KIM, Yunjong;LEE, Seolyoung;CHOI, Saerona;OH, Cheol
Journal of Korean Society of Transportation
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v.35
no.6
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pp.545-556
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2017
Various assessment indexes have been developed and utilized to evaluate the driver workload. However, existing workload assessment indexes do not fully reflect driving habits and driving patterns of individual drivers. In addition, there exists significant differences in the amount of workload experienced by a driver and the ability to overcome the driver's workload. To overcome these limitations associated with existing indexes, this study has developed a novel workload assessment index to reflect an individual driver's driving pattern. An average of the absolute values of the steering velocity for each driver are set as a threshold value in order to reflect the driving patterns of individual drivers. Further, the sum of the areas of the steering velocities exceeding the threshold value, which is defined as erratic steering area (ESA) in this study, was quantified. The developed ESA index is applied in evaluating the driver workload of manually driven vehicles in automated vehicle platooning environments. Driving simulation experiments are conducted to collect drivers' responsive behavior data which are used for exploring the relationship between the NASA-TLX score and the ESA by the correlation analysis. As a result, ESA is found to have the greatest correlation with the NASA-TLX score among the various driver workload evaluation indexes in the lane change scenario, confirming the usefulness of ESA.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2002.02a
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pp.494-500
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2002
본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.190-192
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2022
IMO에서는 자율운항선박에 대한 규정식별작업의 결과로, 자율운항선박 운용을 위한 신규 협약 개발 필요성을 확인하였다. 본 연구에서는 GBS 기반 자율운항선박 협약 개발이 착수됨에 따라 목표기반 규정에 대한 이해와 이에 따른 자율운항선박 핵심 기술 연계 방안에 대한 사항을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2018.05a
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pp.27-28
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2018
최근 기계학습에 대한 연구들이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 하지만 기계학습은 기계학습 모델을 만들고 세밀히 조정해야하는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 전문 지식을 가진 사용자가 필요하다. 따라서 기계학습 과정에서 사용자가 수행하여야 하는 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 자율 기계학습이 연구되고 있다. 본 논문에서는 고성능 자율 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 플랫폼을 제안한다.
The future society will be changed through an artificial intelligence (AI) based intelligent revolution. To prepare for the future and strengthen industrial competitiveness, countries around the world are implementing various policies and strategies to utilize AI in the manufacturing industry, which is the basis of the national economy. Manufacturing AI technology should ensure accuracy and reliability in industry and should be explainable, unlike general-purpose AI that targets human intelligence. This paper presents the future shape of the "autonomous factory" through the convergence of manufacturing and AI. In addition, it examines technological issues and research status to realize the autonomous factory during the stages of recognition, planning, execution, and control of manufacturing work.
스마트카 기술은 무인자동차 또는 자율주행 자동차로 발전하는 핵심 기술로 자동차 산업과 ICT 산업이 발달한 우리나라에게는 성장 가능성이 높은 미래 기술이다. 스마트카 산업과 관련된 표준화 작업이 물밑에서 치열하게 벌어지고 있는 가운데 스마트카 분야에서 패스트팔로워가 아닌 시장을 선도하는 퍼스트무버가 되기 위한 과제들을 살펴본다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.227-234
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2020
This paper introduces the state definition and diagnostic algorithm for autonomic control of manufacturing facilities. Smart factory systems through cyber-physical systems and digital twin technology are increasing the productivity and stability of existing manufacturing plants, which has become an issue recently. A Smart factory system is one of the key technologies that make up a smart factory system, to improve productivity, enable workers to make better decisions, and to control abnormal process flows. However, performing an autonomic control process based on large number of integrated plat data requires significant advance work. Therefore, in this paper, we define an abstracted facility state for manufacturing facility autonomic control and propose an algorithm to diagnose the current state. This makes the autonomic control process simpler by autonomic control based on the facility status rather then integrated facility data.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.1-2
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2011
최근 많은 분야에 무인시스템이 도입되고 있다. 초기에는 산업분야에서 인간이 하기 힘들거나 위험한 작업을 대신하는 단순 반복적인 자동화기술이 대부분이었으나, 최근에는 전자통신 기술발달에 힘입어 무인자동차, 무인항공기, 무인잠수정, 무인선박 등이 연구 개발되고 있다. 본연구에서는 자율형 소형무인선을 개발하고자 하였으며, 이와 관련하여 인터넷기반의 무선통신제어, 동력 추진 조타 냉각시스템, GPS 영상 헤딩센서 등 센싱시스템, 자율운항을 위한 제어기설계, GUI 등을 연구하였다. 아울러, 해상실험을 통해 유효성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.04a
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pp.393-397
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2004
In these days, a scale of system is more and more complex and large. The centralized system has the operation management method to be limited in the large scale system. In this paper, we proposed ACOS(Autonomous decentralized Container terminal Operating System). It is applied to container terminal using by autonomous decentralized system which can solve the problem of the centralized operation system. Also, we can defined a function of the ACOS's sub-system and showed a flowchart on operation method for the ACOS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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