최근 전기자동차(EV)의 수요가 높아짐에 따라, 그와 관련된 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 기존 EV dc-bus에 쉽게 결합할 수 있는 photovoltaic-전기자동차(PV-EV)의 개발이 진행되었지만, 낮은 시스템 효율로 인해 상용화에 어려움을 겪었다. PV-EV의 특성상 태양광 시스템이 불균일한 태양빛의 변화에 노출되기 때문에, 차동전력 조절기(differential power processing (DPP) 컨버터)가 없는 기존의 시스템에서는 시스템 효율이 매우 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서 차동전력 조절기가 적용된 PV-EV 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 차동전력 조절기 시스템의 새로운 배열인 DPP to Load 배열을 제안하며 기존의 차동전력 조절기 시스템 배열과 비교분석 하였다. 또한 각각의 차동전력 조절기 배열에서 태양빛의 세기, 보조 부하의 크기, 컨버터의 효율을 변화시키며 각 배열의 시스템 효율을 비교하였다. 주어진 대부분의 조건에서 가장 높은 시스템 효율을 보여준 배열은 Isolated bus 배열 이었다. 맑은 날, 모든 컨버터의 효율은 85%, 보조부하가 250 W라고 가정하였을 때, Isolated bus 배열은 가장 높은 시스템 효율인 74%의 효율을 나타내었다.
본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.
본 논문은 안전한 차선 변경을 위하여 측후방에서 접근하는 차량을 컴퓨터비전 알고리즘으로 탐지하여 운전자에게 알려주는 차선변경보조시스템에 대해 설명한다. 제안 시스템은 운전자가 차선변경을 시도하려 하면 영상 처리를 통하여 측후방 차량의 유무 및 움직임을 추적하여 차선 변경 가능 여부를 판단하여 운전자에게 알린다. 차선을 탐지 후 이를 기반으로 ROI(Region of Interest)을 설정하고, 이 영역내에서 광류 흐름 기법을 이용하여 접근하는 차량을 탐지한다. 제안된 알고리즘 및 시스템 검증을 위하여 실제 도로의 주행 영상을 사용하여 시험한 결과 91%의 차량 인식률을 보였고, 향후 상용화될 차선변경보조시스템에 적용 가능할 것이다.
본 연구는 어휘 정보를 이용하여 구어체 문장구성을 하였다. 구어체 문장구성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 통신보조기기에 사용하기 위해서이다. 통신보조기기는 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 그러므로 문장을 구성하기 위해서 어휘 정보를 통신보조기기의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였다. 어휘는 도메인별로 발췌하고 분류하였으며, 각 어휘에 대해 시소러스와 하위범주화사전을 만들었다. 어휘정보에 관한 상세한 정보는 문장구성과 재사용 그리고 문맥상 어색한 문장검출을 위해 중요한 자료가 된다.
저전력에 사용되는 Flyback 컨버터에서는 일반적으로 트랜스포머의 보조권선을 통하여 구동 IC에 필요로 하는 전력을 공급한다. 하지만, USB PD와 같이 5~20V의 넓은 출력전압을 가지는 경우 IC Vcc 정격 전압을 위하여 Linear regulator 사용이 필수적이나, 이는 소자발열 및 시스템 효율을 저하시킨다. 따라서, 본 논문에서는 출력전압 변동에 따라 변압기의 보조권선을 변환 시키는 회로를 제안하고자 한다.
현재 전세계적으로 필요 장애인구의 약 5-15% (10 명 당 한 명 꼴)만이 신체기능의 저하를 보완하거나 보조할 수 있는 보조기기(assistive products)를 접할 수 있다[1]. GATE(Global Cooperation on Assistive Technology)는 이러한 보조기술에 관계한 모든 이해당사자들이 현재와 미래의 문제들에 대응하기 위해 제품 디자인, 가격 책정, 전달 및 서비스의 문제뿐만 아니라 의료 및 사회 시스템, 전문가 훈련, 그리고 정책 등과 같이 보조기술에 대한 전반적인 대응을 위한 WHO 주도의 보조기술에 관한 국제협력 방안이다. 본 논문에서는 보조기술에 관한 글로벌한 모든 이해당사자들의 협력관계의 구축을 통해 누구나 보조기술에 대한 접근성을 향상시키는 WHO GATE의 목표와 실행 계획을 소개한다.
신체불수 장애인들은 다양한 종류의 보조 장치를 사용하고 있고 독서 보조 장치도 여러 종류 연구되고 개발되어 있다. 하지만 현재 개발되어 시판되고 있는 신체적 장애인을 위한 독서 보조 장치는 기능이 단순히 책장을 넘겨주는데 국한되어 있다. 본 논문에서는 신체적 장애인의 독서를 보조할 수 있는 장치의 프로토타입 모델을 Lego Mindstorm NXT를 이용하여 구현한 하드웨어의 책장 넘김 성공률 향상을 위해 설계를 수정하고 PDA와 같은 모바일 기기를 연동하여 보다 편리하고 유용한 기능 및 서비스를 구현한다. 그리고 장애인만을 위한 독서 보조 장치가 아니라 일반인들도 유용하게 사용할 수 있는 유니버셜 디자인 관점의 도구가 될 수 있는지 모색해본다.
철도차량의 제동장치란 차량의 운동에너지를 열 에너지로 변환시켜 대기중으로 방출시킴으로써 차량의 속도를 감속하거나 멈추게 하기 위해 설치한 장치로써 철도차량의 안전한 승객 및 화물 운송을 위하여 제동시스템의 성능 확인은 운영처의 주된 관심사가 되고 있다. 또한 일부 운영처는 차량에 적용된 제동시스템의 성능 지표인 제동중량 (Braked Weight) 값을 차량 외환에 기입하도록 요구하는 등의 제동시스템 성능입증은 중요한 요소가 되고 있다. 특히 해외 수출된 이란동차는 편성당 2개의 디젤 엔진(800HP)을 추진 동력원으로 하여 이란현지 승객을 운송할 목적으로 제작, 운영되고 있는 4량 l편성의 디젤동차 (Diesel Multiple Unit, 이하 DMU)이며 적용된 제동의 종류는 운전자의 제동핸들(Mascon) 조작으로 발생한 제동지령이 제동제어장치(BCU) 전달되어 발생되는 제동인 주제동(Direct Brake)과 제동제어장치(BCU) 제어불능 등의 경우에 사용되는 백업(Back-Up) 제동인 보조 제동(Indirect Brake)로 구성되어 있다. 주 제동 및 보조 제동의 성능은 운영처의 영업운행 선로에서 규정된 속도에서 규정된 제동거리를 만족하는지의 제동거리 측정시험을 통하여 확인되나, UIC 승인 받은 제동부품으로 시스템을 구현한 이란 동차 보조 제동(Indirect Brake)의 경우 UIC 544-1 규정에 의한 제동중량(Braked Weight) 값을 산출해야 정확한 성능 확인이 된다. 따라서 본 연구에서는 이란동차에 적용된 UIC 보조제동 시스템에 대한 성능을 확인하고자 UIC 544-1에 의거 제동중량(Braked Weight) 값을 산출하고자 한다.
본 논문에서는 촉각의 자극으로 장애물 위치를 파악하는 시각 장애인용 경로안내 및 보행보조 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시각장애인의 보행보조를 위한 촉각기반 장애물 감지 모듈과 장애물 높이 인지 모듈, 그리고 장애물 회피를 위한 경로안내 알고리즘으로 구성된다. 촉각기반 장애물 감지 모듈은 서보 모터의 회전력으로 시각장애인의 엄지를 자극하여 좌 우 전방에 위치한 각각의 장애물을 감지한다. 장애물 높이 인지 모듈은 선형 배치된 초음파 센서들로부터 감지된 데이터를 통합하여, 장애물의 높이를 상 중 하 3단계로 구별한다. 제안된 시스템의 경로안내 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 GPS 수신기의 신호로 현재 위치 값을 갱신하여 시각장애인에게 최적화된 맞춤형 경로를 안내한다. 또한, 설계된 경로안내 알고리즘은 시각장애인용 경로안내 앱과 블루투스로 연동하여 시각장애인에게 음성으로 정보를 전달한다. 제안된 시스템은 불확실한 경로를 탐색하여 장애물 배치 상황에 맞도록 회피 경로를 생성함으로써 시각장애인의 보행을 도울 것이다.
시각이 온전한 사람들은 식사를 할 때 시각에 대한 의존도를 깊게 인지하지 못한다. 그러나 시각장애인은 식단에 어떤 음식이 있는지 알지 못하기 때문에 옆에 있는 보조인이 시각장애인 수저로 음식의 위치를 시계방향 또는 전후좌우 등 일정한 방향으로 설명하여 그릇 위치를 확인한다. 본 논문에서는 시각장애인이 스마트폰의 카메라를 이용하여 자신의 식단을 비추면 각각의 음식 이미지를 인식하여 음성으로 음식의 이름을 알려주는 식사보조 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 음식과 식기도구(숟가락)의 이미지를 학습한 YOLO모델을 통해 숟가락이 놓인 음식을 추출해 내고, 이 음식이 무엇인지를 인식하여 이를 음성으로 알려준다. 본 시스템을 통해 시각장애인은 식사보조인의 도움없이 식사를 할 수 있음으로써 자립의지와 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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