기존에는 로봇 말단에 6축 힘/토크 센서를 부착하여 로봇의 힘제어 및 충돌감지를 수행하였지만, 이 방법은 매우 고가이고, 로봇의 몸체에서 발생한 충돌을 감지할 수 없었다. 이의 대안으로 각 관절에 관절 토크센서를 장착하였으나, 토크 측정 시에 발생하는 다양한 오차로 인하여 실제 적용에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 정확한 토크 측정을 위한 관절 토크센서 및 이를 포함하는 관절모듈을 개발하였다. 제안된 관절모듈은 로봇에 인가되는 모멘트 부하를 지지하고, 조립 시 발생하는 응력을 감소시키기 위하여 토크센서에 디스크형 커플링을 첨가하여 원하는 회전토크만을 효과적으로 측정할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통하여 제안한 토크센서의 성능을 검증하였다.
This paper describes a automatic video surveillance system(AVSS) with long range and 360$^{\circ}$ coverage that is automatically rotated in an elevation over azimuth mode in response to the TTM(tracked target message) signal of vessels tracked by ARPA(automatic radar plotting aids) radar. This AVSS that is a video security and tracking system supported by ARPA radar, CCTV(closed-circuit television) camera system and other sensors to automatically identify and track, detect the potential dangerous situations such as collision accidents at sea and berthing/deberthing accidents in harbor, can be used in monitoring the illegal fishing vessels in inshore and offshore fishing ground, and in more improving the security and safety of domestic fishing vessels in EEZ(exclusive economic zone) area. The movement of the target vessel chosen by the ARPA radar operator in the AVSS can be automatically tracked by a CCTV camera system interfaced to the ECDIS(electronic chart display and information system) with the special functions such as graphic presentation of CCTV image, camera position, camera azimuth and angle of view on the ENC, automatic and manual controls of pan and tilt angles for CCTV system, and the capability that can replay and record continuously all information of a selected target. The test results showed that the AVSS developed experimentally in this study can be used as an extra navigation aid for the operator on the bridge under the confusing traffic situations, to improve the detection efficiency of small targets in sea clutter, to enhance greatly an operator s ability to identify visually vessels tracked by ARPA radar and to provide a recorded history for reference or evidentiary purposes in EEZ area.
철도와 도로가 평면 교차하는 개소에서 열차의 진입을 통행자에게 알려 사고를 방지하는 운전보안설비를 건널목 보안장치라 하며, 이 장치는 레일을 전기회로의 일부로 사용하여 회로를 구성하고 철도차량의 차축에 의해 레일사이를 단락함에 따라 열차의 유무를 검지하는 궤도회로장치에 의한 것이 대부분이다. 그 만큼 건널목보안장치에서 궤도회로장치가 중요한 역할을 하지만, 열차운행 횟수 감소로 눈, 비, 습기 등에 의하여 레일에 녹이 발생하여 열차가 궤도회로를 점유하여도 단락감도 불량으로 궤도회로가 낙하되지 않아 건널목보안장치 무경보 발생으로 도로차량과 충돌하는 사고발생이 우려된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위하여 열차에 의해 궤도를 단락하는 열차검지방식에서 적외선 센서에 의해 열차접근을 확인하여 건널목보안장치를 제어하는 방식으로 변경하여 열차안전운행을 확보하는 효율적인 안전장치로서의 역할을 수행할 수 있도록 설계 방법을 제안한다.
북극해 지역은 해수면의 변화와 다양한 환경적 요인들로 인해 유빙들이 형성되고 이는 자원 개발을 위한 해양시스템 및 운항선박과의 충돌사고에 의한 피해를 유발하고 있다. 극지방의 유빙은 운항중인 석박뿐만 아니라 한 장소에서 오랜 기간 작업을 수행하는 해양자원 시추 및 생산 시스템에 대한 잠재적 사고요인이 된다. 유빙과의 충돌사고 방지를 위해 북극해의 해양자원 시추 및 생산 시스템과 북극 항로를 운항하는 선박에서는 위성 영상 정보 및 탐지 레이더를 이용하여 유빙을 탐지하고 있다. 하지만 가시광선 위성영상은 야간 활용이 불가능하고, 레이더에 의한 탐지도 소형 유빙에 대해서는 탐지확률이 현격히 저조해지는 문제가 있다. 본 연구에서는 유빙의 탐지를 위해 주야간 운용이 모두 가능한 열화상 시스템의 이용 방안에 주목하고 유빙의 탐지특성에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 열화상 시스템의 야간 운용성을 파악할 수 있도록 실험조건을 설정하고 계측 각도 변화에 따른 열화상을 계측하였으며, 실험과 동일 조건에 대한 유빙과 해수의 복사에너지를 이론적으로 계한함으로써 계측 결과와의 상호 관계를 파악하였다.
A driver assistance system is critical to improve a convenience and stability of vehicle driving. Several systems have been already commercialized such as adaptive cruise control system and forward collision warning system. Efficient vehicle detection is very important to improve such driver assistance systems. Most existing vehicle detection systems are based on a radar system, which measures distance between a host and leading (or oncoming) vehicles under various weather conditions. However, it requires high deployment cost and complexity overload when there are many vehicles. A camera based vehicle detection technique is also good alternative method because of low cost and simple implementation. In general, night time vehicle detection is more complicated than day time vehicle detection, because it is much more difficult to distinguish the vehicle's features such as outline and color under the dim environment. This paper proposes a method to detect vehicles at night time using analysis of a captured color space with reduction of reflection and other light sources in images. Four colors spaces, namely RGB, YCbCr, normalized RGB and Ruta-RGB, are compared each other and evaluated. A suboptimal threshold value is determined by Otsu algorithm and applied to extract candidates of taillights of leading vehicles. Statistical features such as mean, variance, skewness, kurtosis, and entropy are extracted from the candidate regions and used as feature vector for SVM(Support Vector Machine) classifier. According to our simulation results, the proposed statistical feature based SVM provides relatively high performances of leading vehicle detection with various distances in variable nighttime environments.
Virtual Brain-endoscopy is an effective method to detect lesion in brain. Brain is the most part of the human and is not easy part to operate so that reconstructing in 3D may be very helpful to doctors. In this paper, it is suggested that to increase the reliability, method of matching 3D object with the 2D CT slice. 3D Brain-endoscopy is reconstructed with 35 slices of 2D CT images. There is a plate in 3D brain-endoscopy so as to drag upward or downward to match the relevant 2D CT image. Relevant CT image guides the user to recognize the exact part he or she is investigating. VRML Script is used to make the change in images and PlaneSensor node is used to transmit the y coordinate value with the CT image. The result is test on the PC which has the following spec. 400MHz Clock-speed, 512MB ram, and FireGL 3000 3D accelerator is set up. The VRML file size is 3.83MB. There was no delay in controlling the 3D world and no collision in changing the CT images. This brain-endoscopy can be also put to practical use on medical education through internet.
본 논문에서는 프로토콜 검증을 위한 상태 탐색시에 발생하는 상태의 무한정한 증가를 방지하고 상태 탐색의 효율성을 높이기위하여 화장된 선형 탐색이라고 불리우는 상태탐색 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 확장된 선형 탐색방법은 모든 전달가능한 상태를 탐색할 필요가 없으며 한 프로세스에서 다른 프로세스의 통신노선이 하나이상이 존재하고 상호통신중인 프로세스의 상태변이가 같은 속도로 진행되며 메세지의 통신형태가 하나의 사이클을 구성할수 있다면 2개 이상의 프로세스 사이에서리 통신 프로토콜을 검증할수가 있다. 본 논문에서 제시된 방식에의하여 종전에 제시되었던 선형탐색 방식에 의한 프로세스간통신 형태에 대한 제약을 제거할수있다. 또한 본 논문에서 제시된 알고리즘은 되도록 에러및 규정되지않은 리셉숀 에러들을 검출 할 수가 있으며 종전의 perturbation방식보다 훨씬 적은 기억용량에서도 수행가능하고 또한 그 수행속도도 매우 빠르다. 따라서 본 논문에서 제시된 방식은 N개의 프로세스 사이의 충돌 및 상호 교란에대한 하나의 해답을 제시하고있다.
직교부호 도약 다중화기술(Orthogonal Code Hopping Multiplexing)은 CDMA기반 이동통신시스템에서 가용한 직교부호의 수보다 많은 수의 사용자를 수용하기 위해 제안된 통계적다중화기반 하향링크 기술이다. 본 논문에서는 최근 다양한 이동통신시스템에 제안되고 있는 다중안테나 기술인 MIMO기술을 사용하여 기존의 직교부호 도약 다중화기술의 성능을 향상시키는 기술을 제안한다. 각 변조된 심벌은 N번 반복되고 반복된 기 심볼은 N개의 송신 안테나로 동시에 전송된다. 반복을 통하여 기존 직교부호 도약 다중화 기술에서 제기되었던 천공(Perforation)의 영향은 반복된 심볼로 분산된다. 반복된 모든 심볼이 모두 천공될 확률은 급격히 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 다중안테나를 이용하여 기존의 직교부호 도약 다중화기술이 가지고 있던 단점이 보상될 수 있음을 보인다.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)에서 차선 및 객체 검출을 위한 관심영역은 차도영역으로 설정되어야 한다. 분수계 분할(watershed segmentation)방법은 차도영역을 분리하기에 효과적인 알고리즘이다. 이 알고리즘은 초기 seed에 속해있는 watershed line과 국부 최소값에 따라서 분할 결과가 다르게 나타나는데 차도 seed에 그 이외의 영역이나 차량이 포함될 경우에 차도 이외의 부분이 차도영역으로 포함되어 분할된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 도로 환경에 따라 차도 seed를 적응적으로 변경해야 한다. 그 방법으로 영상을 여러 개의 관심영역으로 분할하여 차선을 검출하고 자기차선을 잇는 직선을 초기 seed로 설정한다. 설정된 seed에 차량이 검출되면 seed 위치를 조정하고 조정된 위치에서 차선을 지나지 않는다면 차선을 지나도록 seed의 크기를 조정하여 최종적인 seed를 결정한다. 최종적으로 결정된 seed를 통해서 도로환경에 따라 적응적으로 차도영역을 검출을 가능하게 한다.
이 논문에서는 은닉 노드(hidden node)들이 있는 환경에서 IEEE 802.15.4의 성능을 정확하게 예측할 수 있는 수학적 모델을 제시한다. 기존의 802.15.4 성능 분석을 위한 수학적 모델은 은닉 노드들이 없는, 즉 모든 노드들은 다른 노드들의 전송 상태를 측정할 수 있는 이상적인 상황만을 고려하였다. 그러나 노드들의 배치에 따라서 은닉 노드들이 빈번하게 발생할 수 있어, 기존의 모델들은 현실적 환경에서 802.15.4의 성능을 정확히 측정하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이 논문에서 제안한 모델은 기존의 802.15.4의 성능 모델에 은닉노드의 성능 영향 모델을 추가하였다. 제안한 802.15.4의 수학적 성능 모델에 의하면 작은 은닉 노드의 수에 의해 성능이 급격하게 저하된다. 일례로 전체 노드의 5%가 은닉노드일 때 802.15.4의 성능이 최대 62% 저하된다. 이러한 예측한 결과는 ns-2의 시뮬레이션 결과와 비교할 때, 최대 6%의 오류한도에서 동일하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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