• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.15-15
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• 2017

본 연구는 필드 작업 시 작업조건에 따른 정식기의 PTO 부하를 측정하고, 이를 이용하여 작업조건에 따른 안전율 시뮬레이션을 목적으로 수행하였다. 부하 계측 시스템은 PTO 축의 부하를 측정하기 위한 토크 센서, 토크 센서에서 발생한 신호를 수집하기 위한 데이터 수집장치, 노트북에 전원을 공급하기 위한 파워 컨트롤러로 구성하였다. 토크센서에서 입력된 부하 데이터를 처리하기 위한 소프트웨어는 Labview(Version 2011, National Instrument, USA)를 사용하였다. 포장시험은 유사한 토양 조건에서 4회 반복 시험을 수행하였으며, 작업속도 고속 조건에서 4개의 주간거리(26, 35, 43, 80cm)와 3개의 식부깊이 (85, 105, 136mm)에 대하여 수행하였다. 안전율 시뮬레이션을 위한 소프트웨어는 KISSsoft(Version 2016, Kissling & Co. AG, Switzerland)를 사용하였다. 식부깊이 85mm에서 주간거리 26, 35, 43, 80cm일 때 작업시 각각 굽힘 안전율은 2.2874, 2.4507, 2.7139, 2.8064로 나타났으며 접촉 안전율은 1.1787, 1.2799, 1.3205, 1.3275로 나타났다. 식부깊이 105mm에서 주간거리 26, 35, 43, 80cm일 때 작업 시 각각 굽힘 안전율은 2.1261, 2.2781, 2.4879, 2.5866로 나타났으며 접촉 안전율은 1.1296, 1.1425, 1.2710, 1.2507로 나타났다. 식부깊이 136mm에서 주간거리 26, 35, 43, 80cm일 때 작업 시 각각 굽힘 안전율은 1.6587, 1.6651, 1.7824, 2.2198로 나타났으며 접촉 안전율은 1.0030, 1.0104, 1.0450, 1.1931로 나타났다. 주간거리에 따른 식부깊이의 굽힘 안전율과 접촉 안전율은 가장 차이가 큰 주간거리 80cm에서 식부깊이가 85, 105, 136mm일 때 작업 시 각각 굽힘 안전율은 2.8064, 2.5866, 2.2198로 나타났으며 접촉 안전율은 1.3275, 1.2507, 1.1931로 나타났다. 시뮬레이션 결과 정식기 베벨기어의 안전율은 주간거리가 짧을수록, 식부깊이가 깊을수록 더 낮게 나타났다. 그러므로 정식 작업 시 정식기의 부하와 내구성을 고려하여 적절한 작업조건을 선정해야 함을 알 수 있다. 또한 향후 다양한 토양 조건 및 작업 단수 등에 따른 포장시험을 추가로 진행하여 여러 조건에서의 안전율 시뮬레이션을 수행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2007.06a
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• pp.405-406
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• 2007

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.3
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• pp.166-171
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• 2023

Efficient energy management is a very important factor in sensor networks with limited resources, and cluster techniques have been studied a lot in this respect. However, a problem may occur in which energy use of the cluster header is concentrated, and when the cluster header is not evenly distributed over the entire area but concentrated in a specific area, the transmission distance of the cluster members may be large or very uneven. The transmission distance can be directly related to the problem of energy consumption. Since the energy of a specific node is quickly exhausted, the lifetime of the sensor network is shortened, and the efficiency of the entire sensor network is reduced. Thus, balanced energy consumption of sensor nodes is a very important research task. In this study, factors for balanced energy consumption by cluster headers and sensor nodes are analyzed, and a balancing distribution clustering method in which cluster headers are balanced distributed throughout the sensor network is proposed. The proposed cluster method uses multi-hop routing to reduce energy consumption of sensor nodes due to long-distance transmission. Existing multi-hop cluster studies sets up a multi-hop cluster path through a two-step process of cluster setup and routing path setup, whereas the proposed method establishes a hierarchical cluster routing path in the process of selecting cluster headers to minimize the overhead of control messages.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.473-476
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• 2004

본 논문에서는 자동차 센서들의 신호들을 실시간으로 처리하여 디스플레이하는 시스템을 개발하였다. 실시간 자동차 센서 감시시스템은 센서의 신호를 받아들이는 센서 입력블록, 변환된 센서 데이터를 계산하는 Main Control 블록, 그리고 계산된 데이터를 실시간으로 표시하는 Display 블록으로 구성된다. 4개의 타이어에 부착된 센서로부터 압력 및 온도를 감지하고 이를 담은 데이터를 실시간으로 송신하고 운전자에게 수신된 데이터를 디스플레이하여 타이어의 압력상태를 점검하며 이와 함께 차내의 연료량 센서에서 입력된 연료잔량을 fl산하여 현재 주행가능거리를 표시하며 그 외에 냉각수 온도, 엔진오일레벨, 차내 온도센서를 일정한 시간간격을 두고 순차적으로 받아들여 각 센서들의 상태를 Craphic LCD를 이용하여 실시간으로 표시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.533-538
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• 2008

본 논문에서는 GPU의 성능을 이용하여 다시점 거리 영상을 실시간으로 정합하는 3차원 온라인 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 거리영상의 정교한 정합을 위해 IPP 알고리즘을 사용하였으며, 최신 GPU 프로그래밍 기법으로 각광받고 있는 CUDA를 이용하여 정합 알고리즘의 연산비용이 큰 부분에 해당하는 투영과 변환의 반복 부분을 수행하였다. 스테레오 기반 휴대용 거리센서에서 $320{\times}240$ 거리영상을 획득하여 정합 알고리즘을 수행한 결과, 초당 5장의 거리영상을 정합할 수 있었다. 제안한 온라인 시스템은 실시간 3차원 모델 복원 기술이 필요한 로봇위치 인식, 주행용 비전 기술, 문화재 원형 복원 등의 분야에서 활용될 수 있을 것이다.

• Defense and Technology
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• no.8 s.294
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• pp.64-71
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• 2003

Rooivalk에 채택된 항전장착물은 프랑스의 Sextant가 주 개발자이며 3개의 다기능 디스플레이를 갖는 NVG 호환 G-Cockpit도 포함된다. Thales는 Topowl HMSD도 공급하는데 이것은 Denel사 Cumulus 공장에서 개발된 센서 터렛과 Pilkington Optronics와 공동개발한 Noctua PNVS와 연계된다. Rooivalk의 TDATS는 Topowl과 함께 작동하는 Cumulus사 Argos-780 EO 센서 터렛을 사용하고 있고 열상장비, TV카메라, 레이저 거리측정기, 레이저 표식기 그리고 자동추적기로 구성되어 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.2
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• pp.111-116
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• 2014

Using only laser range finder to detect the obstacles in an environment that contains transparent obstacles can not guarantee autonomous mobile robot from collision problem. To solve this problem, a mobile robot using laser range finder must be used additional sensor device such as sonar sensor that can detect the transparent obstacle. In this paper, a method is addressed to deal with the problem to detect the transparent obstacles within environment only by using laser range finder for mobile robot. In case the recognized transparent obstacle, the proposed algorithm is to localize the transparent obstacle to extract and process the reflected noise. This algorithm ensures autonomous of mobile robot only using laser range finder. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated by the real mobile robot and real laser range finder experiments with three case studies.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1307-1312
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• 2023

In this paper, we propose a hybrid camera system that combines cameras with different focal lengths and LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors to address the core components of autonomous driving perception technology, which include object recognition and distance measurement. We extract objects within the scene and generate precise location and distance information for these objects using the proposed hybrid camera system. Initially, we employ the YOLO7 algorithm, widely utilized in the field of autonomous driving due to its advantages of fast computation, high accuracy, and real-time processing, for object recognition within the scene. Subsequently, we use multi-focal cameras to create depth maps to generate object positions and distance information. To enhance distance accuracy, we integrate the 3D distance information obtained from LiDAR sensors with the generated depth maps. In this paper, we introduce not only an autonomous vehicle platform capable of more accurately perceiving its surroundings during operation based on the proposed hybrid camera system, but also provide precise 3D spatial location and distance information. We anticipate that this will improve the safety and efficiency of autonomous vehicles.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.1
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• pp.11-20
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• 2014

동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.4
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• pp.1294-1300
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• 2010

In an environment where all nodes move, the sensor node receives anchor node's position information within communication radius and modifies the received anchor node's position information by one's traveled distance and direction in saving in one's memory, where if there at least 3, one's position is determined by performing localization through trilateration. The proposed localization mechanisms have been simulated in the Matlab. In an environment where certain distance is maintained and nodes move towards the same direction, the probability for the sensor node to meet at least 3 anchor nodes with absolute coordinates within 1 hub range is remote. Even if the sensor node has estimated its position with at least 3 beacon information, the angle ${\theta}$ error of accelerator and digital compass will continuously apply by the passage of time in enlarging the error tolerance and its estimated position not being relied. Dead reckoning technology is used as a supplementary position tracking navigation technology in places where GPS doesn't operate, where one's position can be estimated by knowing the distance and direction the node has traveled with acceleration sensor and digital compass. The localization algorithm to be explained is a localization technique that uses Dead reckoning where all nodes are loaded with omnidirectional antenna, and assumes that one's traveling distance and direction can be known with accelerator and digital compass. The simulation results show that our scheme performed better than other mechanisms (e.g. MCL, DV-distance).