포고 현상은 액체추진 로켓에서 발생하는 축방향의 동적 불안정 진동이다. 동체의 고유진동수와 추진제 공급계의 주파수가 가까와 지면 전체 시스템이 불안정 현상을 보인다. 포고 현상을 예측하기 위해 1단의 추진제 (산화제 및 연료) 탱크는 쉘 요소로, 나머지 구성 요소인 엔진 및 상단은 mass-spring으로 모델링하여 구조해석을 수행하였다. 추진제 공급계의 압력 및 유량 섭동예측에는 transmission line model이 사용되었다. 본 논문에서는 이와 같이 수행된 구조 및 유체 모델링을 통합하여 폐루프 전달함수를 구성하였다. 포고 억제기는 수동적인 방법으로 압력 섭동을 흡수하는 분 기관 및 accumulator로 구성되며 추진제 공급계 중간에 위치한다. 발사체의 비행과정 동안 포고현상을 억제하는 설계 최적화를 위한 설계변수로는 분기관 및 accumulator의 직경 및 길이로 설정하였다. 목적함수로는 포고 억제기의 질량, 그리고 추진제 질량에 따른 폐루프 전달함수의 에너지 최소화로 설정하여 다목적함수 최적화를 수행하였다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.
ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.
우주상에 존재하는 우주물체에 접근하여 궤도상에서 제거하는 능동 제거 기술(active debris removal, ADR)과 연료 충전, 배터리 교환 등의 위성의 수명연장을 위한 기술인 궤도상 서비싱(on-orbit servicing)은 우주물체의 증가와 함께 그 관심이 커지고 있다. 인공위성연구소에서는 국내에서 발사되었던 국가 자산 중 임무가 종료된 후 궤도상에서 여전히 우주를 돌고 있는 국가 우주자산을 포획 및 제거하는 목적의 위성을 개발하기 위한 연구를 수행 중에 있다. ADR 소형위성은 지금껏 국내에서 개발되었던 지구 및 우주환경 관측 위성과 다르게 랑데부/도킹 기술 등을 포함한 우주 탐사 임무 등 미래 임무에 요구되는 기술을 구현 및 실증하는 것을 주요 임무로 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 국가 우주자산들 중 1990년대에 발사된 우리별 위성의 포획 및 제거 임무를 갖고 있는 ADR 소형위성의 궤도 전이 방법에 대해서 소개한다. 소형 위성은 무게가 약 200 kg 이하가 되도록 개발을 수행할 예정이고, 2027년 한국형 발사체를 통해 궤도상에 투입되는 상황을 가정하여 임무를 설계했다. 특히, 지구의 J2 섭동력을 이용해서 목표물과 다른 RAAN 일변화를 만들어 줌으로써, 목표물로의 궤도면 변경을 직접 천이 방식과 비교하여 더 적은 연료를 이용하는 전략을 구성하였다. 이 방법을 이용하여 소형위성급 무게의 위성으로 우주쓰레기 제거 임무를 가능하게 하며, 뉴스페이스 시대에 새로운 형태의 우주탐사를 수행하는 기술 검증 플랫폼이 될 것으로 기대한다.
음성은 차량 운행시 여러 가지 조작으로 분주한 운전자에게 간편한 장비 입력 및 조작을 위한 수단으로 유용한 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 음성의 특성을 이용하여 차량 도난이나 중요한 온라인 서비스 접근시 신원을 증명할 수 있는 화자증명 방식을 제안한다. 이 방식에서는 음성의 언어정보를 이용하는 지속음 인식 기법과 함께 확률적 인식 방식에 비해 몇 가지 이점을 갖는 MLP(multi-layer perceptron)를 사용한다. 하지만 MLP를 사용하는 인식 기법은 학습에 많은 계산량을 요구하므로 실시간으로 화자를 등록해야 하는 화자증명에서는 적용하기가 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 화자점수 평준화 방법에서 화자군집 모델 기법을 도입하여 배경화자를 사전에 여러 개의 작은 화자군집으로 분리하는 방법을 제안한다. 등록화자를 이렇게 나눈 화자군집 중 하나로 분류한 뒤 해당 화자군집에 대해서만 등록 학습과정을 거치는 방법으로 계산량을 큰 폭으로 줄일 수 있다.
본 논문은 4개의 BLDC 모터를 이용한 쿼드콥터 무인비행체의 센서 신호 성능 개선을 위해 진동에 강인한 센서융합 방식을 제안하고 이를 기반으로 하여 자세제어를 위한 개선된 PID 제어 기법을 제안한다. 쿼드콥터의 자세추정을 위해 사용하는 가속도 센서와 자이로 센서 각각의 특성에서 나타나는 단점을 상호 보완하고 모터에서 발생하는 진동의 영향을 최소화하도록 상보필터를 적용하여 두 센서를 융합하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 센서 융합 방식은 쿼드콥터의 방진을 위해 일반적으로 사용되는 이동평균 필터나 저역통과 필터에 비해 진동에 더욱 강인하고 지연이 적은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 쿼드콥터의 자세 제어를 위해 일반적으로 사용되는 PID 제어 중 D 제어 성분을 추정된 각도의 변화량을 이용하는 대신 자이로 센서를 사용하는 쿼드콥터의 특성에 맞게 자이로 센서 출력을 사용하는 방식을 제안하여 사용함으로써 자세 제어 오차를 줄일 수 있고 자세 제어의 안정화가 보다 용이하게 이루어질 수 있음을 확인하였다.
현재 국내의 모든 CNG자동차에는 용기용 밸브로 수동밸브가 부착되어 있으며 가스누출 사고 시 운전자가 차량을 정지하고 수동밸브를 잠궈야 하는 불편한 점이 있어 누출 사고 시에는 운전자 등이 가스누출사고를 대응하는데 어려운 부분이 있다. 유럽의 선진국에서는 가스누출 시 운전자가 시동을 끄면 자동으로 닫히는 구조를 가진 전자밸브의 장착을 의무화 하고 있어 우리나라에서도 기능성이 증가된 전자식 용기밸브를 적용하는 것이 CNG 버스의 안전성을 향상 시킬 수 있는 좋은 기회일 것이다. 본 논문에서는 개개의 전자밸브의 작동상태를 운전자가 파악하기 어려운 구조적인 문제를 보완하기 위해서 충전 중 압력의 상승에 따라서 온도가 상승하는 현상에 착안하여 문제에 접근하였다. 충전 중 온도상승이 압력차에 따라서 약 $30^{\circ}C$ 이상이 발생하는 것을 이용하여, 데이터 확인 시 온도상승이 발생하지 않는 용기는 밸브가 작동하지 않아 충전이 이루어지지 않는 것으로 판단할 수 있는 실험적 결론을 얻었다.
지능형 교통 시스템(ITS) 및 지능형 자동차의 운전자 보조 시스템에서 차선의 경계를 검출하기 위한 허프 변환 방법이 많이 연구되고 있다. 이 방법의 경우 차선을 효과적으로 인식하지만 차선 이외의 영역의 직선들도 인식할 수 있기 때문에 인식률이 떨어질 수 있고 연산속도가 늦어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Hough space에 Accumulator cells를 최적화한 방법을 이용해서 차선 경계를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 바탕으로 H/W 검증을 통해 안드로이드용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트 기기의 사용자라면 언제 어디서든 운전자의 주행안전을 위한 차선검출 및 차선이탈 경보시스템을 사용 할 수 있도록 하였다. 소프트웨어 검증은 OpenCV를 사용하여 93.1%의 높은 차선인식률을 보였으며, 하드웨어 실시간 검증은 안드로이드용 휴대폰을 사용하여 68.89%의 차선인식률을 보였다.
본 논문은 최근 각광을 받고 있는 차선 이탈 알림 서비스인 LDW(Lane Departure Warning)와 같은 안정성 서비스를 제공하기 위하여, 비대칭 멀티코어 플랫폼을 구성한다. 멀티코어 플랫폼은 고속 영상처리를 담당하는 고속영상 MCU(Micro Controller Unit) 코어와 안정적인 제어를 요하는 곳에 저속 제어 MCU코어를 사용하는 멀티코어 H/W 플랫폼상에 AUTOSAR S/W플랫폼을 포팅하고, AUTOSAR 개발방법론에 따른 MBD(Model Based Development) 기반 모델을 활용하여 LDW 소프트웨어 컴포넌트(SW-C)를 설계하고 동작을 검증한다. 또한 고속 영상 MCU와 저속 제어 MCU간에는 가상화 기법을 사용하지 않고 타이머 기반 공유 메모리를 이용한 폴링 기법의 IPC(Inter Processor Communication) 기능을 개발하고, 외부 타 ECU(Electronic Contol Unit)와의 CAN 통신기능을 개발하여 알람 신호, 차량 시뮬레이션 신호와 같은 제어 신호 송수신을 처리할 수 있도록 AUTOSAR S/W 플랫폼을 적용한다. 본 연구를 통하여 고속 및 저속 비대칭 멀티코어상에 AUTOSAR가 탑재된 ECU 기능 개발이 가능함을 확인함으로써, ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 같은 다양한 응용 서비스들을 제공할 수 있게 되며, ISO 26262로 대변되는 차량 기능안정성 확보가 가능하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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