최근 광섬유 센서기술의 수요는 전 산업분야에 걸쳐 높아지고 있으며, 이에 비례하여 기업 간, 국가 간 경쟁이 첨예화되고 있다. 또한 소형화, 경량화, 고성능화 센서에 대한 요구도 높아지고 있어 종래의 각종 센서들의 형태와 개선을 위한 연구개발이 매우 활발하게 전개되고 있으므로 이를 대체할 수 있는 광섬유 센서의 수요가 급격히 늘어날 전망이다. 기존 침입자 감지 시스템은 태풍, 낙뢰, 폭설, 폭우 등의 기상변화나 지반 흔들림, 통행차량 진동 및 전자기 간섭 등에 영향을 받아 오작동, 오경보가 빈번히 발생된다. 이러한 문제의 해결책으로 광섬유 센서 케이블을 이용한 시스템이 대안으로 부각되고 있다. 현재 국내에서 군부대, 공항을 중심으로 펜스와 휴전선 철책에 힘입자 감지를 위하여 도입되고 있다. 광섬유 센서 케이블을 사용하는 광망경비시스템은 광섬유 센서 케이블을 그물망 형태(광망)로 만들어 경계 지역에 설치된다. 광망경비시스템의 원리는 광섬유에 광펄스를 입사시켜 순환시키는데 침입자가 광망을 절단하거나 외력을 가할 경우 발생되는 레일리 산란에 기인하는 후방산란과 접속점과 파단점에서 생기는 반사광을 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)로 검출하여 침입상황 및 침입위치를 탐지한다. 그러나 이러한 침입자 감지를 위한 광망경비시스템의 핵심부품인 광섬유 센서 케이블은 기존에 전량 해외수입에 의존하고 있는 실정이며, 지금까지 국내에서 생산하기 위한 제작 기술과 노하우가 초보단계에 머물러 있다. 이러한 광섬유 센서 케이블 제작에 있어서 중요한 부분이 패키징 기술이라 할 수 있다. 이는 광섬유 센서를 일반적인 피복 구조로 패키징하게 되면, 센서 고유의 특성이 패키징 과정과 운반과정, 포설과정에서 변하게 되고 센서로써의 신뢰성이 크게 저하된다. 본 연구에서는 힘입자 감지용 광섬유 센서 케이블의 설계와 제작을 위한 제조공법을 확립하고, 이를 이용해 제작된 광섬유 센서 케이블의 신뢰성 특성을 평가하였다. 설계 제작된 광섬유 센서 케이블의 구조는 멀티모드광섬유(MMF) 에 0.9 mm Tight buffer를 코팅하고, 광심선 주위에 아라미드 얀을 삽입시킨 후 고문자 수지를 적용하여 외부 피복 (jacket)을 하였다. 제작된 광섬유 센서 케이블의 외경 측정결과 기준치 ($2.95\;{\pm}\;0.03$ mm)를 모두 만족하였고, 850 nm 파장에서의 광 손실 측정 결과 4.0 dB/km 이하였다. 또한 주요 항목의 신뢰성 특성 시험결과, 인장강도는 8~10 kg의 인장력을 갖으며 온도순환시험 ($-30^{\circ}C\;{\sim}\;+75^{\circ}C$)에서의 광 손실은 0.6 dB 이하로 나타나 침입자 감지용 광섬유 센서 케이블로 적합함을 확인할 수 있었다.
차량의 측면은 전면이나 후면과 다르게 비대칭으로 설계되어있기 때문에 측면충돌이 일어나는 경우 충돌부위에 따라 차체의 변형정도가 크게 달라진다. 충돌로 인하여 차체에 탄성 및 소성 변형이 일어날 때 운동에너지가 차체로 흡수되어 운동량이 감소하게 된다. 일반적으로 교통사고분석은 충돌 후 차량의 거동을 운동량 보존법칙으로 분석하며 차체의 변형에 따른 에너지 흡수량은 반발계수를 적용해 그 오차를 보정한다. 본 연구에서는 차체의 구조와 각 부품의 재료특성을 적용한 유한요소 차량모델을 LS-DYNA로 해석하였으며, 그 결과를 분석하여 SUV와 승용차의 측면충돌에서 차량의 접촉부위에 따른 반발계수와 충돌감지시간을 도출하였다. 최종적으로 산출된 반발계수와 충돌감지시간을 실제 교통사고 사례에 적용하였을 때 결과오차의 개선효과를 얻었다. 유한요소해석 모델을 이용하여 도출한 초기 입력값을 적용했을 때 기존의 분석기법보다 해석의 신뢰도가 높다는 결과를 얻게 되었다.
차대차의 측면충돌에서 충돌부위에 따라 차체의 변형정도는 크게 달라진다. 충돌로 인하여 차체에 변형이 일어나는 경우에 속도에너지가 변형에너지로 전달되어 거동이 달라진다. 일반적으로 교통사고분석에서는 충돌 후 차량의 거동을 운동량 보존법칙으로 분석하며 차체의 변형에 따른 에너지 흡수량은 반발계수를 입력하여 그 오차를 보정할 수 있으나 측면충돌에 대한 연구결과는 그다지 많지 않으므로 전방충돌과 후방추돌에 대한 연구결과를 참고해서 반발계수를 적용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 차체의 구조와 각 부품의 재질을 적용한 유한요소 차량모델을 외연적 유한요소법으로 해석하였으며, 그 결과를 분석하여 측면충돌에서 차량의 접촉부위에 따른 반발계수와 충돌감지시간을 도출하였다. 최종적으로 산출된 반발계수와 충돌감지시간을 적용하여 운동량보존법칙에 의해 얻어진 해석결과를 실제 차량의 충돌결과와 비교하였다. 그 결과로 유한요소해석 모델을 이용하여 도출한 초기 입력값을 적용했을 때 기존의 분석기법보다 해석의 신뢰도가 높다는 결과를 얻게 되었다.
본 논문에서는 RF시스템을 이용하여 도로 가로등의 자기제어와 수동제어에 대한 알고리즘과 제어시스템을 제안하였다. 자기제어 알고리즘에는 그룹제어와 개별제어가 있다. 그룹제어의 경우, 도로 가로등에 설치된 시스템의 물체감지센서를 통해 차량이 감지되면 RF신호를 송신하여 그룹별로 도로 가로등이 점등되며, 개별제어의 경우 도로의 갓길에 주차된 차량이나 사람을 도로 가로등이 인식하면 개별적으로 점등된다. 또한, 관리자가 RF신호와 각종센서를 통해 도로 가로등의 상태와 주변 환경도 점검 할 수 있는 수동제어 알고리즘도 있다. 따라서, 제안된 시스템을 통해 무의미하게 소모되는 에너지를 절감할 수 있으며, 도로 가로등의 유지 관리에 있어서도 편의성을 제공한다.
AMBA AHB-Lite 버스는 저전력 및 경제성 측면에서 SoC에 널리 사용되는 온칩 버스 프로토콜이다. 하지만 이 프로토콜은 종단간 데이터 무결성을 위한 에러 검출 및 정정이 불가능하다. 이로 인해 자동차와 같이 열악한 환경에서 동작하는 경우에 데이터 변질과 시스템 불안정을 일으킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AMBA AHB-Lite 버스에 SEC-DED(Single Error Correction-Double Error Detection)를 적용하는 방법을 제안한다. 이는 전송 중 발생하는 데이터 에러를 실시간으로 감지하고 정정하여 종단간 데이터 무결성을 강화한다. 시뮬레이션 결과, 에러가 일어나도 실시간으로 이를 감지하고 정정하여 차량용 온칩 버스에서 종단간 데이터 무결성을 강화하는 것을 확인하였다.
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.
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.
선형탄성파괴역학을 적용하여 균열이 발생한 변동하중하의 철도차량 대차틀에 대한 균열성장속도를 예측하였다. 이를 위하여 철도차량 대차틀의 균열발생사례를 분석하여 취약부위를 파악하였으며, 영업노선에서의 실동하중 측정과 구조해석을 통한 정하중 계산으로 대차틀 취약부에서 운행 중 받는 총 하중이력을 생성하였다. 총 하중이력에서 균열닫힘을 고려한 유효하중이력을 계산하였으며, 취약부 3곳에서 균열성장속도를 예측하고 일본에서 측정한 균열진전 사례와 비교하였다. 해석결과 초기길이 40mm의 균열이 급속한 균열성장을 일으키기까지는 약 50만km의 주행거리가 필요하며 이는 약 3.8년의 운행기간에 해당하므로 도시철도의 유지보수기간을 고려하면 임계균열로 도달하기 전에 충분히 감지할 수 있을 것으로 생각된다.
도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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