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[표지] 1

제출문 3

보고서 요약서 4

요약문 5

목차 8

SUMMARY 15

Contents 18

제1장 연구개발과제의 개요 21

제1절 연구개발 배경 및 필요성 21

1. 연구개발 배경 21

2. 연구개발 필요성 22

제2절 연구개발 목표 및 내용 25

1. 연구개발의 최종목표 25

2. 연구목표 및 내용 26

제2장 국내외 기술개발 현황 31

제1절 미니트램 자율주행 기능 확장을 위한 객체 인식 기술 동향 31

1. 객체 검출 알고리즘 31

2. 중안선 검출 알고리즘 65

3. 보행자 추적 알고리즘 67

제2절 에너지저장매체 및 관리기술 동향 76

1. 고에너지밀도 차세대 에너지 저장매체 기술 동향 76

2. 리튬황 배터리 기술 동향 80

3. 에너지저장매체 수명예측 관련 기술 동향 86

제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 93

제1절 미니트램 자율주행 확장기술 구현 93

1. 도로교통 표지판 인식 프로그램 구현 93

2. 중앙안내선 검출 프로그램 구현 113

3. 자율주행 영상인식 실험결과 118

4. 차상제어 로직 확장 및 수정 140

제2절 이종복합 특성 기반 에너지 저장모듈 및 관리기술 개발 158

1. 리튬황 전극 기반 고에너지밀도 에너지저장매체 소재기술 개발 158

2. 전극 대면적화 코팅 및 셀 제조공정 기술 개발(전기연 융합연구) 165

3. 모듈 일체형 제어 및 수명 인디케이터 개발 166

제4장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도 203

제1절 목표 달성도 203

제2절 기대 성과 212

1. 기술적 측면 212

2. 경제·산업적 측면 212

제5장 연구개발 결과의 활용 계획 217

참고문헌 219

판권기 222

표목차 9

표 1-2-1. 연구개발 목표 및 내용 27

표 2-1-1. 개선점에 따른 성능 비교 56

표 2-1-2. DarkNet의 구조 58

표 2-1-3. YOLO v3의 성능 64

표 2-2-1. 이차전지의 종류, 특성 및 적용분야 76

표 2-2-2. 시장별 차세대 전지 개발의 필요성 78

표 2-2-3. 차세대전지의 구성요소 및 장단점 79

표 2-2-4. 차세대 전지별 특징 및 장단점 80

표 3-2-1. 하이브리드 커패시터 사양 178

표 3-2-2. SOH 예측 PCB 제원 179

표 3-2-3. 마스터 PCB 제원 180

표 3-2-4. 학습 오차를 줄이기 위한 실험 결과 197

그림목차 10

그림 1-1-1. 미니트램 및 NAVYA(프랑스)의 차량 센서 구성 21

그림 1-1-2. EU, 미국 그리고 일본의 CO₂ 규제 수준 22

그림 1-1-3. 수송시스템용 대용량 슈퍼커패시터의 성장전망 24

그림 1-1-4. 하이브리드 커패시터 기본 개념도 26

그림 2-1-1. 선택적 검색 31

그림 2-1-2. 지역 기반 콘볼루션 네트워크(R-CNN)의 핵심 개념도 32

그림 2-1-3. 빠른 지역기반 컨볼루션 네트워크(Fast R-CNN)의 핵심 개념도 33

그림 2-1-4. 단일 3×3 창에 대한 앵커 박스 감지 34

그림 2-1-5. 좀 더 빠른 지역 기반 컨볼루션 네트워크(Faster R-CNN)의 핵심 개념도 35

그림 2-1-6. 객체 검출을 위한 R-FCN의 핵심 개념도 36

그림 2-1-7. R-FCN의 예시 37

그림 2-1-8. SSD와 YOLO 아키텍처 간의 비교 38

그림 2-1-9. SSD 프레임 워크 38

그림 2-1-10. NASNet 객체 탐지 결과 40

그림 2-1-11. YOLO 검출 사례 41

그림 2-1-12. 인셉션 모듈의 예 42

그림 2-1-13. 그리드 셀 43

그림 2-1-14. 그리드 셀 내에 있는 사람을 두 개의 경계 박스로 예측한 사례 43

그림 2-1-15. 너무 가까운 객체들이 존재하는 경우 얻어진 YOLO에 의한 결과 44

그림 2-1-16. 개략적인 YOLO의 출력 45

그림 2-1-17. YOLO의 구조 45

그림 2-1-18. YOLO의 경계 박스 추정 과정 46

그림 2-1-19. 실생활에 존재하는 객체의 박스 모양 51

그림 2-1-20. YOLO의 5가지의 앵커박스들 51

그림 2-1-21. YOLO의 완전 연결층 52

그림 2-1-22. YOLO v2의 출력 매개변수의 구조 52

그림 2-1-23. 홀수와 짝수 그리드 셀 53

그림 2-1-24. 클러스터링의 도식적 표현 53

그림 2-1-25. 앵커의 수에 따른 평균 IoU 54

그림 2-1-26. 위치 추정에 사용되는 용어 설명 55

그림 2-1-27. 보다 정교해진 특징 벡터의 사용 56

그림 2-1-28. YOLO v2의 성능 57

그림 2-1-29. DarkNet으로 구현한 YOLO 네트워크 58

그림 2-1-30. COCO와 ImageNet 레이블을 계층적인 WordTree로 병합 60

그림 2-1-31. 계층적 분류에 있어서 softmax 적용 61

그림 2-1-32. DarkNet-53 63

그림 2-1-33. YOLO v3의 속도에 따른 정확도 64

그림 2-1-34. 칼라정보를 이용한 이진화(좌상단), 이에 대한 에지검출 결과(우상단), 차선 검출 결과(좌하단), 직선 피팅 결과(우하단) 65

그림 2-1-35. SCNN의 구조 66

그림 2-1-36. 차선 추출에 있어서 CNN과 SCNN의 차이 66

그림 2-1-37. 차선 검출을 위한 SCNN 구조 67

그림 2-1-38. 객체 추적의 분류 67

그림 2-1-39. 최소화 추적기를 위한 템플릿 집합 71

그림 2-1-40. 슈퍼 픽셀 기반 신뢰도 측정 프로세스 72

그림 2-1-41. 온라인 부스팅 추적기 프레임워크 73

그림 2-1-42. TLD 추적의 전체 흐름도 74

그림 2-1-43. 기존 훈련 집합 수집 방법과 MIL의 훈련 집합 수집 방법 75

그림 2-2-1. 보쉬(Bosche)의 전지 기술 전망 77

그림 2-2-2. 에너지저장시스템 기술 개발 방향 78

그림 2-2-3. 리튬-황 배터리 작동원리 개략도 81

그림 2-2-4. 리튬-황 배터리 셔틀 메커니즘 81

그림 2-2-5. 리튬황 배터리 충/방전 거동 82

그림 2-2-6. 리튬황 배터리 부피변화에 따른 전도성 파괴 현상 83

그림 2-2-7. 다공성 탄소를 적용한 리튬황배터리의 전기화학적 반응 84

그림 2-2-8. TiO2를 이용한 리튬황 양극재 합성 및 사이클에 따른 용량 보존율 85

그림 2-2-9. 크로스 링크 구조의 폴리 아닐린 양극과 폴리 아닐린의 부드러운 특성을 이용한 부피변화 완화 85

그림 2-2-10. 내부저항 모델링 87

그림 2-2-11. 리튬이온 배터리의 전압과 SOC 관계 그래프 88

그림 2-2-12. 리튬인산철 배터리의 전압과 SOC 관계 그래프 89

그림 3-1-1. 표지판이 설치된 실제 촬영 영상 94

그림 3-1-2. 호모그래피의 개념 95

그림 3-1-3. 교통표지판 1개가 추가된 영상 96

그림 3-1-4. 교통표지판 2개가 추가된 영상 97

그림 3-1-5. 교통표지판 3개가 추가된 영상 97

그림 3-1-6. PASCAL VOC 데이터세트에 표지판이 삽입된 샘플 영상 98

그림 3-1-7. MS-COCO 데이터세트에 표지판이 삽입된 샘플 영상 98

그림 3-1-8. MS-COCO 데이터세트에 작은 표지판이 삽입된 샘플 영상 99

그림 3-1-9. 오분류 빈도가 높은 표지판 유형 99

그림 3-1-10. 분류 정확도 향상을 위한 추가적인 분류 네트워크의 구조 100

그림 3-1-11. 교통표지판 인식을 위한 전체적인 네트워크 구조 101

그림 3-1-12. 직선의 표현 113

그림 3-1-13. 허프 라인 변환 114

그림 3-1-14. ROI 선정을 위한 빨간색 마커들 115

그림 3-1-15. ROI 내의 에지 추출 결과 115

그림 3-1-16. 검출 대상 도로표지판 118

그림 3-1-17. 도로 정보 인식 결과 표시 내용 119

그림 3-1-18. 도로 정보 인식 결과 120

그림 3-1-19. NCU(차량제어컴퓨터) 제어 로직 순서도 145

그림 3-2-1. 리튬황 전극용 탄소나노구조체 합성 158

그림 3-2-2. 1차년도 단위셀 전기화학적 성능 159

그림 3-2-3. O-CNT-S 복합체의 SEM 이미지 159

그림 3-2-4. O-CNT-S 복합체의 TEM 이미지 160

그림 3-2-5. N-O-CNT의 SEM 이미지 160

그림 3-2-6. N-O-CNT의 XPS 곡선 161

그림 3-2-7. N-O-CNT-S 복합체의 SEM (위) 및 TEM 이미지 161

그림 3-2-8. N-O-CNT-S의 XPS 곡선 161

그림 3-2-9. N-O-CNT의 (a) SEM 이미지, (b) BET isotherm 곡선, (c) BJH 공극분포 곡선 및... 162

그림 3-2-10. N-O-CNT-S 70wt%와 O-CNT-S 70wt%의 (a) EIS, (b) CV 곡선 163

그림 3-2-11. N-O-CNT-S 40 wt% 복합체의 전기화학적 성능 164

그림 3-2-12. 전기연 융합연구 수행 분야(미니트램용 고에너지 하이브리드 커패시터) 165

그림 3-2-13. Power-217000 원통형 셀 제조공정(전기연) 166

그림 3-2-14. 전기연 융합연구 시작품 PRT 실증계획 166

그림 3-2-15. 전류적산법에 의한 방전시간 계산 167

그림 3-2-16. 방전시간에 따른 수명 167

그림 3-2-17. 최소자승법에 의한 표준 SOH 곡선 도출 168

그림 3-2-18. SOH 진단 및 예측 알고리즘 169

그림 3-2-19. 최소자승법 추세선 170

그림 3-2-20. 측정데이터(최소자승법) 170

그림 3-2-21. 가속수명시험을 위한 셀 지그 구성 172

그림 3-2-22. 500시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교 176

그림 3-2-23. 1000시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교 176

그림 3-2-24. 1500시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교 177

그림 3-2-25. 2000시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교 177

그림 3-2-26. 하이브리드 커패시터 178

그림 3-2-27. SOH 예측 SLAVE UNIT 179

그림 3-2-28. SOH 예측 SLAVE UNIT(BALANCE) 180

그림 3-2-29. SOH 예측 MASTER UNIT 181

그림 3-2-30. SOH 예측 MASTER 완성품 182

그림 3-2-31. SOH ANALYZER 화면 182

그림 3-2-32. 500시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교(예측장치) 185

그림 3-2-33. 1000시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교(예측장치) 185

그림 3-2-34. 1500시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교(예측장치) 186

그림 3-2-35. 2000시간 가속수명 셀에 대한 예측잔여수명 비교(예측장치) 186

그림 3-2-36. 노화도에 따른 임피던스 변화와 등가회로 모델링 187

그림 3-2-37. 내부저항에 따른 배터리의 전압 변화 188

그림 3-2-38. 등가회로 모델링에 따른 전류-전압 곡선 188

그림 3-2-39. 배터리 출력 전류의 결정 과정 189

그림 3-2-40. 제어 및 운용을 위한 충/방전 시뮬레이션 절차 190

그림 3-2-41. RUL 예측 다이어그램 190

그림 3-2-42. 충전 전류 데이터 방전 전압 데이터 191

그림 3-2-43. NASA Lithium-ion Battery 데이터 구조 191

그림 3-2-44. 충전 전류 및 방전 전압 그래프 192

그림 3-2-45. 기하학적인 특성 그래프 193

그림 3-2-46. 축소된 차원 그래프축소된 차원 기반 예측 194

그림 3-2-47. DNN 구조 194

그림 3-2-48. 배터리 B0005 Cycle별 실험 데이터의 기하학적인 특징 195

그림 3-2-49. 예측된 용량 그래프 196

그림 3-2-50. 테스트 오차 및 학습 오차 197

그림 3-2-51. 수명 예측 결과 198

그림 3-2-52. 변수 중요도 198

그림 3-2-53. 데이터 오차 검증 방법 199

그림 5-1. 인천국제공항 적용지역 검토(안)– 제2터미널 217

그림 5-2. 여수 오동도 방파제 구간, 울산 짚라인 남산구간 노선검토(안) 218

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