선박의 충돌ㆍ좌초 등과 같은 사고는 이들 사고의 방지를 위한 꾸준한 노력에도 불구하고 끊임없이 발생하고 있다. 환경오염방지와 해상에서의 안전성확보에 대한 요구가 지속적으로 증가함에 따라, 선박안전과 해양환경오염을 야기할 수 있는 잠재적인 위험을 최소화시키고 궁극적으로 사고발생확률을 경감시키고자 하는 노력이 아주 중요하게 되고 있다. 본 논문에서는, 본 연구실에 의해 수행된 선박의 좌초ㆍ충돌 문제에 대한 최근의 연구결과를 정리한다. (최, 1999; 백, 1999; 최, 1999; 연, 2003; 강, 2002; 연, 2002) 충돌ㆍ좌초사고 문제에 있어서 유용한 도구로 알려져 있는 유한요소법의 활용상의 주의점, 즉 사용요소의 크기와 파괴기준 그리고 해석에 사용하는 재료 물성치 설정에 대한 주의 깊은 고찰을 바탕으로 실제 충돌문제에 대한 수치시뮬레이션을 수행하였다. 실제 선박을 대상으로 하는 시리즈해석 수행을 목표로, 46,000 dwt Product/chemical carrier를 대상으로 운항속도, 충돌각도, 적재조건 등의 변화를 고려한 충돌성능 분석을 비선형 유한요소해석법을 이용하여 수행하였다. 해석결과를 이용하여 사고 시나리오별 흡수에너지-진압량 관계를 정량적으로 도출하였고, 이를 근거로 하는 선박의 내충돌성능 평가용 설계기준을 제안하였다.
RFID 리더의 가장 중요한 기능은 자신의 인식 범위 내에 있는 개별 제품들에 부착된 태그의 고유한 EPC (Electronic Product Code) 코드를 식별하는 것이다. RFID 리더는 무선채널을 통하여 각각의 태그들에 쿼리 메시지를 전송하고, 태그들은 쿼리 메시지에 응답하여 동시에 자신의 식별코드를 전송하기 때문에 태그 충돌이 발생한다. 태그 충돌 방지 기법은 RFID 기술이 다양한 산업 분야에 적용되기 위해서 해결되어야하는 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 충돌비트의 위치 정보를 리더에서 뿐 아니라 태그에서도 이용할 수 있는 개선된 M-ary QT 알고리즘을 제안하였으며, 태그들로부터의 응답메시지를 분석하여 다수의 쿼리 메시지를 하나의 쿼리 메시지로 통합할 수 있는 기법을 제안하여 M-ary QT 알고리즘의 성능을 향상시켰다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 기존의 M-ary QT 기법에 비하여 질의-응답 수, 인식 효율, 통신비용 관점에서 매우 성능이 우수함을 보였다.
가상현실 콘텐츠는 HMD기기를 이용하여 사용자에게 높은 몰입감을 제공한다. 그러나 HMD기기의 착용 중에는 사용자의 위치나 장애물과의 거리를 파악하기 어렵기 때문에 물리적 충돌로 인해 상처를 입는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 HMD기기의 착용 중에 장애물과의 충돌 위험을 알려 사고를 방지하는 알리미 모듈을 제안한다. 제안하는 모듈은 가속도·자이로 센서로 사용자의 상태를 입력받아 충돌 사고 가능성이 있는 동작을 판별한다. 충돌 예상 범위에 장애물이 있다면 사용자에게 부저로 경고음을 출력한다. 실험 결과, HMD 착용 상태에서 장애물 감지 정확도가 1단계에서 86.6%, 2단계 상황에서 83.3%로 도출되어 사고 방지 알리미의 성능을 확인할 수 있었다.
RFID 태그의 인식에서는 인식률과 인식 시간이 매우 중요하며, 대량의 경제적인 태그를 이용하기 위해서는 단순한 구조를 요구한다 이러한 요인들로 인해 유무선 네트워크 환경의 MAC 프로토콜과는 다른 요구 사항을 갖게 된다. 본 논문에서는 복수의 태그를 충돌 없이 동시에 인식하기 위하여, 충돌이 발생하지 않도록 하는 통신방식으로서 월시함수에 의한 직교 채널을 이용하는 대역확산 기법의 적용 방법을 제안하고 이의 특성을 고찰한다. 제안 방식에서는 2 단계 인식방법을 이용하며, 제 1 단계에서는 태그에 내장된 고유 ID에 근거하여 특정 지연시간 후에 응답하도록 구성함으로써 충돌 문제를 해결하고, 제 2 단계에서는 기존의 폴링방식을 따르도록 하였다.
The procedure of the arbitration which is the tag collision is essential because the multiple tags response simultaneously in the same frequency to the request of the Reader. This procedure is known as Anti-collision and it is a key technology in the RFID system. In this paper, we propose the Bit Pattern Prediction Algorithm(BPPA) for the efficient identification of the multiple tags. The BPPA is based on the tree algorithm using the time slot and identify the tag quickly and efficiently using accurate bit pattern prediction method. Through mathematical performance analysis, We proved that the BPPA is an O(n) algorithm by analyzing the worst-case time complexity and the BPPA's performance is improved compared to existing algorithms. Through MATLAB simulation experiments, we verified that the BPPA require the average 1.2 times query per one tag identification and the BPPA ensure stable performance regardless of the number of the tags.
For a traveling crane, various control methods such as neural network predictive control and TDOFPID(Two Degree of Freedom Proportional Integral Derivative) are studied. So in this paper, we proposed improved navigation method to reduce transfer time and sway with anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate. And we constructed the NNPPID(Neural Network Predictive PID) controller to control the precise move and speedy navigation. The proposed predictive control system is composed of the neural network predictor, TDOFPID controller, and neural network self-tuner. We analyzed ASC(Automated Stacking Crane) system and showed some computer simulations to prove excellence of the proposed controller than other conventional controllers.
Recently, an automatic crane control system is required with high speed and rapid transportation. Therefore, when container is transferred from the initial coordinate to the finial coordinate, the container paths should be built in terms of the least time and without sway. Therefore, we calculated the anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate in this paper. And we constructed the neural network predictive two degree of freedom PID controller to control the precise navigation. The proposed predictive control system is composed of the neural network predictor, two degree of freedom PID controller, neural network self-tuner which yields parameters of two degree of freedom PID. We analyzed crane system through simulation, and proved excellency of control performance over the conventional controllers.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.469-474
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2009
Q-algorithm is proposed at EPC global Class-1 Generation-2 RFID systems to determine the frame size of next query round. In Q-algorithm, the reader calculates the frame size without estimating the number of tags. But, it uses only the slot conditions: empty, success, or collision. Therefore, it wastes less computational cost and is simpler than other algorithms. However, the constant parameter C value, which is used for calculating the next frame size, is not optimized. In this paper, we propose the optimized C values of Q-algorithm according to the number of tags within the identification range of reader through a lot of computer simulations.
RFID 시스템에서는 다수의 태그가 하나의 슬롯에 동시에 전송을 할 때 충돌이 발생된다. 충돌을 줄이고 시스템의 효율을 최대로 하기 위해서는 태그 수와 같은 슬롯 수를 할당해야 한다. 매 프레임마다 할당되는 슬롯 수는 슬롯에 경쟁하는 태그들에 수에 의해 결정되어진다. 본 논문에서는 DFSA를 기반으로 태그 수를 추정할 때 초기에 설정하는 태그 수가 시스템 성능에 미치는 영향에 대해 시뮬레이션을 통해 결과를 제시하고 분석하고자 한다.
In recent years, RFID is widely used in industrial applications including factory, material flow, logistics and defense areas. In this paper, we developed a RFID baseband system with ASK modulation and convolutional channel code. A commercial ASK RF module is used its frequency range in $350{\sim}351$MHz and power is 10mW and the convolution code is constraint length k=3 and rate R=1/2 The performance is measured implemented the binary search algorithm as anti-collision method and we show the wave shapes whit collision occurrence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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