NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) has offered consumers the vehicle safety information on their car since 1978. NHTSA believes that they contribute auto makers to develop safer vehicle for customers, which will result in even lower numbers of deaths and injuries resulting from motor vehicle crashes. NHTSA has been studied why people are still dying in frontal test despite of the use of many restraints system and they understand that current test does not reflect real world crash data such as oblique and corner impact test. As a result, NHTSA announced that a new test method will be introduced to use of enhanced biofidelic dummy and new crash avoidance technology evaluation from 2019. New and refined injury criteria will be applied to Head / Neck / Chest / Lower Leg. BrIC(Brain Injury Criterion)value in NHTSA test results using THOR dummy from 2014 to 2015 was average 0.91 and 1.24 in driver and passenger dummies. IIHS 64kph SOF test is the most likely to new frontal oblique test in an aspect of offset impact which is being studied by NHTSA. In this paper, we focused on head injury, especially brain injury - BrIC and conducted IIHS 64kph SOF (Small Offset Front) test with Hybrid III dummy to evaluate the injury for BrIC. Based on the test results, these data can be predicted BrIC level and US NCAP rating with current vehicle.
In this paper, we present a method for estimating of position and velocity of a moving target by using the range and the bearing measurements from multiple sensors of aiming unit. In many cases, conventional low cost gyro sensor and a portable laser range finder(LRF) degrade the accuracy of estimation. To enhance these problems, we propose two methods. The first is background image tracking and the other is principal component analysis (PCA). The background tracking is used to assist the low cost gyro censor. And the PCA is used to cope with the problems of a portable LRF. In this paper, we prove that our method is robust with respect to low-frequency, biased and noisy inputs. We also present a comparison between our method and the extended Kalman filter(EKF).
본 논문에서는 저가의 광통신용 단일모드 광섬유와 편광소멸기를 이용한 비편광 광섬유 자이로스코프(D-FOG)를 설계/제작하여, 성능을 평가하였다. D-FOG의 위상오차를 줄이기 위해 사용광원의 전류 및 온도 안정화 회로를 제작하여 그 성능을 분석하였다. 제작된 전류 및 온도 안정화 회로의 전류 안정도는 $200{\mu}A$ 미만, 온도 안정도는 $0.0098^{\circ}C$로 양호한 성능을 보였다. 또한, 본 논문에서 제작된 D-FOG의 회전 각속도 측정 범위는 ${\pm}50^{\circ}/s$, Scale factor error는 2.8881%로 양호한 선형성을 보였으며, zero bias drift는 $19.49^{\circ}/h$의 bias 안정도를 보였다. 이는 고가인 고복굴절 편광 유지 광섬유를 이용해 제작된 기존의 FOG에 비해 높은 가격효율성을 갖는 저가의 FOG 제자의 가능성을 보여준다.
In this paper, we proposed a method for eliminating aiming error of unguided anti-tank rocket using improved target tracking. Since predicted fire is necessary to hit moving targets with unguided rockets, a method was proposed to estimate the position and velocity of target using fire control system. However, such a method has a problem that the hit rate may be lowered due to the aiming error of the shooter. In order to solve this problem, we used an image-based target tracking method to correct error caused by the shooter. We also proposed a robust tracking method based on TLD(Tracking Learning Detection) considering characteristics of the FCS(Fire Control System) devices. To verify the performance of our proposed algorithm, we measured the target velocity using GPS and compared it with our estimation. It is proved that our method is robust to shooter's aiming error.
줄넘기는 줄을 돌리는 손동작과 뛰어오르는 동작이 결합된 운동으로 정확한 카운트를 위해서는 두 동작을 함께 고려해야 한다. 이전의 연구들에서는 단순 반복적인 운동인 윗몸일으키기, 팔굽혀펴기, 아령 운동과 함께 치부하여 하나의 동작만을 체크하여 카운트 하였다. 이것은 실제 줄넘기 동작과는 차이가 있으며 두 동작 중 하나의 동작만을 하고 있다면 확인해내지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 6축 가속도 자이로 센서를 이용하여 두 동작을 모두 확인하고 카운트하는 방법을 제안한다. 가속도 센서를 이용하여 뛰어오르는 동작을 확인하며 자이로 센서를 이용하여 손동작을 확인한다. 이때 확인되는 값의 파형을 이용하여 줄넘기 횟수를 카운트하게 된다. 제안하는 방법은 실제 실험을 통하여 카운트 방법의 성능을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 전력계통의 안정도를 향상시키기 위하여 동기 발전기와 정지형 무효전력 보상기예 대한 퍼지-PI 제어기를 설계하기 위한 제어 기법을 설명하였다. 정지형 무효전력 보상기는 고정된 용량의 커패시터와 싸이리스터 제어에 의하여 용량이 가변되는 인덕터가 병렬로 연결된 구조를 가지고 있으며, 시스템 전압을 제어할 뿐만 아니라 동기 발전기의 제동을 개선하기 위해 설계되었다. 본 논문에서 제안한 SVC 계통의 퍼지-PI 제어기의 파라미터는 퍼지 추론 기법에 의해 자동 동조되어진다. 퍼지 추론 기법은 일반적인 기법과는 달리 인간의 경험과 전문가의 지식을 제어 규칙으로 제어 동작을 결정하였다. 그리하여 인간의 추론 과정과 매우 유사한 MMGM을 이용하여 PI 이득의 퍼지 추론 기법을 SVC 계통에 적용하여 설명하였다. 제안된 방법의 강인성을 입증하기 위해 중부하시, 정상부하시 및 경부하시에 초기 전력을 변동시킨 경우에 대하여 시스템의 회전자각, 각속도 편차 특성 및 단자전압의 동특성을 고찰하여 기존의 전력시스템안정화장치보다 응답특성이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 증강현실(AR) 당구 콘텐츠를 위한 물리 시뮬레이션을 제안한다. 제안하는 증강현실 당구 콘텐츠에 대한 물리 시뮬레이션의 특징은 다음과 같다. 먼저, 증강현실 환경에서 실제와 비슷한 당구공의 움직임을 구현하기 위해 당구공에 적용되는 힘과 관성모멘트 계산을 하여 물리식을 도출한다. 다음에 타격 지점에 대한 가상 당구공의 회전과 관련된 가상 당구공의 속도와 각속도를 구한다. 다음으로, 가상 당구공의 움직임 궤적이 실제 당구공과 비슷한 움직임을 구현하기 위하여 입사벡터, 법선벡터, 반사벡터 등의 물리식을 도출하게 된다. 이러한 방정식을 증강현실 환경에 적용하여 AR 당구 콘텐츠를 구현할 수 있다. 이러한 물리 시뮬레이션은 사용자가 가상 당구대를 사용하여 실제와 유사함을 느낄 수 있도록 하며 실제 환경과 상호 작용하게 돕는다. 실험 결과 실제 당구공의 경로와 가상 당구공의 경로 사이의 정확도 범위는 97.75%~99.11%로 계산됐다. 따라서 본 논문에서 제안하는 증강현실 당구 콘텐츠에 대한 물리 시뮬레이션의 성능은 실제 당구공의 경로와 유사함을 확인하였다.
본 논문은 차륜형 캐터필러 및 좌석 위치 가변 구조를 갖는 휠체어 계단 이동 보조기기의 구조에서 비롯되는 계단 이동 중 직진 주행 이탈 상황을 모델링 하고 추정 및 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 주행 이탈 상황은 플랫폼의 Yawing 상황 모델 분석으로 주행 환경 특성상 Roll, Pitch와 Yaw 사이에 관계를 이용하여 Yaw값 변화 추이를 추정 하였으며, 차륜 구동 제어기의 제어변수 및 좌석 위치 제어 변수로 활용하였다. 정량적 검증 결과 약 10°의 Yawing 상황에서 약 7초 내외로 직진성 보정을 확인 하였으며, 좌석 위치 변화로 경로 보정간 회전 각속도를 47.5% 감소 시켜 직진성 보정에 효과가 있음을 확인 하였다.
현대의 드론에 장착되고 있는 임무 장비들의 소형화되고, 감시, 정찰 등의 여러 임무를 수행한다. 이에 따라 임무 장비는 풍하중, 모터 회전 등에 외란에 노출이 되어있으며, EOTS 구동에 있어 불안정성을 야기할 수 있다. 특히 EOTS의 시선의 위치 변경에 있어 단순 Step 입력은 급격한 속도의 변화를 일으켜 오버슈트를 발생시키며 여러 외란과 함께 불안정성을 야기할 수 있다. 따라서 EOTS의 시선의 변경을 할 시에 각속도가 사다리꼴 형태로 움직일 수 있도록 프로파일을 설정하고, 이를 이중 루프 제어기를 설계하여 위치 피드백을 받는 외부 루프의 Input에 적용 후 시스템의 안정성 비교와 최대 속도, 최대 가속도를 변화시키면서, 시스템이 안정적인 범위 내에서 속도 프로파일의 최적화를 연구하였다.
단축범위 무릎인공관절 수술자와 다축범위 무릎인공관절 수술자를 대상으로 앉았다 일어나는 동안 운동학적 및 운동역학적 요인들을 비교분석한 결과는 다음과 같다. 앉았다 일어나는 동작은 다축범위 수술자 집단이 단축범위 수술자 집단보다 0.19초(p= 0.033) 빠르게 나타났다. 최대상체 굴곡각도는 다축범위 수술자 집단이 단축범위 수술자집단 보다 $10^{\circ}(p=0.014)$정도 크게 나타났다. 상체굴곡 각속도는 다축범위 수술자 집단이 단축범위 수술자 집단보다 $7^{\Omega}{\cdot}S^{-1}$(p= 0.058)빠르게 나타났다. 단축범위 수술자 집단과 다축범위 수술자 집단의 ADD와 ABD의 차이는 거의 없었다. 대퇴사두근의 근전도분석은 내측광근은 무릎굴곡각 $60^{\Omega}-15^{\Omega}$(p<0.05)에서 단축범위 수술자 집단 근전도 값이 다축범위 수술자집단 근전도값 보다 작게 나타났다. 외측광근은 무릎굴곡각 $60^{\Omega}-45^{\Omega}$(p<0.05)에서 단축범위 수술자 집단 근전도 값이 다축범위 수술자집단 근전도값 보다 작게 나타났다. 대퇴직근의 값은 무릎굴곡각 $60^{\Omega}-30^{\Omega}$(p<0.05)에서 단축범위 수술자 집단 근전도 값이 다축범위 수술자집단 근전도값 보다 작게 나타났다. 대퇴이두근의 값은 무릎굴곡각 $75^{\Omega}-15^{\Omega}$(p<0.05)에서 단축범위 수술자 집단 근전도 값이 다축범위 수술자집단 근전도값 보다 작게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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