A V2X system can be a candidate as a means to increase the stability of autonomous vehicles. In particular, in order to implement a Level 4 or higher autonomous driving system, the application of the V2X system is essential. Wireless communication technologies applicable to the V2X system include WAVE and C-V2X. Currently, the V2X service most used by autonomous driving systems is a service that provides signal phase and timing information and since real-time characteristic is a very important, verification of this service must be done. In this paper, we measured the time delay characteristics for providing signal phase and timing information using WAVE and LTE communication, and proposed a TOD-based signal phase and timing information generation method without using V2X communication system. To analyze the time delay characteristics, RTT (Round Trip Time) was measured as a result of the measurement. Average RTT using WAVE communication was 5.84ms and was 104.15ms with LTE communication. As a result of measuring the error between the signal phase and timing information generated based on TOD and the actual traffic light state, it was measured to be -0.284~3.784sec.
현재 교통수요모형 기반의 자동차 배출량 추정 모형에서 교통 활동도 자료는 세부적으로 고려되는 반면, 배출계수는 평균적인 값만 반영되고 있기 때문에 배출량 산정 결과의 정확도를 저하시키는 문제가 있다. 본 연구는 도로유형 및 주행시간대와 무관하게 동일한 배출계수가 적용되는 부분을 개선하기 위해, 도로유형과 주행시간대별 연료소모량 차이에 대한 실증적 분석을 기반으로 각 유형별 배출계수의 보정 지표 제시를 목적으로 한다. 이를 위해, '이동식 차량활동도 모니터링 장비(Portable Activity Monitoring System: PAMS)'를 이용해 도로유형 주행시간대별 실 주행 자료를 수집하였고, 각 유형별 연료소모량을 추정하여 이를 비교하였다. 연구 결과 평균 주행속도가 22.5km/h 일 경우, 도로 유형별 주행차량의 가감속도 변화 등의 차이에 따라 국도에서의 연료소모량(95g/km)은 자동차 전용도로에서(81g/km)보다 약 17.3% 높은 것으로 분석되었고, 첨두시간대의 평균 연료소모량(86.73g/km)은 비첨두시간대(82.84g/km)보다 약 4.7% 높은 것으로 분석되었다. 각 유형별 연료소모량의 차이는 공변량 분석 (ANOCOVA)과 다변량 분산분석 (MANOVA)으로 검증하였으며, 그 결과 "주행속도가 동일할지라도, 도로유형과 주행시간대에 따라 연료소모량의 차이가 있다"는 본 연구가설은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로 연료소모량의 차이를 활용하여 각 유형별 배출계수 보정 지표들을 제안하였다. 본 연구는 기존 차량 중심의 배출계수 연구에서 벗어나, 도로 교통 조건에 따른 배출계수 특성을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과를 활용하여 교통부문의 배출량 추정결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 영산호의 상류에 위치한 나주유역의 홍수시 유출량을 실시간으로 예측하기 위하여 Grey홍수 유출모형을 개발하였다. 나주유역의 유출량은 나주수위관측소에서 실시간으로 측정하고 있으며, 이곳은 영산호의 유입홍수량을 예측과 홍수관리를 위한 주관측소이다. 모형의 지배방정식은 Grey시스템 이론에 근거하여 구성되었으며, 모형의 매개변수는 Grey 시스템매개변수의 조합으로 구성하였다. 모형의 차수는 실측자료와 모의결과를 비교하여 다른 차수 보다 양호한 결과를 나타내는 5차로 하였다. 모형의 보정시 예측결과와 실측치간의 RMSE는 $3.1\~290.5m^{3}/sec$를 나타냈으며, $R^{2}$는 $0.909\~0.999$를 나타냈다. 모형의 검정시 예측결과와 실측치간의 RMSE는 $20.6\~147.4m^{3}/sec$를 나타냈으며, $R^{2}는\;0.940\~0.998$를 나타냈다. 매개변수가 추정된 모형을 이용하여 담수호의 유입량을 하천수위 상태에 따라 예측한 결과, 하천수위가 상승할 경우와 하강할 경우의 예측 홍수량은 예측시간이 증가할수록 커지는 경향을 나타냈다. 또한, 하천수위가 첨두에 가까운 시기의 홍수량은 예측시간에 관계없이 실측자료와 비슷한 결과를 나타냈다. 이와 같은 결과는 Grey 홍수유출모형을 홍수시 담수호 유입량을 실시간으로 정확하게 예측하는데 적용할 수 있음을 나타낸다.
샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.
RFID 시스템은 무선 구간의 통신 취약성으로 공격자의 공격 목표가 되며 도청, 정보노출, 트래픽분석, 스푸핑 등 보안상 다양한 문제점을 가지고 있다. 따라서 많은 연구자에 의해 여러 가지 방식의 프로토콜이 제안되고 있으나 구현부분이 까다로워 정리증명이나 검증의 수준에서 제안되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 공개키, 세션키, 해시, XOR 및 난수 개념을 사용하여 각각 태그와 리더구간, 리더와 서버 구간에 안전한 RFID 보안 프로토콜을 제안한다. 보안상 가장 취약한 리더와 태그 구간에 타임스탬프와 해시를 적용하여 시간차가 있는 공격신호에 대하여 공격을 탐지하며, 마지막 세션에서도 태그 정보를 노출시키지 않기 위해 해시 연산 후 통신하고 있다. 끝으로 본 논문의 학문적 기여도는 실제 시스템에서 사용가능한 프로토콜을 설계하고 차별화된 Casper 정형검증기법을 도입하여 제안프로토콜의 보안성을 검증하는데 있다.
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.
Link-16은 미 해군 및 공군, NATO에 합동 상호운용성을 제공하는 데이터링크로 국내 무기체계에서도 운용되고 있다. 현재 Link-16 운용을 위한 시험환경, 전술모의훈련 및 상호운용성 검증 시험은 해외 SW 및 도구를 통해 전적으로 의존하고 있다. 따라서 Link-16 기반의 운용환경시험 도구의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Link-16 해외도구 기능 분석을 통해 Link-16 네트워크 운용성능분석 시뮬레이터를 개발하였다. 또한 연동을 위한 SIMPLE 표준 인터페이스를 구현하였다. Link-16 네트워크 운용성능분석을 위한 기능모델은 사전분석, 실시간 운용분석, 사후분석 기능모델로 구성된다. 각 기능모델에 대한 시험은 해외 SW 및 도구와 SIMPLE 연동을 통해서 수행하였다. Link-16 네트워크 운용성능분석 시뮬레이터를 통해 해외 SW를 대체하게 된다면 우리 군에 맞는 전술훈련 및 네트워크 운용성능분석, 운용(시나리오)검증을 수행할 수 있을 것이다.
A 2U cube satellite called SNUGLITE has been developed by GNSS Research Laboratory in Seoul National University. Its main mission is to perform actual operation by mounting dual-frequency global positioning system (GPS) receivers. Its scientific mission aims to observe space environments and collect data. It is essential for a cube satellite to control an Earth-oriented attitude for reliable and successful data transmission and reception. To this end, an attitude estimation and control algorithm, Attitude Determination and Control System (ADCS), has been implemented in the on-board computer (OBC) processor in real time. In this paper, the Extended Kalman Filter (EKF) was employed as the attitude estimation algorithm. For the attitude control technique, the Linear Quadratic Gaussian (LQG) was utilized. The algorithm was verified through the processor in the loop simulation (PILS) procedure. To validate the ADCS algorithm in the ground, the experimental verification via a single axis Hardware-in-the-loop simulation (HILS) was used due to the simplicity and cost effectiveness, rather than using the 3-axis HILS verification (Schwartz et al. 2003) with complex air-bearing mechanism design and high cost.
The Barnes scheme is used in Digital Forecast System (DFS) of the Korea Meteorological Administration (KMA) for real-time analysis. This scheme is an objective analysis scheme with a distance-dependent weighted average. It has been widely used for mesoscale analyses in limited geographic areas. The isotropic Gaussian weight function with a constant effective radius might not be suitable for certain conditions. In particular, the analysis error can be increased for stations located near mountains. The terrain of South Korea is covered with mountains and wide plains that are between successive mountain ranges. Thus, it is needed to consider the terrain effect with the information of elevations for each station. In order to improve the accuracy of the temperature objective analysis, we modified the weight function which is dependent on a distance and elevation in the Barnes scheme. We compared the results from the Barnes scheme used in the DFS (referred to CTL) with the new scheme (referred to EXP) during a year of 2009 in this study. The analysis error of the temperature field was verified by the root-mean-square-error (RMSE), mean error (ME), and Priestley skill score (PSS) at the DFS observation stations which is not used in objective analysis. The verification result shows that the RMSE and ME values are 1.68 and -0.41 in CTL and 1.42 and -0.16 in EXP, respectively. In aspect of spatial verification, we found that the RSME and ME values of EXP decreased in the vicinity of Jirisan (Mt. Jiri) and Taebaek Mountains. This indicates that the new scheme performed better in temperature verification during the year 2009 than the previous scheme.
본 논문은 PDA 디바이스에서 개인정보를 보호하기 위한 자동화자확인 시스템을 제안한다. 최근 M-커머스와 같은 모바일 환경을 위한 PDA의 용량이 확장되고 사용이 증가되고 있다. 그러나 너무 많은 계산량 때문에 PDA 디바이스에서 자동화자확인의 실질적인 응용은 여전히 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성발성 동안 스펙트럼 차감법과 음성 검출과 같은 전처리를 수행함으로써 계산량을 줄일 수 있는 방법을 적용하였다. 또한 빠른 처리 결과를 얻기 위한 은닉마코프모델의 최적 상태 정합과 시퀀스 확률비 테스트를 적용하였다. 전체적인 시스템은 PDA디바이스의 제한된 메모리와 낮은 CPU 속도에 적합하도록 간결하게 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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