소형 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급속히 대중화됨에 따라 최근의 UAV 시스템은 각각의 목적에 따라 다양한 분야에서 설계되고 활용되고 있다. 이는 UAV 조정과 관련하여 전자, 센서, 카메라, 소프트웨어 프로그램 등에 이르기까지 많은 새로운 기회를 열어 가고 있으며 저비용 및 혁신적 업무 수행 능력으로 UAV의 활용과 응용 영역의 확대는 새로운 기술 혁신을 주도하고 있다. 특히 소형 UAV는 저고도 상황에서 예측이 힘든 돌발 변화나 장애물 출현 발생 확률이 높은 환경에서 비행을 하여야 한다. 본 논문에서는 소형 UAV 시스템의 자율 비행 기술에 관한 최근의 연구를 소개하고 적대적인 환경에서 소형 UAV의 저비용 센서들을 활용하여 경로 생성과 충돌 회피를 통해 안전하게 목표물에 도착을 유도하는 시험적 방안을 제안 한다.
Regulation for the testing and operation of automated vehicles on public roadways has been recently developed all over the world. For example, the licensing standards and the evaluation technology for automated vehicles have been proposed in California, Nevada and EU. But specific safety evaluation scenarios for automated vehicles have not been proposed yet. This paper presents safety evaluation scenarios for extraordinary service permission of automated vehicles on highways. A total of seven scenarios are selected in consideration of safety priority and real traffic situation. Six scenarios are relevant with lane keeping and one scenario is relevant with lane change. All scenarios are developed based on existing ADAS evaluation scenarios and repeated simulation of automated vehicle algorithm. Safety evaluation factors as well as scenarios are developed. The safety factors are based on existing ADAS ISO requirements, ADAS safety factors and current traffic regulations. For the scenarios, a hunter vehicle is needed in addition to automated vehicle evaluated. The hunter vehicle performs multiple roles like preceding vehicle, cut-in vehicle and so on. The hunter vehicle is also automated vehicle equipped with high performance GPS, radar and Lidar. All the scenarios can be implemented by driving a lap on a KATRI ITS test track. These scenarios and safety evaluation factors are investigated via both a computer simulation and an experimental vehicle test on the test track. The experimental vehicle test was conducted with two automated vehicles, which are the evaluated vehicle and the hunter vehicle.
IT 기술이 발전함에 따라 로봇은 다양한 부분에서 필요성을 인정받고 있다. 최근 산업용 로봇에만 집중되었던 로봇 시장은 일상생활에서도 사용할 수 있는 가정용 로봇까지 시장이 확대되고 있으며, 실제로 청소로봇이나 방범로봇과 같은 가정용 로봇이 개발되어 판매되고 있는 상태이다. 대부분의 가정용 로봇은 높은 가격에도 불구하고 기능이 제한적이며, 실제 로봇으로서 지능적인 부분은 자동청소 기능과 같이 사용자와의 소통이 없는 단순한 수준이다. 본 논문은 이동형 디바이스와 음성제어 및 각종 서비스를 제공하기 위한 스마트폰이 결합된 형태의 지능적인 가정용 로봇을 제안한다.
This paper introduces an AVP (Automated Valet Parking) system which applies an autonomous driving concept into the current PAS (Parking Assistant System). The present commercial PAS technology is limited into vehicle. It means vehicle only senses and controls by and for itself to assist the parking. Therefore, the present PAS is restricted to simple parking events. But AVP includes wider parking events and planning because it uses infra-sensor network as well as vehicle sensor. For the realization of AVP, the commercial steering system of a compact vehicle was modified into steer-by-wire structure and various sensors like LRF (Long Range Finder) and camera were installed in a parking area. And local & global server decides where and when the vehicle can go and park in the testing area after recognized the status of environment and vehicle from those sensors. GPS solution was used to validate the AVP performance. More various parking situations, vehicles and obstacles will be considered in the next research stages based on these results. And we expect this AVP solution with more intelligent vehicles can be applied in a big parking lot like a market, an amusement park, etc.
군집주행은 통신기술의 발달과 더불어 도로 용량을 증가시킬 수 있을 것으로 기대되는 미래 차량 자율 주행 기술이다. 본 논문에서는 군집 주행 상황의 효율적인 안전 메시지 전달을 위한 전송 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 6세대 무선랜 기술인 IEEE 802.11ax의 TUA (triggered uplink access) 기법과 NFR (null data packet feedback report) 기법을 활용하여 채널 접속 효율을 향상시키고, 차량들이 주변 차량들의 데이터 트래픽 상황을 인지하지 못하는 상황에서도 적은 오버헤드로 높은 효율의 다중 차량 단말 상향 OFDMA (orthogonal frequency division multiple access) 전송을 유도한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안하는 기법은 측정된 모든 차량 단말 밀도 변화 범위 내에서 기존의 전송 방식 대비 월등한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
Recently, there is an increasing demand for ultra-low-latency (ULL) services such as factory automation, autonomous driving, and telesurgery that must meet an end-to-end latency of less than 10 ms. Fifth-generation (5G) New Radio guarantees 0.5 ms one-way latency, so the feasibility of ULL services is higher than in previous mobile communications. However, this feasibility ensures performance at the radio access network level and requires an innovative 5G network architecture for end-to-end ULL across the entire 5G system. Hence, we survey in detailed two the 3rd Generation Partnership Party (3GPP) standardization activities to ensure low latency at network level. 3GPP standardizes mobile edge computing (MEC), a low-latency solution at the edge network, in Release 15/16 and is standardizing time-sensitive communication in Release 16/17 for interworking 5G systems and IEEE 802.1 time-sensitive networking (TSN), a next-generation industry technology for ensuring low/deterministic latency. We developed a 5G system based on 3GPP Release 15 to support MEC with a potential sub-10 ms end-to-end latency in the edge network. In the near future, to provide ULL services in the external network of a 5G system, we suggest a 5G-IEEE TSN interworking system based on 3GPP Release 16/17 that meets an end-to-end latency of 2 ms.
본 논문에서는 연구목적과 관련하여, 협업 지능형교통체계와 자율주행체계에 관심을 가지고 있으며, C-ITS 특성 가운데 핵심 전달 메시지인 CAM과 DENM 특성 분석, 또한 V2X 통신의 보안 특성과 함께 CAM 및 DENM 메시지의 보안 인증서 및 헤더 구조를 중심으로 분석에 초점을 맞추고 있다. 연구방법에 대해, 우리는 CAM 메시지인 차량의 위치와 상태를 알리는 메시지를 분석하고, DENM 메시지인 차량 사고와 같은 이벤트를 알리는 메시지를 분석하고, 이를 지원하는 보안통신 특성을 분석한다. 차량통신에 사용하는 보안헤더와 인증서 형식과 함께, 차량용 서명된 인증서 검증 절차, 그리고 차량용PKI 특성을 얻었다. 아울러, V2X 보안통신을 위해 필요로 하는 보안 동기패턴에 대한 특성과 전송능력에 대해서도 함께 유도할 수 있었다. 그러므로 본 논문은 C-ITS 환경에서 DENM 및 CAM을 전송하는 통신 서비스를 위한 보안 특성을 고려할 때 의미 있는 결과라 할 수 있다.
국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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