• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.57-64
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• 2020

첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.255-257
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• 2017

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.

• 유기물자원화
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• 제32권1호
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• pp.39-47
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• 2024

본 연구에서는 반도체 제조공정에서 발생한 실리콘 슬러지(SS)를 재활용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 소재(SS/bTiO₂)로 제조하고, 두 종류의 라이다 센서(MEMS 및 Rotating LiDAR)를 활용하여 제조한 소재의 인식률을 확인하였다. 상세히는, SS 표면의 금속 불순물을 제거하여 이산화티타늄을 도입하고 화학적 환원을 통해 SS/bTiO₂ 소재를 제조하였다. SS/bTiO₂는 투명 페인트와 혼합하여 친수성 검은색 도료로 제조하고 스프레이 건을 사용하여 유리 기판에 도포하였다. SS/bTiO₂ 기반의 도료는 상용화된 카본 블랙 기반의 도료와 유사한 명도(L^*=15.7)를 가짐과 동시에 우수한 근적외선 반사율(26.5R%, 905nm)을 나타내었다. 더불어, MEMS 및 Rotating 라이다를 통해서도 성공적으로 인식이 되는 것을 확인하였다. 이는 프레넬 반사 원리에 의해 검은색 이산화티타늄과 실리콘 슬러지 간의 계면에서 높은 반사가 일어났기 때문이다. 본 연구를 통해, 반도체 제조공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 효과적으로 재활용할 수 있는 새로운 응용 방안에 대하여 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.634-640
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• 2020

전투차량의 연료탱크에 설치되어 엔진으로 연료를 이송하는 장치인 전기식 연료펌프에 대하여 고장분석과 내열성능 평가가 수행되었다. 고장의 원인을 파악하기 위하여 직류 전동기가 적용된 연료펌프를 분해하여 검사를 수행하였다. 하우징 내부를 관찰한 결과를 바탕으로 고장 현상을 권선 소손, 브러시 조기 마모, 연료 혼입의 세 가지로 분류하였다. 연료펌프 내부 검사를 실시한 결과를 바탕으로, 과열에 의한 권선 소손을 고장을 발생시킨 주된 원인으로 추정하였다. 이에 따라서 전기식 연료펌프의 권선이 과열로 소손될 가능성을 확인하기 위하여 온도 센서를 고정자 표면과 브러시 홀더에 설치한 후 무부하 조건으로 24시간동안 가동을 실시하였다. 연료펌프의 주변 온도를 68 ℃로 설정하였을 때 고정자 온도는 최대 135.9 ℃까지 상승하였으며, 전동기의 고정자 및 회전자 권선이 소손되었다. 이 결과를 통해서 전기식 연료펌프를 위한 전동기 권선의 내열성능이 부족함을 확인할 수 있었으며, 이를 해결하기 위하여 현재 155 ℃ 이하에서 사용할 수 있는 절연등급 F종의 권선 및 함침액을 180 ℃ 이상에서도 사용할 수 있는 C종 이상의 절연등급으로 대체하도록 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.190-211
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• 2022

본 연구는 자율주행차량의 필수 센서로 인식되는 LiDAR로 도로표지를 검지할 시, 도로표지의 모양과 높이 등이 검지성능에 주는 영향에 대하여 알아보았다. 연구를 위해 면적과 재질은 동일하고, 모양은 서로 다른 도로표지를 4종을 제작하였으며, 32Ch 회전형 LiDAR를 차량 상단부에 장착하여 도로주행실험을 수행하였다. 도로표지의 모양에 따른 점군데이터의 형상과 NPC를 비교한 결과, 32ch LiDAR를 활용하여 도로표지의 전체 모양을 인식하려면 40m 이내의 거리가 필요할 것으로 기대되며, 원거리에서 최대한 점군을 확보하는 데 있어서는 정사각형보다는 삼각형, 직사각형 등의 형상이 유리하였다. 도로표지의 높이에 따른 연구 결과, 근거리(20m이내)에서는 표지의 높이를 2m 이상으로 올리면 LiDAR의 수직시야각에서 이탈하여 완전한 점군 형상을 표현하지 못하게 되며, 차로변화로 센서와 표지 사이의 횡간격과 입사각이 커지게 되면 NPC가 소폭 감소하나 근거리 높이 변화에 비하면 미미한 영향을 보였다. 이러한 연구결과는 자율협력주행기술 상용화를 위한 LiDAR 전용 도로시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 접착 및 계면
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• 제25권2호
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• pp.56-62
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• 2024

본 연구에서는 서로 다른 환원제를 사용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 중 공구조 물질을 합성하고 라이다 인식률을 비교하였다. 먼저, 실리카/티타니아 코어/쉘(WST) 물질을 졸-겔법을 통해 제조한 후 아스코르브산(AA)과 수소화붕소나트륨(SB)을 사용하여 환원하였다. 이후, 실리카 코어를 제거하여 두 가지의 다른 검은색 중공구조(AA-BHT 및 SB-BHT) 물질을 제조하였다. AA-BHT의 명도(L^*)와 NIR 반사율(R%)은 각각 약 19.1과 34.5 R%로 측정되었고, SB-BHT는 약 11.5와 31.8 R%로 검출되었다. AA-BHT는 SB-BHT에 비해 NIR 반사율이 높았으나 색상은 명도가 높은 검은색으로 나타났다. AA-BHT와 SB-BHT는 중공구조로 제조되어 코어/쉘 물질 대비 높은 근적외선 반사율을 나타냈으며, 이는 공기와 검은색 티타니아의 계면 사이에서 발생하는 프레넬의 반사 원리에 기인하였다. 본 연구 결과를 통해 두 물질 모두 다양한 환원법을 통해 성공적으로 검은색으로 제조되었으며, 상용화된 라이다 센서에 효과적으로 인지되어 미래의 자율주행차량용 검은색 물질로의 적합성을 나타내었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.327-336
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• 2019

콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R²=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R²=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R²=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R²=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.