본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.
This paper describes a Unified Chassis Control (UCC) strategy to prevent vehicle rollover by integrating individual modular chassis control systems such as Electronic Stability Control (ESC) and Continuous Damping Control (CDC). The UCC threshold is determined from a rollover index computed by estimated roll angle, roll rate and measured lateral acceleration. A direct yaw moment control method is used to design the ESC based on a 2-D bicycle model. Similarly, the CDC is designed based on a 2-D roll model using a direct roll moment control method. The performance of the proposed UCC scheme is investigated and compared to that of modular chassis controllers through computer simulations using a validated vehicle simulator. It is shown that the proposed the UCC can lead to improvements in vehicle stability and efficient actuation of chassis control systems.
An experimenal study on flight control of high-speed AEV(Aero-levitation Electric Vehicle) scale model in wind-tunnel is conducted. The AEV is to fly at very low altitude in predesigned track so that it is always under the wing-in-ground effect. The experiment is intended to fly the scale model to follow the predesigned altitude schedule while holding its attitude (pitch, roll, and yaw). Especially, the altitude changes for climb, cruise, and descent with constant pitch angle are most important maneuvers. The experiment shows that the required mission flights can be performed with appropriate sensors, processors, and actuators.
This paper presents a design of the controller for vehicle lateral dynamics using active yaw moment. Vehicle lateral motion is incorporated with directional controllability and stability. These are conflicting each other from the view of vehicle handling performance. To compromise the trade-off between these two aspects, we suggest a new control algorithm based on the sliding mode with time-varying switching surface according to the body side slip angle. The controller can deal with the nonlinear region in vehicle driving and be robust to the parameter uncertainties in the plant model. Control performance was evaluated from the simulation.
This paper describes an integrated control of torque vectoring and rear wheel steering using model predictive control. The control objective is to minimize the yaw rate and body side slip angle errors with chattering alleviation. The proposed model predictive controller is devised using a linear parameter-varying (LPV) vehicle model with real time estimation of the varying model parameters. The proposed controller has been investigated via computer simulations. In the simulation results, the performance of the proposed controller has been compared with uncontrolled cases. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the lateral stability and handling performance.
국내 미분탄 보일러의 로내 공기량 공급에 따른 연소특성 분석을 위한 3차원 전산해석 연구를 수행하였다. 보일러 연소해석 해석 결과의 건전성 검증을 위하여 보일러 출구, 즉 절탄기 후단에서의 가스 온도,$O_2$, NO, SOx 농도를 발전소의 실제 운전데이터와 비교하였다. 검증된 해석 결과를 기준조건으로 SOFA(Separated Over Fire Air)와 CCOFA(Closed Coupled Over Fire Air)에서의 연소 공기량을 변화시킨 경우 보일러내 NOx와 가스 온도 분포를 중심으로 각각의 경우를 비교하였다. 본 연구를 통하여 CCOFA보다는 SOFA 공기량의 변화에 따라 NOx 농도의 민감도가 더 큰 것을 알 수 있었으며 대류 전열부의 전열관군에서의 온도 분포가 다르게 나타나고 있어 가스온도 편차 방지를 위한 연소조정이 필요함을 알 수 있었다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
This paper describes a human driver model developed based on finite preview optimal control method. The human driver steering model is constructed to minimize a performance index which is a quadratic form of lateral position error, yaw angle error and steering input. Simulation studies are conducted using a vehicle simulation software, Carsim. The Carsim vehicle model is validated using vehicle test data. In order to validate the human driving steering model, the human driver steering model is compared to the driving data on a virtual test track(VTT) and the actual vehicle test data. It is shown that human driver steering behaviors can be well represented by the human driver steering model presented in this paper
목 적: 사이버나이프를 이용한 정위적 부분유방방사선치료(Stereotactic Partial Breast Irradiation) 시 기존의 침습적인 위치표지자(Fiducial Marker) 삽입 방식이 아닌 비침습방식에 대한 유용성을 평가 하고자 한다. 대상 및 방법: 본 연구를 위한 영상 중심(Imaging Center)의 일치도는 2D모의치료기와 사이버나이프의 양사방향(Both oblique, 45 °, 315 °) 영상 획득 후 다이스 유사 계수를 통해 정량적으로 평가하였다. 표면위치표지자의 위치 재현성은 본원 프로토콜을 기반으로 ATOM Phantom 표면에 금 재질의 위치표지자 8개를 부착하고 2D모의치료와 치료계획, 사이버나이프 영상을 분석하여 평가 하였다. 결 과: 영상 중심의 일치도 평가결과는 양사방향(45 °, 315 °)에서 각각 0.87, 0.9 였다. 표면위치표지자의 재현성 평가 결과 좌측 유방은 수평수직방향 Superior/Inferior 0.3 mm, Left/Right -0.3 mm, Anterior/Posterior 0.4 mm, 회전 방향 Roll 0.3 °, Pitch 0.2 °, Yaw 0.4 ° 로 나타났다. 우측 유방은 수평수직방향 Superior/Inferior -0.1 mm, Left/Right -0.1 mm, Anterior/Posterior -0.1 mm 회전 방향 Roll 0.2 °, Pitch 0.1 °, Yaw 0.1 ° 로 나타났다. 결 론: 사이버나이프를 이용한 정위적 부분유방암방사선치료 시 표면위치표지자의 비침습 트로토콜을 기반으로 통증 및 감염 등의 예방과 전처치 시간을 줄이고 환자의 경제적 부담을 경감 할 수 있었으며, 영상 중심의 높은 일치도 및 위치표지자의 재현성을 바탕으로 치료에 유용할 것으로 사료된다.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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