본 논문에서는 바깥 활동에서 이동하는 위치까지 장애인과 노약자의 손으로 들고 있기 까다로운 물건이나 물품을 옮겨주는 편리성을 갖춘 카트를 개발하고자 한다. GPS 모듈과 DC모터, 블루투스 모듈, 자력계 센서, Blynk 어플리케이션을 이용하여 스마트 팔로우 카트가 따라오는 과정에서 주인의 위치를 정확하게 알 수 있도록 프로그래밍하였다. 사용자의 위치를 자유자재로 감지할 수 있도록 자력계 센서의 위도와 경도의 값을 시작 및 정지 각도의 미세조정을 위해 리드에 올바른 레버리지 값을 얻을 수 있게 0°에서 180°의 값을 설정했다. 이를 위 모터 드라이버 L298n을 모터와 연결하여 DC모터를 미세 각도로 구동하게 만들었다. 스마트폰을 사용하여 Bluetooth의 무선통신으로 GPS를 연결하여 핸드폰 앱을 스위칭 역할로 ON/OFF 하여 주인의 방향에 따라 위치 신호를 수신 받는 스마트 팔로우 카트를 구현하였다.
최근 다양한 쇼핑 환경에서 결제에 소요되는 시간을 줄이기 위한 많은 시도들이 이루어지고 있다. 또한 4차 산업혁명시대에 들어서면서 인공지능 기술이 고도화되고 있으며, IoT 장비들은 더욱 소형화되고 저렴해져서 이 두 가지 기술을 융합시킴으로써 사용자의 시간을 절약할, 인간을 대신하는 무인 환경을 구축하는 것에 대한 접근이 용이해졌다. 본 논문에서는 저가 IoT 장비들과 딥러닝 객체 탐지 기술을 기반으로 하는 스마트 쇼핑카트 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 카트 시스템은 실시간 상품 인식을 위한 카메라와 라즈베리파이, 트리거 역할을 하는 초음파 센서, 상품이 쇼핑카트에 들어온 것인지 나간 것인지를 판단하기 위한 무게 센서, 가상의 장바구니에 대한 UI를 제공하는 스마트폰 어플리케이션, 학습된 데이터가 저장되는 딥러닝 서버로 구성된다. 각 모듈 간의 통신은 TCP/IP 네트워크 및 HTTP 네트워크로 이루어지며, 서버의 상품 인식을 위해서는 객체탐지 기술이 구현된 YOLO darknet 라이브러리를 사용한다. 사용자는 스마트폰의 앱을 통하여 스마트 카트에 넣은 물건들의 목록을 점검하고 자동으로 결제할 수 있다. 본 논문에서 제안된 스마트 카트 시스템은 가성비가 높은 무인 상점을 구현하는데 응용될 수 있다.
본 연구에서는 의사결정나무(CART)기법, 인공신경망모형, 인공위성 원격탐사자료와 지형자료 및 지상 기상관측망자료를 이용하여 토양수분을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 검증을 위하여 사용된 토양수분 관측자료는 용담댐 유역에서 관측된 5개 지점의 토양수분자료를 사용하였다. 가용자료에 대해 CART기법을 적용하여 자료를 분류한 다음 분류된 각 자료집단에 대하여 인공신경망(Artificial Neural Networks)모형을 적용하여 토양수분 분포를 예측하였다. 모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전, 안천 지점의 토양수분 산정치는 관측치와 약 0.92-0.96의 상관계수, 약 1.00-1.88%의 평균제곱근오차와 약 0.75-1.45%의 평균절대오차를 보여주었다. 토양수분 추정모형을 검증하기 위해 천천2의 지점에 적용한 결과 약 0.91의 상관계수, 약 3.19%의 평균제곱근오차, 약 2.72%의 평균절대오차를 보여 CART기법과 인공신경망모형을 연계한 토양수분 산정모형이 토양수분 분포제시 활용에 적절한 것으로 판단된다.
청정개발체제(CDM) 사업은 신재생에너지사업의 보조를 통해 지구온난화 가스의 감축을 꾀하는 대표적인 국가 및 기업 간 배출권 거래(cap and trade)제도이다. 재래식 발전 방식에 비해 수익성이 낮은 태양광, 풍력, 수력 등의 사업이 CDM 사업으로 승인을 받으면 매년 탄소배출권(CER)을 제공받고, 이의 판매를 통해 발생한 추가 수익으로 인해 사업 타당성이 향상될 수 있다. 그러나 CDM 사업으로 인정받기 위해서는 환경적, 기술적, 경제적 추가성(Additionality)를 입증해야 하는데, 해당 적용 기술, 베이스라인 측정 방법론, 온실 가스 감축량, 사업 내부 수익률(IRR) 등 다수의 변수에 따라 결과가 달라지기 때문에 사전적으로 승인여부를 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 신재생에너지로 분류되는 수력 사업의 CDM 승인여부를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 UNFCCC에서 제공하는 수력 사업 데이터를 활용하여 로그 회귀분석 및 CART 분석을 실시하여 예측모델을 개발하였으며 이와 함께 승인 여부에 유의하게 영향을 미치는 핵심 인자들을 파악하였다. 구축된 로그 회귀 및 CART 예측모델은 AUC가 각각 0.7674 및 0.7231로 예측 정확성이 비교적 높게 나왔다. 또한 수력 사업에서는 온실가스 저감량 대비 투자액, 시간당 발전량 및 내부수익률이 승인여부에 유의한 변수들로 파악되었고, 이에 비해 특정 기술이나 측정 방법론은 영향이 없는 것으로 드러났다. 즉, 특정 기술을 불문하고 온실가스를 투자 대비 가장 효율적으로 저감하는 사업과 수력사업들 중 상대적으로 소규모로 진행되는 사업이 CDM 사업으로 승인될 가능성이 높다는 것으로 해석된다.
Among various manual materials handling tasks, pushing/pulling was known to be one of the risk factors for the low back and shoulder musculoskeletal disorders (MSDs). This study was conducted to find out an optimal solution set of the handle height and distance for 4-wheel cart with two vertical handles. Ten male college students participated in the pushing force measurement experiment. The face-centered cube design, one of the central composite designs, was applied for the experiment, and the isometric voluntary pushing force was measured in 9 treatment conditions. The second order response surface model was predicted by using the pushing strength as a response variable, and the handle height and distance as independent factors. According to the 2nd order response model, the handle height and distance showed nonlinear relationship with the isometric pushing strength. To maximize the 2nd order response model (pushing force), the handle height and distance were optimized. The optimal handle height was 'xyphoid process height - stature', and the optimal handle distance was '$1.25{\times}shoulder$ width'. When calculated using the anthropometric data of the subjects of this study, the optimal handle height was $115.4{\pm}3.4$ cm, slightly higher than the elbow height, and the handle distance was $52.9{\pm}2.3$ cm.
본 논문에서는 이와 같은 형식의 무인 반송차(이하무인차로 줄임)의 최적조향 제어를 연구하였다. 단순한 비예제어(proportional control, P-control)만으로는 정 상편차(steady state error)를 없앨 수 없으므로 본 연구에서는 최적 비예 및 적분제 어(PROPORTIONAL-PLUSINTEGRAL CONTROL, pi-CONTROL) 방식을 채택하였다. 간단하고 실현이 쉬운 부최적제어(Suboptimal Control)도 고찰하였으며 최적제어의 경우와 비교 검토하였다. 또 한 무인차의 주요 설계변수가 제어성능에 미치는 영향을 정량적으로 비교 검토하여 그 설정기준을 고찰하였다.
본 연구는 의사결정나무의 추천 모형 선택을 위한 비교실험에 초점을 두고 있다. 의사결정나무 모형은 구축된 모형에 기반을 두고 미래 관측치에 대한 예측 기능을 수행하게 될 것이므로 구축된 모형이 아무리 정치(精緻)하다고 하더라도 일반화의 성질을 충족시키지 못하면 실제성이 없게 된다. 따라서 본 연구는 교차타당성 검토를 통해 일반화의 성질을 충족시키면서 우수한 예측력을 갖는 추천 모형을 탐지하는 절차를 연구하는 데에 초점을 맞추고 있다. 사례 연구로 인체측정자료를 사용하여 측정곤란부위 예측을 위한 의사결정나무 추천 모형을 탐지한다. 그 결과 CART 모형 이 추천 모형으로 탐지되었다.
In this paper, the equations of motion of a Bernoulli-Euler cantilever beam fixed on a moving cart and carrying a lumped mass concentrated at an arbitrary position along the beam is derived. The motion of the beam-mass-cart system is analyzed through unconstrained modal analysis, and a unified characteristic equation for calculating the natural frequencies of the system is obtained. The changes of natural frequencies and the corresponding mode shapes with respect to the changes in mass ratios of the system and to the concentrated position of the lumped mass are investigated with the frequency equation, which can be generally applied to this kind of systems. The exact and assumed-mode solutions including the dynamics of the base cart are obtained, and the open-loop responses of the system by arbitrarily designed forcing function are given by numerical simulations. The results match well with physical phenomena even at the extreme cases where the concentrated mass is attached to the bottom and to the top of the beam.
본 논문에서는 Breiman 등(1984)의 전체탐색법이 갖고 있는 변수선택 편향을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노드의 분리 변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 대해서만 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 나뉘어져 있다. 예측변수가 연속형 일 때는 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정을 수행하고, 범주형일 때는 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 통계적으로 가장 유의한 변수를 분리변수로 선택하였고 Breiman 등(1984)의 전체탐색법을 그 변수에만 적용하여 노드의 분리기준을 정하였다 모의실험 연구를 통해 Breiman등(19히)의 CART와 제안한 알고리즘을 변수선택 편의, 변수선택력파 평균제곱오차 측면에서 서로 비교하였다. 아울러 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
This paper is to study the inverted pendulum system of cart type by using the method of PID control. This system is that inverted pendulum maintain a constant balance from unstable state by moving a cart. It is controlled via the PID controller. PID controller is proposed to maintain a constant balance for nonlinear system such as the inverted pendulum system so PID control is widely used in the industrial field because of superior control performance, easy implementation and relatively simple structure. To design this system, it consist of Encorder and DC motor. Encorder is used to read the angle of the pendulum and DC motor is used to change the angle. We can verify results of experiment through the Matlab simulator via the inverted pendulum system of cart type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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