자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
로봇산업과 정밀기계산업을 포함한 많은 산입현장에서 서보모터를 이용한 기기 및 응용제품들이 다양하게 활용되고 있다. 이때 현장의 특성에 맞는 제어 시스템의 개발을 위해서나 사용 현장에서의 모터 동작 모니터링을 위해 제어가 편리한 사용자 친화적인 모니터링 시스템을 활용 한다면 업무 효율을 향상 시킬 수 잇다. 본 논문에서 개발한 DC모터 제어 및 모니터링 시스템은 임베디드 시스템을 기반으로 설계되었다. 이 시스템은 Intel PXA255 CPU를 장착하고 리눅스를 OS로 사용하였으며, 블루투스를 이용한 무선통신으로 모터 드라이버와 모니터링 및 제어에 필요한 데이터를 주고 받는다. 또한, 사용자 친화적인 GUI(Graphical User Interface)로 구성되어 조작 및 관리가 편리하다. 임베디드 기기의 특성상 시스템의 규모가 작고 무선 통신이 가능한 블루투스를 사용하였기 때문에 휴대성과 이동성이 뛰어나다는 장점이 있다. 이는 업무 효율의 향상을 기대할 수 있게 한다.
통신, 센서, 인공지능 등의 기술 발전으로 인해 스마트 팩토리 구축이 진행되고 있다. 스마트 팩토리는 기존의 자동화 공정에서 생산되는 데이터를 대상으로 기계 학습과 같은 지능화 기술을 활용해 효율적인 공정 제어를 목표로 한다. 스마트 팩토리로의 구축으로 인해 생산성이 높아지지만 비용도 높아진다. 따라서 소규모 업체들은 스마트 팩토리로 단계별 전환이 효율적이다. CNC 절단기 기반의 소규모 스마트 팩토리 구축을 위해서 본 논문에서는 기존 제조 장비의 데이터를 수집, 모니터링 및 제어할 수 있는 원격 제어 시스템을 제안한다. 원격 제어 시스템의 구조 및 설계와 효율적인 센싱 데이터 전송 방법 등을 제시하였다. 실현 가능성을 검증하기 위해 CNC 절단 장비를 대상으로 시스템을 구현하였고 기능을 검증하였다. 성능 평가를 위해 모니터링 웹 페이지 접속시간을 측정하였고, 구현된 시스템이 사용 가능한 수준이라는 것을 확인하였다.
This paper presents the study on the development of a DNC, system IPIS(Interactive Plant Information System)/DNC, which can manage NC machines and robots as a distributed control method in the machine. processing factory. The IPIS/DNC system is composed of a host computer, satellites and NC machines. A set of software modules are developed on the host computer and the satellites separately. By modularizing each functions of the IPIS/DNC system and using multi-taking method, the functions such as NC program management, NC program distribution, and shop monitoring can be performed on the host computer, and the functions such as NC program transfer to the NC machines, and NC program editing can be performed on the satellites. A Relational database which is linked with job scheduling system is used for IPIS/DNC system.
The continuous chip in turning operation deteriorates the precision of workpiece and can cause a hazardous condition to operator. Thus the chip form control becomes a very important task for reliable turning process. Using the difference of energy radiated from the chip, the chip form is identified using the neural network of supervised data. The feed mechanism is adjusted in order to break continuous chip according to the result of the chip form recognition and shows a good approach for precision turning operation.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.1-9
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2006
Photomask 고해상도 검사기를 개발함에 있어서 기계 설계, 제어 설계, 소프트웨어 설계 등 3개의 카테고리가 필요하다. 그 중에서 소프트웨어 설계는 CAD 데이터와 Photomask로부터 카메라로 읽어 들인 실제 영상과의 비교를 통하여 불량을 검출한다. 픽셀 단위로 비교하기 때문에 전체 영역이 커서 블록으로 나누어서 비교하는 블록 매칭 알고리즘을 사용한다. 그리고 기계 조립 정도에서 오는 오차를 보정하기 위하여 Calibration 알고리즘을 쓰고, Photomask의 곡면을 보정하기 위하여 카메라 사전 초점 알고리즘을 제시한다.
이 논문에서는 다매체를 사용하여 데이터를 수집한 후 기계학습을 통해 분석하고 주어진 상황에 대응하기 위한 시스템의 개발을 기술한다. 개발 시스템은 센서데이터 수집부, 상황인지 및 상황대응부로 이루어지며, 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 구성한다. 구성된 시스템은 영상 카메라 및 온습도을 포함한 다수의 센서를 사용하여 환경정보를 수집한 후 수집자료를 전처리하고 주어진 상황을 인지하여 상황에 가장 적절하다고 판단되는 대응을 안내하도록 기능을 구성하였다. 상황인지를 위해서는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 사용하였으며 100%의 상황인지 정확률을 갖는다.
현재 범국가적 차원에서 지속적인 국가 경제 발전과 국제수지 개선을 위하여 추진되고 있는 정부의 에너지 절약사업에서 건물부문이 차지하는 에너지절약 효과는 막중하다. 특히 전체주택에서 공동주택이 차지하는 비율은 1990년에 32.1$\%$, 서울시의 경우 51.3$\%$로 전체 주택의 과반수를 넘어섰으며, 수도권의 대단위 아파트단지의 개발과 함께 공동주택의 증가추세는 당분간 지속될 전망이다. 본 연구는 공동주택의 최적난방 운전기법 개발을 위한 1차년도의 연구로서 현행 공동주택의 난방운전 실태를 조사, 분석하고 각 난방법에 따른 문제점 및 최적제어 알고리즘의 개발을 위한 자료 도출을 주 목적으로 진행되었다. 1차년도에 수행된 연구의 주요 내용을 살펴보면 다음과 같다. 공동주택의 난방에너지 소비현상은 단지에 따라 최대 3배이상의 열사용량에 차이가 있는 것으로 나타났다. 열사용량의 차이는 건축의 기본 열성능, 설비시설의 수준 및 노후화정도에 영향을 받으나 동일 연대의 단지들에서도 최대 80$\%$이상의 열사용량이 차이를 보이고 있었으며 이는 기계실 및 각 세대의 난방운전방법 및 제어수준에 따른 것으로 평가되었다. 세대의 층별, 위치별 열사용량 분석에 의하면 층별 열사용량차이가 큰 것으로 분석되었으며, 특히 최상층부와 최하층부의 열사용량이 뚜렷이 많이 나타나 단열성능의 강화가 요구되는 것으로 나타났다. 한편 샘플단지에 대한 측정 데이터를 통해 적정 열량공급시간대의 설정과 외기온의 변화에 따른 적정 온수공급온도의 설정조건 및 유량제어 효과등에 대한 분석 및 검토를 하였으며, 이를 통해 2차년도의 개발목표인 최적운전제어 방안의 제시를 위한 자료를 구축하였다. 또한 각 세대의 기밀성능이 공동주택의 열성능에 미치는 영향을 도출하기 위하여 샘플단지에 대해 트레스가스 측정법과 Blower Door법에 의하여 환기 및 기밀상태를 평가 하였으며 측정주호에 대한 환기를 예측할 수 있는 환기예측평가식을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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