변형물체 시뮬레이션은 강체 시뮬레이션에 비해 많은 연산량을 요구하기 때문에 효과적인 충돌 검사 방법을 필요하다. 그러나 CPU 기반의 충돌 검사 알고리즘을 그대로 GPU 환경에 적용할 경우 GPU의 성능을 제대로 사용할 수 없기 때문에 GPU 환경에 최적화된 충돌 감지 알고리즘과 자료구조가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 변형 물체 표현을 위해 널리 사용되고 있는 질량-스프링 시스템을 위한 GPU 기반의 병렬 충돌 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 AABB-옥트리 구조를 이용한 GPU 기반의 컬링 알고리즘을 통해 충돌 감지 비용을 줄이는 병렬 알고리즘과 자료 구조를 사용하였다. 본 연구에서는 모든 삼각형 쌍의 충돌을 병렬로 검사하는 기존 방법과의 비교실험을 통하여 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해서 평균 약 24%의 성능 개선을 보였다. 따라서 제안하는 방법을 통해서 변형 물체에 대한 실시간 시뮬레이션의 성능 개선이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구목적은 관제 공역 다중 드론의 운행 충돌 방지 방안에 대한 연구이다. 연구 결과 드론 충돌을 회피하는 방안으로 관제 시스템에서 드론 예상 경로와 시간을 기반으로 추정되는 ROI 영역에 대한 정확한 정보를 설정 후 드론 충돌을 제어 할 수 있는 방안으로 적절하다는 것을 입증하였다. 실혐분석 결과, 운행하는 드론의 항로 직경은 충돌 위험을 줄일 수 있는 규모를 선정해야 하며, 운행하는 드론의 출발시간과 운행 속도의 변화는 충돌에 영향요인으로 작동하지 않았다. 또한, 충돌을 회피하기 위한 대응 방안으로 비행 우선 순위 제공이 적절한 방법 중의 하나임을 실증하였다. 충돌 회피 방안에 대해 드론 센서기반 충돌회피뿐만 아니라 관제 시스템에서 충돌을 모니터링 및 예측하고 실시간 제어를 수행하여 이중으로 충돌을 보완 할 수 있다. 본 연구는 관제 기반으로 운행되는 드론의 충돌 방지 방안에 대한 아이디어를 제공하고 이를 실질적인 테스트를 진행했다는 것에 의의를 두고 있다. 이는 관제 기반으로 이기종 드론들이 다수 운행시 등장하는 충돌 문제 해결에 도움이 된다. 본 연구는 드론의 충돌로 인한 사고 방지와 안전한 드론 운행 환경 제공을 통한 관련 산업의 발달에 기여 할 것이다.
항해사 교육과정 중에서 가장 많은 시간을 차지하는 충돌 예방에 관한 교육은 실습생에게 중요한 교육 및 실습 과정 중 하나이다. 본 연구의 목적은 실습생의 체계적이고 정량화된 충돌 예방 실습 교육과정 개발을 위해 실습생의 충돌위험도 인식을 조사하는 것이다. 이를 위해 선행연구에서 충돌위험을 판단하는 요소를 도출하고 실습생 대상 설문조사로 실습생 관점의 충돌위험도를 시나리오별로 도출하였다. 그리고 PARK Model을 이용하여 현직 항해사가 느끼는 충돌위험도와 비교하였다. 분석 결과 실습생 및 현직 항해사는 충돌위험요소 중 타선과의 거리를 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 시나리오별 위험도 경향은 유사했으나 실습생의 평균 위험도(5.39)가 현직 항해사의 평균 위험도(5.20)보다 더 높은 것으로 나타났다. 그러나 특정 상황에서는 현직 항해사보다 실습생이 더 낮은 위험도를 체감하였고 이는 실습생의 항해 경험 부족으로 인한 결과로 판단된다. 해당 연구는 실습생의 충돌 위험도 및 현직 항해사의 위험도 차이를 정량적으로 제시하여 충돌 예방 실습 교육 개발의 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 햅틱 렌더링을 위한 동영상의 장면을 정의하고 그 중 정지 상태의 객체와 단일 객체가 충돌하는 상황에 대한 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 객체의 움직임을 크게 네 가지 상황으로 분류하였으며 동영상에서 쉽게 볼 수 있는 장면들을 활용하였다. 제안하는 알고리즘은 움직임 예측과 객체 추적을 활용하여 객체의 방향 변화와 모양 변화를 검출함으로써 햅틱 렌더링을 하기에 적합한 프레임인지 판별할 수 있도록 하였다. 알고리즘 실행을 통해 샘플 동영상에서 총 13개의 프레임을 추출하였으며 해당 프레임이 재생되는 시간을 계산하였다. 햅틱 편집 프로그램을 통해 상황에 알맞은 햅틱 생성 파형을 추가함으로써 계산된 재생 시간에 햅틱 효과가 나타나는 것을 확인하였다.
최근 자율운항선박 기술은 해양 분야에서 선박의 안전과 효율, 경제성을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 육상에서의 원격제어를 위해 항해사의 상황인식(Situation Awareness, SA)에 의한 의사결정은 선박 충돌회피에 중요하게 작용할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 충돌상황에 대한 항해사의 의사결정 시간을 측정하였다.
본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.
현재까지 개발된 다양한 형태의 유도법칙은, 유도개념에 따라 추적방식, 미사일과 표적에 의해 정의되는 방위각을 일정하게 유지시키는 유도법칙, 그리고 표적의 기동 예측에 기반한 유도법칙 등으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 유도목적을 일반화한 유도법칙을 제안하였다. 제안한 유도법칙은 충돌삼각형 상에서 정의된 목표각을 사용하는데, 목표각은 매개변수의 설정에 따라 다양한 형태가 될 수 있다. 르야프노프 이론을 사용하여, 제안한 유도법칙은 목표각 오차의 반응이 1차 시스템과 동일함을 증명하였다. 그리고 자동조종장치의 동역학이 느릴 경우는, 목표각 오차 반응을 2차 시스템으로 모사할 수 있는 유도법칙도 제안하였다. 제안한 유도법칙의 유용성을 보이기 위하여 측정잡음을 포함한 시뮬레이션을 수행하고 결과를 제시하였다.
Slotted ALOHA(S-ALOHA) is widely used in local wireless network. We analyze the performance of contention-based model in wireless LAN using S-ALOHA protocol. We analyze the performance of binary exponential backoff (BEB) algorithm under the slotted ALOHA protocol: whenever a node's message which tries to reserve a channel is involved in a collision for the ith time, it chooses one of the next $2^i$ frames with equal probability and attempts the reservation again. We derive the expected access delay and throughput which is defined as the expected number of messages that reserve a channel in a frame. A simulation study is performed to verify our method.
실시간 위치 인식 및 추적 시스템에서 다수의 이동노드가 존재하는 경우 매우 복잡한 데이터 흐름이 발생한다. 단일 게이트웨이가 존재하는 네트워크에서 센서 노드가 수집한 각 종 데이터는 시간이 경과함에 따라 일정한 경로를 따라 전송된다. 멀티게이트웨이가 존재하는 네트워크 구성에서는 수집된 데이터가 단순한 경로가 아닌 다양한 경로를 따라 전송된다. 이러한 데이터는 많은 노드에서 혼잡을 발생시켜 네트워크 성능을 크게 저하 시킨다. 본 논문에서는 기존의 연구와 달리 멀티 게이트웨이를 갖는 수중센서 네트워크 환경에서 효율적인 통신을 위하여 각 노드들 간의 데이터 충돌을 최소화하고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있는 MAC(Media Access Control) 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서 데이터 전송을 원하는 소스 노드는 하나의 RTS 패킷을 이용하여 다수의 목적 노드와 한번에 채널 예약을 한다. 소스 노드는 이웃 노드와의 측정된 전파지연 정보를 이용하여 CTS 응답 시간을 스케쥴링(Scheduling) 함으로써 충돌 없이 채널을 예약한다. 예약이 완료된 후 소스 노드는 여러 목적 노드에서 순차적으로 DATA 패킷을 충돌 없이 전송한다. 제안된 프로토콜은 시뮬레이션을 통해 기존 연구에서 제안된 방법과 성능을 비교하고 결과를 분석 및 평가한다. 성능 비교 분석결과, 제안된 방법이 더 좋은 효율과 지여 등의 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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