자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
최근 드론의 짧은 역사에도 불구하고 최근 드론의 활용 분야는 매우 다양한 영역과 분야에서 다양한 용도로 활용되고 있다. 이와 같이 수년 동안 다양한 형태의 드론 출현으로 드론에 대한 새로운 정의를 넓은 의미에서 유선 또는 무선으로 조종되는 유무선 조종 운동체라 하는 것이 가장 적절한 정의라고 생각이 된다. 본 논문에서는 이처럼 빠르게 발전하는 드론에 대해 항공 드론 뿐만 아니라 무인 수상정, 무인 잠수정 등 다양한 드론의 역사와 활용 분야 및 미래의 전망에 대해 관련 논문 및 다양한 매체와 자료를 통해서 살펴 봄으로서 드론에 관한 연구 및 개발과 사용하고자 하는 독자들에게 도움을 주고자 한다. 본 논문을 통해 이러한 드론들은 향후에도 지속적으로 다양한 분야에서 활용될 것이고, 미래 개발 전망 또한 끊임없이 이어질 것이라 기대한다. 그러나 국내 드론 기술과 드론 산업의 발전을 위해서는 정부의 드론 관련 규제에 대한 과감한 개혁이 필요할 것으로 사료된다.
일부 가두 및 단체 헌혈자와 헌혈 미경험자들의 헌혈에 대한 태도, 지식 및 동기 등을 비교조사하기 위해 1989년 3월 1일부터 3월 31일까지 대구적십자 혈액원 소속 가두헌혈차를 방문하여 헌혈한 사람과 동 기관에서 실시한 단체헌혈캠페인의 헌혈자 622명과 가두헌혈자를 방문하여 헌혈을 거부하였거나 단체헌혈캠페인에서 거부한 322명을 대상으로 자기기입식 설문서를 이용하여 조사분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 헌혈자군은 남자가 84.1%, 여자 15.9%였고 비헌혈자군은 남자 73.6%, 여자 26.4%였고 16-24세군이 헌혈자군 63.2%, 비헌혈자군 72.7%를 차지하였다. 그 외 교육정도, 직업분포, 종교, 가구당 월수입, 결혼상태 및 건상상태의 분포도 헌혈자군과 비헌혈자군이 유사하였다. 헌혈에 관한 정보습득 매체는 TV가 헌혈자군 75.2%, 비헌혈자군 78.9%로 가장 많았고, 헌혈차직원, 라디오, 신문 순이었다. 잡지를 통한 정보습득이 헌혈자군에서 유의하게 많았다(p<0.05). 헌혈자군의 70.6%, 비헌혈자군의 58.1%가 헌혈을 권유받은 적이 있다고 대답했으며(p<0.01), 권유의 근원은 두군 모두에서 친구가 가장 많았고 헌혈차직원이 그 다음이었다. 헌혈 및 혈액에 관한 지식측정 문항 중 정답률이 가장 높은 것은 "혈액의 생성 및 소멸"에 관한 것이었으며 오답률이 가장 높았던 문항은 "수혈을 통한 암전파 가능"이었다. 헌혈자군의 평균정답률은 62.6%였고 비헌혈자군은 54.1%로 뚜렷한 차이가 있었다(p<0.01). 그리고 교육수준이 높을수록 정답률도 높아지는 경향이었다. 헌혈에 대한 태도측정 문항중에서 "혈액에 대한 느낌", "수혈을 가정한 혈액선택" 및 "혈액부족상황에 대한 견해"가 헌혈자군과 비헌혈자군 사이에 태도가 차이가 있었다(p<0.05). 헌혈자군 비헌혈자군에서 헌혈의 가장 큰 동기는 "예치성 동기"였고 그 다음이 "인도주의적 이유"이었다. 헌혈에 응하지 않은 이유의 분포는 헌혈자군과 비헌혈자군 모두에서 "주사침공포", "헌혈차나 혈액원 방문이 두렵다" 그리고 "헌혈이 건강이나 활동에 지장" 등의 순으로 중요한 이유였다. 이상의 소견으로 보아 헌혈에 대한 홍보 및 계몽활동시 잡지를 이용하는 방안이 더욱 고려 되어야겠으며 홍보내용은 위의 지식측정문항중 오답률이 높은 것과 헌혈에 응하지 않은 이유중 잘못 인식하고 있는 부분에 대해 중점적으로 다뤄져야겠으며 각종 두려움에 관한 문제를 해결하기 위해서 다회 헌혈자의 비중을 높여야겠다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
고속도로에서 발생된 교통사고 지속시간은 교통혼잡에 심각한 영향을 미친다. 일반적으로, 교통사고 지속시간은 사고의 검지시간, 대응시간, 처리시간으로 구성되며, 이 중 사고의 검지 및 대응시간은 최근 스마트폰 보급률 증가로 인해 매우 감소된 것으로 추정된다. 따라서 교통사고 처리팀에 의해 수행되는 사고 처리시간의 관리는 교통사고로 인한 교통혼잡 관리에 매우 중요한 요인이 된다. 본 연구는 고속도로 교통사고 처리에 영향을 미치는 주요 인자를 파악하는 것이 목적이다. 분석을 위해 2013년 전국 30개 주요 고속도로에서 발생한 총 6,870건의 자료를 이용하였다. 고속도로 사고 처리시간에 영향을 주는 인자 분석을 위해 Cox 모형을 활용하였다. 분석결과, 13개의 변수가 교통사고 처리시간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사고 처리시간을 증가시키는 요인은 터널에서 발생한 사고, 사망자가 발생한 사고, 사고차량수, 사고 후 상태의 상태가 전도 혹은 화재로 이어진 사고, 차량이 완파된 사고, 화물(대형) 및 트레일러 사고, 야간에 발생한 사고인 것으로 나타났다. 반면, 톨게이트에서 발생한 사고, 차-시설 사고, 승용차 사고, 종단구배가 평탄한 구간에서 발생한 사고는 다른 환경에서 발생한 사고보다 사고 처리시간을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고속도로에서 사고 발생 시 혼잡에 영향을 줄 수 있는 사고 처리시간의 감소 전략 수립을 위한 기반정보로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
차량으로 구성된 애드 혹 네트워크에는 GPSR과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하고 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나 전송 범위를 벗어난 stale 노드를 이웃노드로 유지할 수 있으며, 탐욕모드의 정책에 의해서 stale 노드가 다음 릴레이 노드로 선정되는 우선순위가 높은 문제점이 있다. 또한 유용한 정보들이 복구모드의 평탄화 과정중에 제거될 수 있다. 본 논문은 적응적 이웃노드 리스트 관리기법(ANM)과 새로운 복구모드를 위한 탐욕 경계우위 라우팅(GBSR) 방안을 제안한다. 각 노드는 임의 이웃의 이전과 현재의 위치를 비교 반영함으로써 이웃노드 리스트상의 stale 노드 문제를 해결한다. 어떤 노드가 로컬최대(local maximum)에 직면하면 경계우위 그래프를 이용하여 복구한다. 따라서 제안된 복구모드는 패킷 전달율을 높이는 반면에 복구에 소요되는 시간을 줄인다. 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 성능을 분석한 결과 제안된 프로토콜의 성능이 GPSR보다 우수한 것으로 평가되었다.
현재 지능화 된 협동로봇의 사용자 추종 방법은 비젼 시스템 기반 및 라이다를 이용한 사례가 일반적이고 성능도 우수하다. 그러나 2020년 전세계로 확산된 코로나19 사태에 폐쇄된 공간에서 의료진과 협동을 위한 로봇의 활약은 미흡한 실정이였다. 그 이유는 의료진들은 바이러스 감염 방지를 위하여 모두 방호복을 입고 있어 기존 연구된 기술로는 적용이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 초음파 센서를 송신부와 수신부로 분리하여 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하고 능동적으로 모바일 플랫폼이 사람을 따라다니며 협동 할 수 있는 기법을 제안하였다. 그러나 초음파센서는 경면반사 및 수, 발신 간 통신 단락으로 인한 불규칙 오차가 발생하고, 오차를 줄이기 위해 메디안 필터 일부 개선하여 적용하였으며 협소한 공간에서 원활한 작업 수행을 위해 곡률궤적을 적용해 주행기술을 향상시켰다. 실험 결과 메디안 필터 전, 후 거리, 각도의 오차는 약 70% 감소하였으며 'S', '8'자 코스 주행을 통해 주행 안정성을 확인하였다.
Air pollution levels of gases and aerosol particles inside the Jeongneung and Hongjimun tunnels of the Naebu express way in Seoul were investigated through on-road measurement using a mobile emission laboratory (MEL) on February 8, 2011. The concentrations of $NO_x$, $CO_2$, number concentration of particles ranging 21-560 nm, and surface area of particles deposited on a human lung almost linearly increased with increasing distance from the tunnel entrance, and decreased rapidly before the tunnel exit. This trend was observed regardless of tunnel length and driving directions, which thought to be caused by semi-transverse ventilation facilities of the tunnels. The concentration increments per 1-m distance for $NO_x$, $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles ranging 21-560 nm were 0.61~0.80 ppb, 0.16~0.21 ppm, $0.20{\sim}0.29{\mu}m^2/cm^3$, and 117~192 particles/$cm^3$, respectively. Average pollution levels inside the two tunnels for $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles >5.6 nm ranged 681~748 ppm, $246{\sim}381{\mu}m^2/cm^3$, and $2.4{\sim}6.7{\times}10^5$ particles/$cm^3$, respectively. In case of $NO_x$, the maximum concentration exceeded 1 ppm. These pollution levels inside the tunnels are much higher than those at urban background sites. This result can be utilized as basic data to evaluate the effectiveness of present ventilation system for reducing the pollution level caused by vehicles inside the tunnels.
Resuspended dust from paved roads in Seoul and Incheon metropolitan areas is regarded as one of the major $PM_{10}$ sources in these areas, according to the recent emission estimates using the emission factors compiled in AP-42. It is well known that the AP-42 model for estimating $PM_{10}$ emissions from paved roads requires information on silt loadings of particular paved roads. The conventional AP-42 method (vacuum swept method) for road silt sampling, however, is expensive, time consuming, and dangerous. These drawbacks led us to develop a Mobile Dust Monitoring System (MDMS) capable of doing real time measurements of silt loading of paved roads, thereby we could get higher resolution silt loading data both in terms of time and space without too much human efforts and danger. In this study, for the real-time measurement of silt loading of paved roads, the principle used in the TRAKER method of U.S. Desert Research Institute was employed and the entire sampling systems including data acquisition system were designed for theses purpose and mounted on a SUV. The correlation between the silt loading measured by vacuum swept method and the speed corrected ${\Delta}Dust$ was derived for the vehicle-based silt loading measurements, and then the variations of silt loading on paved roads were surveyed using the MDMS in test routes of Seoul and Incheon. From the results of real-time measurements, temporal and spatial variations of silt loading data together with the existence of hot spots were observed for paved roads in Seoul and Incheon. The result of this study will be employed to estimate fugitive dust emissions from paved roads.
역지향성 배열 안테나 시스템은 기존의 빔형성 기술들에 비하여 복잡도가 낮고 간단하여 시스템 동작 속도가 빠르다. 따라서 고속이동체 환경에서의 빔추적에 용이하다. 하지만 역지향성 배열 안테나는 다중경로 환경 또는 다중 사용자 신호에 따른 AOA(anle of arrival) 추정에 어려움이 있다. 이러한 AOA 추정의 불확실성을 개선 하기 위해 MUSIC 알고리즘과 결합한 디지털 역지향성 배열 안테나 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 위상을 추정하는 디지털 PLL 하나를 통하여 위상을 찾는 디지털 역지향성 배열 안테나 시스템을 설계하며 시속 300Km/h의 속도의 이동체를 송수신 거리 100m일때, 원 경로를 따라 움직이는 환경에서의 역지향성 배열 안테나 시스템의 성능을 확인하였고, 다중경로 환경을 고려 하였을 때 시스템의 성능 또한 확인하였다. 고속 추적 모델에 따라AOA를 추적한 결과 10dB의 SNR에서는 오차크기의 평균이 $4.2^{\circ}$, SNR이 20dB인 경우에는 오차크기 평균이 $1.3^{\circ}$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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