The safety equipments of railway level crossing which are installed at intersections between roads and railway lines prevent level crossing accidents by informing all of the vehicles and pedestrians of approaching trains. The intelligent safety system for level crossing which employs information and communication technology has been developed in USA and Japan, etc. But, in Korea, the relevant research has not been performed. In this paper, we analyze the cause of railway level crossing accidents and the inherent problem of the existing safety equipments. Based on analyzed results, we design the intelligent safety system which prevent collision between a train and a vehicle. This system displays train approaching information in real-time at roadside warning devices, informs approaching train of the detected obstacle in crossing areas, and is interconnected with traffic signal to empty the crossing area before train comes. Especially, we present the video based obstacle detection algorithm and verify its performance with prototype H/W since the abrupt obstacles in crossing areas are the main cause of level crossing accidents. We identify that the presented scheme detects both pedestrian and vehicle with good performance.
In randomly deployed networks, such as sensor networks, an important problem for each node is to discover its neighbor nodes so that the connectivity amongst nodes can be established. In this paper, we consider this problem by incorporating the physical layer parameters in contrast to the most of the previous work which assumed a collision channel. Specifically, the pilot signals that nodes transmit are successfully decoded if the strength of the received signal relative to the interference is sufficiently high. Thus, each node must extract signal parameter information from the superposition of an unknown number of received signals. This problem falls naturally in the purview of random set theory (RST) which generalizes standard probability theory by assigning sets, rather than values, to random outcomes. The contributions in the paper are twofold: First, we introduce the realistic effect of physical layer considerations in the evaluation of the performance of logical discovery algorithms; such an introduction is necessary for the accurate assessment of how an algorithm performs. Secondly, given the double uncertainty of the environment (that is, the lack of knowledge of the number of neighbors along with the lack of knowledge of the individual signal parameters), we adopt the viewpoint of RST and demonstrate its advantage relative to classical matched filter detection method.
This paper is about the development of an automatic stair climbing trolley for carrying loads without manpower. The design of tri-wheeled structure and center of mass enable the trolley to move on flat ground and also to ascend stairs by self-balancing. The overall design enables the trolley to avoid collision to walls when the trolley rotates on domestic landings. When the camera recognizes the stair, the sensor measures distance from the trolley to the stair. Then the trolley can move to align itself in the middle of the stair and it starts climbing. It can ascend to a specific floor based on the floor number entered by the user. As a result, the automatic stair climbing trolley is expected to help humans by protecting from accidents of dropping loads and saving their power. It is also expected to use for various purposes such as delivering packages, moving and carrying heavy loads in buildings without elevator.
해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.
본 연구에서는 다목적 레이다 시스템의 신호처리부 설계방안과 알고리즘에 대해 분석하였다. 충돌방지 및 기상모드로 동작하는 신호처리부는 이 두 모드에 대해 ADC, NCI, STC, CFAR의 처리구조를 갖도록 설계하였다. NCI와 CFAR기법으로 제시된 여러 알고리즘의 특성을 분석하였다. 오경보율을 낮추고, 검출확률을 향상시키는데 CVI 알고리즘과 CMLD 알고리즘이 우수한 성능을 갖는 것으로 분석되었다. 시스템 계산 성능을 고려하여 CMLD에 M=16~20, Ko=M-4를 적용하는 것이 적절하다. CVI에 많은 계산 시간이 되므로, CVI에 2개 이상의 프로세서가 할당되어야 한다. 따라서, 4개의 프로세서를 고려하는 시스템에서는 ADC 입력 처리와 NCI의 VID처리, STC와 CFAR를 각각 1개의 프로세서에서 처리하고 2개의 프로세서가 CVI를 처리하여야 한다.
본 연구에서는 의료목적 무선 센서네트워크 환경에서 요구하는 데이터 전달의 신뢰성 향상을 위해 기능성 노드를 제안한다. 생체신호 모니터링을 위해 기존의 지속적인 생체신호 전송 시에 발생하는 데이터 손실을 줄이기 위해 비정상적인 QRS-complex 검출이 가능한 센서노드를 이용하여 Ad-hoc 네트워크 환경에서 비정상적인 QRS-comoplex 발생 시 데이터 전송함으로써 무선 센서네트워크 내에 발생되는 데이터량을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 결과로 Ad-hoc 환경에서의 기능성 노드를 사용함으로 의료 목적을 위한 무선 센서네트워크에서 전체 패킷발생을 줄여서 센서노드의 전력소모를 크게 줄이고 시스템의 신뢰도를 크게 높이는 것으로 확인되었다.
종합 설계 교과를 이수하고 성과 결과물로 졸업 조건 만족하기 위한 작품제작이 연결되는 전공중심의 학습활동을 통해 공학교육의 실천 방안을 제시한다. 설계 구성된 주제는 초음파 센서의 장애물 감지 기능을 이용하여 주행 도중 최소 안전거리를 측정하고, 가속도 자이로 센서의 측정값을 기반으로 회피 알고리즘을 수행하는 것으로 한다. 드론과 주변 사물, 사람의 피해를 최소화하며 공중 이동 성능을 향상 시키는 접근 감시 시스템을 제안한다. 실험 결과 5개의 초음파센서를 통해 드론 주변의 장애물을 감지하며, 드론 각각의 모터에 출력값의 차이가 적용되고, 장애물 회피를 확인하였다. 또한 공학교육인증 프로그램의 학습성과 성취도 측정을 위한 자료의 내용과 수준으로 과정에서 얻어진 결과를 사용하였고, 4년제 공과대학 졸업예정자에게 요구되는 공학문제수준설명에 부합함을 확인하였다.
In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.
본 논문은 3차원으로 표현된 가상의 옥외 공간에서 소음이 전파되는 방법을 컴퓨터로 시뮬레이션하기 위한 방법을 제시한다. 소음은 음원에서 발생하여 수음자로 직접전파 혹은 많은 반사를 거쳐서 간접적으로 전파되기도 한다. 결과적으로 수음자에 들리는 소음은 음원과 수음자 사이의 최단 거리, 반사 거리, 반사횟수 등에 따라 영향을 받으며, 반사시키는 물체의 특성 및 주파수에 따라서 전달되는 양의 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 음원에서 수음자에 전달되는 소리를 추적함에 있어서 정방향 추적 (forward tracing)을 사용하는 방법에 대한 문제점들을 제시하고, 다른 접근방법인 기하학적 계산에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 즉 소리 추적벡터 (tracing vector)를 정의함에 있어서 음원에서 발생하는 소리벡터를 추적하는 정방향 추적 및 음원과 수음자간 발생 가능한 전파 경로를 기하학적으로 계산하는 기하학적 추적 방법에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 기하학적 계산 방법은 정방향 추적을 사용하는 경우와 비교할 때 불필요하게 버려지는 추적 벡터의 수를 현저히 줄일 수 있으므로 효과적 이라고 할 수 있다. 실험결과는 가상현실 모델링 언어 (VRML: Virtual Reality Modeling Language)로 가시화해서 보다 명확하게 알아볼 수 있다. 본 방법은 3차원 가상현실 (virtual reality)이나 멀티미디어 (multimedia), 또는 실내, 실외 등의 소음측정 시뮬레이션에도 적용이 가능하므로 확장성이 좋다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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