• 한국항해항만학회지
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• 제44권5호
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• pp.382-391
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• 2020

In line with the trend of global transport volume which has increased rapidly over the years, internal transportation in seaports is always conducted with high frequency. Thus, there is always much potential for traffic jams as well as high transportation costs and emissions. Many efforts have been initiated to streamline the inter-terminal container transport (ITT) through the development of automated vehicles and equipment as well as using private transport facilities to overcome these limitations. The purpose of this paper to develop a framework to design, analyze, and validate the efficiency of a new ITT system in a port area based on the monorail network and automatic vehicles. First, the number of shuttles and loaders was determined depending on the transport demand scenario. Next, a simulation model was applied to evaluate the system performance as well as gain more insight into the working process of the ITT system. Finally, by setting goals for the performance indicators, the results showed that the system was highly efficient with 100% of the containers delivered to their destination on time. Besides, a series of other performance tracking was provided to provide insight into the system's capabilities.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.391-399
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• 2020

급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있으며, 국내의 경우에는 국토지리정보원에서 자율주행차를 위한 정밀한 도로지도를 제작 및 공급하고 있다. 이에 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 정밀도로지도의 정위치 및 구조화 편집 과정에서 발생하는 오류를 체계적으로 유형화 하였다. 또한 각 상황에 맞는 오류 탐색 과정 및 해결방안을 제시하여 신속하게 정밀도로지도의 오류를 수정할 수 있는 연구를 수행하였으며 크게 도형무결성, 공간관계, 참조관계에 대하여 오류항목을 대분류하고 이에 대한 세부적인 검사방법을 도출하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.343-350
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• 2021

Unmanned aerial vehicles(UAV) photogrammetry provides a cost-effective option for collecting high-resolution 3D point clouds compared with UAV LiDAR and aerial photogrammetry. The main objectives of this study were to (1) validate the accuracy of 3D site model generated, and (2) determine the differences between Digital Elevation Model(DEM) and Digital Surface Model(DSM). In this study, DEM and DSM were shown to have varying degree of accuracy from observed data. The results indicated that the model predictions were considered tend to over- and under-estimated. The range of RMSE of DSM predicted was from 8.2 and 21.3 when compared with the observation. In addition, RMSE values were ranged from 10.2 and 25.8 to compare between DEM predicted and field data. The predict values resulting from the DSM were in agreement with the observed data compared to DEM calculation. In other words, it was determined that the DSM was a better suitable model than DEM. There is potential for enabling automated topography evaluation of the prior-harvest areas by using UAV technology.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.401-407
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• 2022

최근 자율주행 자동차를 구현하기 위해 카메라 영상을 통해 객체 및 차선을 인식하여 자율주행하는 영상처리 기술이 연구되고 있다. 안개는 카메라 촬영 영상의 가시성을 떨어뜨리기 때문에 자율주행 자동차 오작동의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 카메라에 실시간 처리가 가능한 안개 제거 기능을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 성능이 우수한 Sim의 안개 제거방법을 실시간 처리가 가능한 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Verilog HDL을 사용하여 설계하였고, Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K(4096×2160) 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 276.932MHz, 최대 처리 속도 31.279fps를 가짐으로써 실시간 처리 기준을 만족한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.207-215
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• 2017

세계는 급속한 IT 기술의 발달과 생명공학의 발달로 인간 수명이 급격하게 연장되어 노령화가 사회문제가 되는 시대에 살고 있다. 이러한 노령화 문제는 제조공장 또는 물류창고의 물류운송공장에서의 인력을 대신할 수 있는 무인운반차가 대체로 옮겨지고 있다. 이러한 무인운반차 사용의 증가세는 매년 큰 폭으로 상승하고 있으며, 스마트공장 내에서만 사용하던 무인운반차는 항만의 거대한 컨테이너를 운반할 수 있는 컨테이너 운반용으로 변모하고 있어 실내에서 실외로 그 활용성을 더욱 확장하고 있다. 이렇게 활용도가 증가하고 있는 무인운반차의 중요도가 높아짐에 따라 이를 제어하는 RCS(Remote Control System)의 중요성도 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 무인운반차 RCS의 품질평가체제의 확립을 위해 다양하게 발전하고 있는 무인운반차의 특성과 기술동향 그리고 무인운반차 RCS의 기술적 특징을 조사 분석하여 이를 바탕으로 무인운반차 RCS의 신뢰확보를 위해 국제품질평가 표준인 ISO/IEC 25000 시리즈를 참조하여 기능적합성과 사용성의 평가항목을 도출하고, 도출된 기능접합성과 사용성의 평가항목을 통해 평가모델을 개발하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.867-878
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• 2018

자율주행차 시대가 가까워지면서 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지는 자율주행차의 교통류 영향 분석에 대한 연구가 주로 수행되었으며, 자율주행차에 대한 교통관리 연구는 아직 시작 단계이다. 본 연구는 공사구간에서 일반차와 자율주행차 환경에서의 동적합류제어 효과를 분석하였다. 동적지연합류와 동적지연합류에 동적조기합류까지 추가로 운영한 경우를 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 동적지연합류는 일반차 환경과 자율주행차 환경 모두 운영하지 않은 경우와 비교했을 때 통행시간과 공사구간의 통과교통량을 개선시켰다. 동적조기합류까지 추가 운영한 경우는 일반차 환경에서 추가 개선효과를 확인할 수 없었으나, 자율주행차 환경에서는 추가 효과가 나타났다. 결과적으로 자율주행차 환경에서 동적합류제어 운영은 일반차 환경이 자율주행차 환경으로 변화시 개선되는 수준만큼 추가로 개선 효과가 있는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 자율주행차 환경에서도 동적합류제어를 통한 고속도로 공사구간의 혼잡 개선이 일정부분 가능할 것으로 판단되며, 이를 통해 동적합류제어의 개선 방안을 제시할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.253-273
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• 2022

자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터 수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의 개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사 성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형 교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이 높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시켜 나가야 할 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.795-802
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• 2002

We present a new dynamic routing scheme for multiple autonomous guided vehicles (AGVs) systems. There have been so many results concerned with scheduling and routing of multiple AGV systems; however, most of them are only applicable to systems with a small number of AGVs under a low degree of concurrency. With an increased number of AGVs in recent applications, these AGV systems are faced with another problem that has never been occurred in a system with a small number AGVs. This is the stop propagation problem. That is, if a leading AGV stops then all the following AGVs must stop to avoid any collision. In order to resolve this problem, we propose a nonstop preferential detour (NPD) algorithm which is a new dynamic routing scheme employing an election algorithm. For real time computation, we introduce two stage control scheme and propose a new path searching scheme, k-via shortest path scheme for an efficient dynamic routing algorithm. Finally, the proposed new dynamic routing scheme is illustrated by an example.

• 자동차안전학회지
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• 제10권3호
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• pp.32-37
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• 2018

Recently, the driver can be assisted by the advanced active safety devices such as ADAS from road traffic risks. With this system, driver and passenger may freed from can driving tasks or kept eyes on forward direction while on the road. Help from adoptive cruise control, auto parking and newly develped automated driving vehicles technologies, the driver positions will vary significantly from the current standard driver position during the travel time. On this hypothesis, the objective of this study is analyze the behavior and injuries of drivers in the event of frontal impact under these abnormal driver position. Based on the KNCAP frontal impact testing method, this simulation matrix was set-up with dummies of 5 th tile female Hybrid III dummy and 50 th tile male Hybrid III dummy. The small sedan type passenger car was modeled in this simulation. The series of simulation was performed to compare the injuries and behaviour of each dummy, varying the seating status and seat position of each dummy.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.290-294
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• 1997

Chromosomes, as the genetic vehicles, provide the basic material for a large proportion of genetic investigations. The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We are employed three morphological feature parameters ; centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The results of our experiments show that our TMANN classifier is much more useful in neural network learning and successful in chromosome classification than the other classification methods.