최근 전투에서 인명 손실을 최소화하기 위해 사람이 접근하기 어려운 지역에서 부상병을 구조해내는 로봇(Vecna Bear type robot)이 개발되고 있다. Vecna BEAR 형 로봇은 험한 지형을 주행하게 되므로 큰 진동 및 전복에 의해 부상자에게 충격을 가할 수 있다. 이러한 로봇의 안정성을 보장하기 위해서는 다양한 환경에 대해 주행 한계속도를 실시간으로 추정할 수 있는 알고리즘이 요구된다. 따라서 한계속 도추정 알고리즘을 수행하기 위하여 실시간 해석이 가능한 동역학 모델이 필요하다. Vecna BEAR 형 로봇의 구동부인 궤도는 실제로 많은 요소로 구성되어 있기 때문에 궤도의 다물체 동역학 모델에 의한 실시간 해석은 불가능하다. 그러므로 적은 해석량과 합당한 정확성을 만족하는 lumped 궤도 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 lumped 궤도 모델링을 수행하였고, 다물체 동역학 상용 프로그램인 RecurDyn 을 이용하여 견인력을 검증하였다.
실시간 운영체제 개발 환경에서 제공하는 도구 중에 하나인 RTOS 시뮬레이터는 타겟 H/W가 호스트에 연결되어 있지 않은 상태에서도 호스트에서 응용 프로그램의 개발과 디버깅을 가능하게 해주는 타겟 시뮬레이션 환경을 제공해 줌으로써, 하드웨어 개발이 완료되기 전에도 응용 프로그램의 개발이 가능하도록 해준다. 그러한 이유로 현재 대부분의 상용 RTOS 개발환경에서는 RTOS 시뮬레이터를 제공하고 있다. 그러나 그들의 대부분은 RTOS의 기능적인 부분들만 호스트에서 시뮬레이션 하도록 구현되어 있어서, RTOS 및 응용 프로그램이 실제 타겟 UW에서 실행될 때의 실질적인 시간 추정이 불가능하다. 실시간 시스템은 정해진 시간 내에 프로그램 실행을 종료해야 하기 때문에, 실행시간 추정 기능도 가지는 RTOS 시뮬레이터가 필요하다. 본 연구에서는 RTOS 및 응용 프로그램이 실제 타겟 H/W에서 처리될 때의 실행시간 추정이 가능하고 구현도 용이한 기계명령어-레벨(machine instruction-level)의 RTOS 시뮬레이터를 개발하고, 실제 프로그램을 실행하여 기능과 정확도를 검증하였다.
본 논문은 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용한 열화상의 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논한 것으로 각도 및 위치에 따른 특징점 분석과 동일 형상의 벡터 성분 좌표점 설정에 따른 이미지 융합이 잘 되었다. 영상을 Display하는 픽셀의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000로 하여 정확성이 높았다. 시험결과 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 거리에서 화염에 의한 시험체의 작동시간은 각각 7초, 26초, 62초 소요 되었고 화면이미지 생성이 효과적으로 이루어졌다. 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 프로그램하여 Alarm의 순차적 동작과 SNS 전송이 이루어졌다. 비화재보시험을 위해 백열등, 형광등에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았다. 시간대별 화염의 변화영상과 진행방향 및 확산속도의 분석은 화재진행상황 예측이나 열화상 실시간 추정과 경보로 비화재보 감소가 가능함을 확인하였다.
전력계통에서 해석 하는 방법종류로 정적해석과 동적해석 그리고 온라인 해석과 오프라인 해석으로 나뉜다. 기존의 계통 해석하는 방법으로는 오프라인 정적해석을 이용하며 PSS/E에서도 정적해석을 주로 사용한다. 하지만 우리가 사용하고 있는 실제 계통에서는 실시간으로 값이 변한다. 정확한 해석을 하기 위해 실시간으로 해석이 가능한 온라인 해석과 동적해석이 요구되며 이에 따라 EMS(Energy Management System)에 대한 중요도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 다양한 EMS시스템 중에서도 실시간으로 취득 점으로부터 데이터를 받아와 해석 할 수 있는 정적 온라인 해석인 상태추정을 다룰 것이다. 오늘날 DC부하, DC배전망, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 DC계통이 확산되고 있다. 이처럼 DC계통에 많은 관심과 이목이 집중되고 있다. 본 논문에서는 DC계통에 접목시킬 수 있는 상태추정에 대한 해석과 사례연구를 통한 사용가능성에 대해 연구하였다.
몬테카를로 렌더링은 사진과 흡사한 이미지를 렌더링하는 데 널리 쓰이는 기술이다. 그러나 이 기술로 고품질의 이미지를 얻으려면 픽셀 당 샘플의 수를 증가시켜야 하며, 필연적으로 긴 렌더링 시간을 필요로 한다. 이 문제를 풀기 위하여, 이미지 필터링 기술을 적용할 수 있다. 이는 적은 샘플 수로, 노이즈가 존재하는 렌더링 결과를 빠른 시간 내에 구한 뒤, 필터링을 적용하여 추가적인 샘플 없이 정답 이미지에 근사하는 부드러운 이미지를 얻는 방법이다. 본 논문에서는 에이트러스 웨이블릿필터에 스테인의 공평 에러 추정법(SURE)을 적용하여, 실시간에 가까운 속도로 렌더링한 이미지의 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 슈어(SURE)를 이용하여 에이트러스 웨이블릿 필터의 필터링으로 인한 에러를 추정할 수 있고, 이를 통하여 에러를 줄이는 방향으로 웨이블릿의 계수를 정할 수 있다. 본 연구진은 이 필터링 방법을 최신 실시간 광선추적법 시스템인 엠브리(embree)에 적용하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 교통사고를 예방하고 교통사고 구간 대기시간을 줄이기 위해서 신경망을 이용한 예측방법을 제안한다. 뿐만 아니라, 교통사고 예측에 있어서 신경망에 정규화하지 않은 데이터를 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 신경망 훈련시 데이타의 최대 값을 추정할 필요가 없어 정규화 없이 신경망을 사용 가능하며, 신뢰성 예측 결과도 추정된 최대 값과 실제 획득될 최대 값과의 차이(추정 오차)만큼 정확해질 수 있다. 또한 비정규화 된 데이터를 사용하는 방법이 데이터의 최대값을 알고 있다고 가정한 상태의 정규화된 방법보다 예측 정확성이 좋음을 보였다. 모의실험결과 제안된 신경망 예측시스템이 신경망을 고려하지 않은 기존방법보다 교통사고 구간 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다. 이와 같이 검증된 예측능력을 바탕으로 사용자에게 교통상황을 실시간으로 서비스하기 위하여 센서 데이터베이스를 이용한 실시간 교통정보 예보 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 계층화 모션 추정법과 병렬 처리를 이용한 차량의 움직임 측정 알고리즘을 제안한다. 본 시스템에서는 CMOS 센서를 통하여 도로 영상을 캡쳐한다. 그 다음에 영상을 작은 블록들로 나누고 블록매칭을 이용하여 각 블록의 움직임을 계산한다. 그리고 움직임이 비슷한 블록들을 클러스터링하여 차량의 움직임을 측정한다. 본 논문에서는 실시간 동작을 위하여 계층화 모션 추정법과 병렬 처리에 의거한 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 파이프라인과 데이터 플로우 기법을 도입하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 기존의 내장형 시스템을 이용하여 구현되었다. 제안된 블록매칭 알고리즘은 PLD(Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였고 클러스터링 알고리즘은 ARM 프로세서를 이용하여 구현하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 구현된 시스템은 차량의 움직임을 실시간으로 추출할 수 있었다.
Over the past few years, intelligent tire is developed very actively for more accurate measurement of real-time tire forces generated during vehicle driving situation. Information on the force of intelligent tire could be used very usefully to chassis control systems of a vehicle. Intelligent tire is based on deformation of tire's inner surface from the waveform of a SAW, or Surface Acoustic Wave. The tire vertical force is estimated by using variance analysis of sensor signals. The estimated tire vertical force is compared with the tire vertical force generated during vehicle driving situation in real-time environment. The scope of this paper is a correlation study between the measured sensor signals and the tire vertical force generated during vehicle driving situation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.161-168
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2015
전염병은 기초 감염 재생산 수가 시간에 따라 달라져서 상황을 관리하기 어렵기 때문에 확산을 통제하기 어려울 뿐 아니라 정확한 예측은 더욱 어렵다고 알려져 있다. 최근에 많은 모형들이 새롭게 제시되고 있으며 그에 따라 현저하게 다른 결과가 도출되고 있다. 연속된 시간에서 기초 감염 재생산 수는 일반적으로 확률과정이론이 적용되고 있다. 본 논문에서는 에볼라 바이러스 전염병 모형에서 전염확률분포의 추정 방법을 제시하였다. 이 방법은 대규모 전염병 발생에서 실시간 추정을 가능하게 함으로 적절한 질병관리를 용이하게 한다. 기니에서 발생한 에볼라 바이러스 자료를 제시한 방법으로 분석하였다.
삼각측량법은 전형적인 위치인식 방법으로, 최소 세 곳의 위치정보가 기인지된 기준점을 필요로 한다. 어떤 경우에는 통신도달 범위를 벗어날 수 있는 이유로 목표 노드로 부터 세 개의 기준 스테이션에 항상 통신 도달성이 제공되는 것은 아니다. 본 논문은 목표 노드가 모든 세 기준 스테이션을 접근할 수 없는 경우에도 실시간으로 이동 목표 노드의 위치를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 PID제어이동체 Spatio-Temporal 모델 알고리즘에 기반을 두고 있다. 이 방법은 이동체의 진행방향을 추정할 수 있고, 이러한 추정방향과 목표노드의 기 확인된 위치정보를 함께 활용하여 이동체의 정확한 위치를 판단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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