교통사고를 예방하기 위해서는 시트조정을 통해서 운전자의 시야를 확보하고, 운전자가 뒤에 오는 자동차를 알아 볼 수 있도록 룸미러의 위치를 조정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 안전하고 편리한 차량을 목표로 운전자가 차량에 앉게 되면, 자동으로 시트를 조정하여 운전자의 시야를 확보 할 수 있도록 한다. 또한 백미러를 자동 조정해서, 운전자가 안전운전에 도움이 될 수 있는 자동차 시트 자동 조정 알고리즘을 개발하였다. 특히, 교통사고 발생해서, 에어백이 작동 할 때에 본 논문에서는,승객의 몸무게에 따라서 충격완화를 위한 시트 자동조정 알고리즘을 기능을 추가하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는, 교통사고 발생 시 운전자가 위험지역을 통과할 때 위험지역임을 운전자에게 통지하여 안전한 운전이 되도록 하는 알고리즘을 개발하였으며, 유비쿼터스 환경에서 모의실험을 하였다. 모의실험 결과 지능을 이용한 교통사고 분석 방식이기존의 방식보다 25% 이상 교통사고를 줄일 수 있음을 확인하였다
제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.
본 연구는 각 기관별로 산재되어 있는 재난안전정보의 효율적인 공유 및 활용과 일반 이용자들의 재난안전정보의 접근성 향상을 위하여 웹 크롤러를 활용한 자동수집방안을 제시하고자 한다. 그러나 현재 웹은 심층 웹이 대부분을 차지하고 있어 일반적인 아카이빙 전략에 사용되는 크롤러로 수집이 불가능하다. 이에 따라 본 연구에서는 심층 웹의 논리적 구조를 분석하여 정보 자원을 수집할 수 있는 알고리즘을 개발하고 실제 크롤러를 구현하였다. 이를 통해 재난안전정보의 자동수집을 수행하였고 이는 재난안전정보의 공유 및 활용으로 효율적인 재난 업무에 도움을 줄 것으로 예상된다. 나아가 본 연구에서 구현한 크롤러의 범용화를 통해 심층 웹 형태의 정보 자원을 자동수집할 수 있다는 점에 의의가 있다.
In this study, we designed an embedded system for automatic condensation control(ESCC) of the car. This system heats the car glasses as and when it is needed that makes driving safer and convenient. The system was built on an ATmega128L central processing unit(CPU), using high-performance electrically erasable programmable read-only memory(EEPROM) complex programmable logic device(CPLD) ATF1504AS, using which an ESCC algorithm has been proposed. The source code was written in C language. The algorithm of work was written using the dew-point table. This system not only clears the condensation on the glass but also averts condensation. The designed ESCC system begins working once the input information comes close to the dew-point table information. This device enables a wider field of view, thereby increasing safety.
As vehicles become more intelligent for safety and convenience of drivers, in-vehicle networking systems such as controller are network (CAN) have been widely used due to increasing number of electronic control unit (ECU). Recently, FlexRay was developed to replace CAN protocol in chassis networking systems, to remedy the shortage of transmission capacity and unsatisfactory real-time transmission delay of conventional CAN. However, it is difficult for vehicle network designers to calculate platform configuration registers (PCR) and determine a base cycle or slot length of FlexRay. To assist vehicle network designers for designing FlexRay cluster, this paper presents automatic field bus exchange format (FIBEX) generation algorithm from CANdb information, which is de-facto standard database format for CAN. To design this program, structures of FIBEX, CANdb and relationship among PCR variables are analyzed.
In this paper, an algorithm is proposed for the automatic movement of the platform on a ladder lift which operates by using hydraulic force. Experimental data of the manual movement operated by experts are acquired and analyzed. The length of movement of the platform is estimated by the number of pulses from an encoder while the platform is moving. The operating characteristics have been extracted from the data. The number of pulses varies whenever the weight of load varies. We propose a model to compensate the difference of the number of pulses. An automatic movement algorithm based on the model is proposed. The platform can start and stop smoothly at the starting point and the destination point. Experimental results show that the error distance at the destination point is less than 5 cm when the length of the ladder is 23 m.
The automatic target detection which automatically identifies the location of the target with its input image is one of the significant subjects of image processing field. Then, there are some problems that should be solved to detect the target automatically from the input image. First of all, the ambiguity of the boundary between targets or between a target and background should be solved and the target should be searched adaptively. In other words, the target should be identified by the relative brightness to the background, not by the absolute brightness. In this paper, to solve these problems, a new algorithm which can identify the target automatically is proposed. This algorithm uses the set of fuzzy for solving the ambiguity between the boundaries, and using the weight according to the brightness of data in the input image, the target is identified adaptively by the relative brightness to the background. Applying this algorithm to real images, it is experimentally proved that it is can be effectively applied to the automatic target detection.
This paper describes an implementation of linear feature extraction algorithms for satellite images and a method of automatic GCP(Ground Control Point) filing using the extracted linear feature. We propose a new linear feature extraction algorithm which uses magnitude and direction information of edges. The result of applying the proposed algorithm to satellite images are presented and compared with those of the other algorithms. By using the proposed algorithm, automatic GCP filing was successfully performed.
해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.
최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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