML 에이전트 (Machine Learning Agents)를 사용하였고, PPO(Proximal Policy Optimization)에 기반을 둔 학습 정책을 수립하여 강화학습 환경을 구성한다. 본 논문에서 제안한 강화학습 기반의 시뮬레이션을 통해, 개체가 학습을 진행할수록 장애물을 회피하고, 아이템을 획득할 수 있는 경로를 탐색해 트랙 위를 움직이고 있다는 점을 시뮬레이션 결과와 학습 결과 그래프를 분석하여 확인할 수 있다.
선박의 안전 운항과 해양수산 양식장 관리를 위해 해양수산 빅데이터 구축에 필요한 해양수산 양식장의 경계를 추출한 데이터 셋은 어장 허가 구역과의 일치 여부 조사를 통해 선박의 운항 경로에 불법 설치 시 장애물 정보를 미리 제공할 수 있다. 또한, 해양 사고 등에 의한 피해보상을 위해 필요한 양식장 조업 여부도 파악할 수 있으며, 해당 지자체에서는 어장도와의 중첩 비교를 통해 어장 관리 등에 사용할 수 있다. 선박의 안전 운항을 위한 전자해도에 물표 표시를 통해 운항 경로상의 장애물 파악에 필요한 기초 데이터로써 활용이 높다. 이 연구에서는 양식장의 경계 추출을 위해 충분한 공간해상도를 가지며 짧은 주기로 반복하여 촬영하는 유럽항공우주국 (ESA; europe space agency)의 Sentinel-2 위성영상 자료를 사용하였다. 영상 이미지에서 양식장의 주기별 현황 데이터의 생산을 위해 해상의 구역별 데이터를 부산권, 울산권, 거제·창원권, 고성·통영권, 남해·사천권의 5개 관리 구역으로 나누어 처리하였으며, 구역별 위성영상의 수집과 영상의 강조 처리 과정을 거쳐 양식장의 경계 데이터와 메타정보를 추출하였다.
기존의 시각 장애인들을 위한 길 안내 보조기구는 초음파, 혹은 RFID 태그를 사용하여 간단한 장애물을 식별하는 정도의 서비스를 제공하고 있다. 이는 RFID의 인식거리가 짧아 명확한 안내가 불가능하고, 돌발 상황에 대처할 수 없다는 문제점을 지니고 있어 대책 마련이 시급한 실정이다. 연구에서는 이러한 문제에 적극 대처하기 위해 오늘 날 널리 활용되고 있는 Android Platform 기반의 시각장애인용 Device(Client)를 설계하고, 실시간으로 영상 및 음성, 위치정보를 보호자의 Smart Device로 전송해주는 1:1 서비스를 구현하고자 한다.
본 논문에서는 차량합법시스템에서 위치정확도 향상을 위한 방법으로 GPS/DR 통합시스템을 사용하여 DLM(Dynamic Linear Model) 알고리즘을 적용한 개선된 통합필터를 제안하였다. GPS/DR 통합 시스템의 성능을 개선하기 위해서는 DR 센서의 오류요소를 정확히 모델링 하여야 한다. GPS 로부터 위치를 계산하기 위해서는 적어도 3개 이상의 가시위성이 필요하다. 그러나 도심지에서는 고층빌딩이나 가로수 등에 의한 장애물로 인해서 3개 이상의 가시위성을 확보하기가 힘든 경우가 많다. 본 논문에서는 가시위성의 확보가 힘든 고층 빌딩이나 가로수길 등에서도 우수한 성능을 보이는 GPS 의사거리 및 의사거리율 정보를 이용하는 CPS/DR 통합 DLM 필터를 이용하여 성능을 개선시키는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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