본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
금속성부품의 자동화 생산라인 상에서 결함검사는 통상 시스템 가격이 합리적이고 고속검사가 가능한 와전류검사(ECT, eddy current testing) 기법이 많이 사용된다. 이러한 금속성 피검사체 가운데 특별히 스플라인 샤프트(spline shaft)의 스플라인 기어부(spline gear)와 같이 표면이 고르지 못한 피검사 대상에 대하여 ECT검사를 적용할 경우 주파수 분포도가 유사하면서 동시에 상대적으로 큰 표면신호로 인해 센서로부터 획득한 원신호와 결함에 의해 발생한 신호를 분리해내기가 어렵다. 이러한 스플라인 기어부의 결함신호 검출을 용이하게 하기 위해서는 주변 잡음신호에서 결함신호만을 구분해낼 수 있는 고차필터의 구현이 필수적이고 동시에 각 생산라인과 피검사체의 상황에 따라 필터의 통과대역을 조절할 수 있어야 한다. 이러한 통과대역 조절이 가능한 고차필터 구현을 위해 디지털 방식 중 하나인 IIR (infinite impulse filter) 필터에 의한 구현방안을 검토하고, 신호검출을 위해 시스템 레벨에서 설계요소들의 최적화를 통해 결함신호검출을 시도하였다.
가스센서는 그 용도에 따라서, 자동차용(배출가스, 연료혼합 가스, 산소, 분진), 농수산 식품산업용(신선도, 저장, $CO_2$, 습도, $NH_3$, 질소산화물 가스, 유기가스, 농약 및 살충제로부터 방출되는 유독가스), 산업 의료용(석유화학제품 가스, 수소, 산소, 유독가스), 군사용(화학무기 가스), 환경 측정용(CO를 비롯한 황과 질소 등으로 구성된 대기오염가스), 가정용(LNG, LPG, 부탄, 실내공기, 습도) 등으로 매우 다양하게 사용하고 있다. 산업 현장의 유해물질 종류는 약 700종으로 알려져 있으며 이들 중 대다수의 물질은 일반적인 환경 조건에서 가스 형태로 존재한다. 본 연구에서는 이러한 유독 가스들 중에서 차량 내부 등의 밀폐된 공간에서 발생하기 쉬운 중요한 탄소(CO), 이산화탄소($CO_2$), 암모니아 ($NH_3$)의 세 가지 가스를 검출하는 휴대용 가스센서 모듈을 구현하고자 한다. 유독 가스 중에서도 가장 인명 사고의 중요한 요소인 NH3, $CO_2$, CO의 3종류 가스를 검출하는 다중 가스검출 센서에 대해 연구한다.
최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.
가스절연개폐장치 (Gas-insulated switchgear, GIS)의 내부에는 절연에 관한 이상 여부를 감시하고 판단할 수 있는 시스템이 요구된다. 부분방전에 의해 발생되는 $SF_6$ 분해생성물에 관한 단일벽 탄소나노튜브 (Single-walled carbon nanotube, SWNT)가 지닌 우수한 검출기능 때문에 SWNT를 이용한 가스센서 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 아직까지 부분방전에 의해 발생된 분해생성물의 확산현상에 관한 해석적 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 실험 데이터 및 상용 CFD (Computational Fluid Dynamics) 프로그램을 이용하여 SWNT 가스센서에 포획되는 분해생성물의 코로나 방전에 의한 발생 과정과 챔버 내부에서의 확산과정을 모델링하여 부분방전 발생 시 챔버 내부의 온도, 압력, 그리고 분해생성물의 농도 등을 수치계산하였다. 분해생성물의 시간당 질량생성율과 발생온도는 각각 $5.04{\times}10^{-10}$ [g/s]와 773 K이라 가정하였다. 농도방정식을 계산함에 있어 미지의 확산계수를 임의의 값으로 가정하여 직접 부여하는 방법을 사용하지 않고, 확산계수를 정의하는데 사용되는 Schmidt수의 값을 지정하여 확산계수가 $SF_6$ 가스의 물성치인 점성계수와 밀도의 함수로 계산되도록 하였다. 수치결과로부터 분해생성물의 농도구배가 확산을 일으키는데 주요 구동포텐셜 (Drive potential)이 됨을 확인하였다. 센서 설치위치가 부분방전 발생영역에서 멀리 떨어질수록 분해생성물 농도가 낮음을 알 수 있었고, 부분방전이 지속될수록 분해생성물의 농도가 증가함을 확인하였다. 다수의 센서를 챔버 내부에 설치하면 각 센서의 응답시간을 확인하여 PD 발생위치를 판단할 수 있을 것이고, 이를 통해 GIS 진단 및 유지보수에 관한 유용한 정보로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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