2.4 GHz 능동형 RFID가 보다 활성화되기 위해 개선되어야 할 요인 중 하나는 배터리 수명 문제다. 그러나 현재 까지 소비 전력 예측을 위한 정확한 모델이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 태그의 전력 소비를 정확하게 예측 할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 충돌 제어와 query 명령어 사용 방법에 따라 6개의 시뮬레이션 모델을 제안 하였다. 예측 정확도를 높이기 위하여 태그의 작동 모드를 몇 개로 분류하고 그에 따른 전력 소비와 작동 시간을 조사하였다. 태그 수집과 응답 확인 과정을 간소화 하는 Query command 명령 방법과 최근에 제안된 충돌 제어 알고리즘을 본 시뮬레이션 모델에 사용하였다. 소비 전력 이외에도 시스템 효율과 다중 태그의 인식 시간, 그리고 인식률과 같은 성능 지표를 구하여 기존의 ISO/IEC 18000-7 시스템과 비교하였다.
다수의 RFID 시스템들이 시스템 내의 RFID 태그 정보를 식별하기 위하여 동적 슬롯 알로하 프로토콜을 사용한다. 이러한 RFID 시스템에서 가장 중요한 문제점들 중의 하나는 일정 수준 이상의 정확도를 가지고 RFID 태그 개수를 추정하는 문제이다. 본 논문에서는 태그의 응답을 성공적으로 수신하였는지의 여부만을 판단할 수 있는 충돌 비 감지 리더를 기반으로 태그의 개수를 추정하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 구체적으로, 본 논문에서 RFID 태그 개수를 추정하기 위해 무기억 성공 추정법과 교집합 기반 성공 추정법을 제시한다. 무기억 성공 추정법은 리더가 태그 정보를 수집하는 매 프레임마다 성공적으로 수집한 태그 응답의 개수를 기반으로 전체 태그 개수의 범위를 추정하는 반면, 교집합 기반 성공 추정법은 현 프레임에서 수집한 정보를 기반으로 추정된 전체 태그 개수 범위와 이전 프레임들에서 수집한 전체 태그 개수 범위의 적절한 교집합을 취함으로써 전체 태그 개수를 추정한다. 시뮬레이션 결과를 통해 교집합 기반 성공 추정법이 빠르고 정확하며 제어 가능한 태그 추정 방식임을 검증하고 그 성능이 기존의 충돌/무응답 기반 추정법의 성능에 근사함을 보인다.
This paper presents a phase portrait analysis-based safety control algorithm for excavators, using adaptive sliding mode control. Since working postures and material types cause the excavator's rotational inertia to vary, the rotational inertia was estimated, and this estimation was used to design an adaptive sliding mode controller for collision avoidance of the excavator. In order to estimate the rotational inertia, the recursive least-squares estimation with multiple forgetting was applied with the information of the swing velocity of the excavator. For realistic evaluation, an actual working scenario-based performance evaluation was conducted. Based on the estimated rotational inertia and an analysis of estimation errors, sliding mode control inputs were computed. The actual working scenario-based performance evaluation of the designed safety algorithm was conducted, and the results showed that the developed safety control algorithm can efficiently avoid a collision with an object in consideration of rotational inertia variations.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
Dissolved air flotation (DAF) is a solid-liquid separation process that uses fine rising bubbles to remove particles in water. Most of particle-bubble collision occurs in the DAF contact zone. This initial contact considered by the researchers to play a important role for DAF performance. It is hard to make up conceptual model through simple mass balance for estimating collision efficiency in the contact zone because coupled behavior of the solid-liquid-gas phase in DAF system is 90 complicate. In this study, 2-phase(gas-liquid) flow equations for the conservation of mass, momentum and turbulence quantities were solved using an Eulerian-Eulerian approach based on the assumption that very small particle is applied in the DAF system. For the modeling of turbulent 2-phase flow in the reactor, the standard $k-{\varepsilon}$ mode I(liquid phase) and zero-equation(gas phase) were used in CFD code because it is widely accepted and the coefficients for the model are well established. Particle-bubble collision efficiency was calculated using predicted turbulent energy dissipation rate and gas volume fraction. As the result of this study, the authors concluded that bubble size and recycle ratio play important role for flow pattern change in the reactor. Predicted collision efficiency using CFD showed good agreement with measured removal efficiency in the contact zone. Also, simulation results indicated that collision efficiency at 15% recycle ratio is higher than that of 10% and showed increasing tendency of the collision efficiency according to the decrease of the bubble size.
기존의 충돌 방지 알고리즘들은 현 프레임내의 충돌 정보를 토대로 다음 프레임내의 슬롯 수를 결정하기 때문에 충돌 정보가 전혀 없는 초기 프레임의 슬롯 수는 결정할 수가 없다. 따라서 이들 알고리즘들은 초기 슬롯 수를 임의의 상수로 설정해 사용하고 있는데 알고리즘의 효율이 초기 슬롯 수에 민감하다는 연구결과를 감안하면 이는 개선 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 이를 위해 효율적인 초기 프레임 슬롯 수 결정을 위한 두 가지 방법을 제안하였는데 이를 통해 Dynamic Frame Slotted Aloha Algorithm의 성능 개선을 시도하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 2.4 GHz RFID 시스템을 사용하였으며 성능 측도로 사용한 Throughput과 Delay Time을 유도하기 위해 시뮬레이션 모형을 Java로 구축하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 Throughput은 9.6%, Delay Time은 9.8% 개선됨을 확인하였다.
해중철도는 파도와 바람의 영향을 크게 받지 않는 해중을 통과하는 터널내에 고속열차가 운행하는 철도시스템으로 수심에 관계없이 설치할 수 있고, 모듈별 육상 제작후 해상 대조립으로 건설이 가능하기 때문에 건설비용이 획기적으로 절감될 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 해중철도의 개념설계안을 소개하고 안전성 확보를 위해 해중에서 잠수함과 충돌하는 경우를 대상으로 해중철도의 구조적 거동을 해석할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 탄성지지된 보이론을 활용하여 해중철도 함체의 등가 질량을 계산하고 잠수함과 완전탄성 충돌시 속도를 계산하고 에너지 보존의 원리에 따라 함체의 변형량과 최대굽힘모멘트를 계산하였다. 결과의 검증을 위해 보요소를 사용하여 충돌 유한요소해석을 실시하였고, 비교를 통해 타당성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 충돌 이론 해법은 간편하게 함체의 변형량과 최대굽힘모멘트를 계산할 수 있어 초기 설계시에 효과적으로 활용될 수 있다.
해기사의 인적오류는 전체 해양사고 원인의 70% 이상을 차지한다. 해양사고 중에서 충돌사고는 막대한 인적/물적 손실을 야기하기 때문에 적극적인 예방이 필요한데, 특히 인적오류에 의한 충돌사고 예방이 시급한 실정이다. 현재, 선박에서 사용되고 있는 충돌회피장치에는, Autopilot, Track Control System, ARPA/Radar, ECDIS 등이 적용되고 있으나 항해사의 인적오류 예방 기능은 없다. 본 연구에서는 기존 Autopilot의 다양한 기능에 해기사의 인적오류를 예방할 수 있는 기능을 추가한 새로운 선박충돌회피 시스템(Human Collision Avoidance System, Hu-CAS)의 개발 개념을 소개한다. Hu-CAS는 1) 선박과 물표 사이의 충돌위험을 평가하는 부분과, 2) 충돌위험의 수준을 결정하는 의사결정 모듈, 3) 결정된 결과를 반영하여 선박의 제어 변수를 도출하기 위한 제어변수 추정 모듈, 4) 제어변수를 이용하여 선박의 타 각과 속력을 제어하는 제어 시스템 등으로 구성된다. Hu-CAS는 현재의 Autopilot을 대체할 수 있고, 미래 개발될 자율운항 선박과 유인선박 사이의 충돌회피 시스템으로 적용이 기대된다.
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
본 논문은 영상 기반 전방 추돌 경고를 위한 전방 차량 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 사전에 취득된 영상에서 차도 영역이 관심 영역으로 지정되고 거리 참조표가 생성된다. 거리 참조표는 실험 차량 위치인 기준 화소에서 관심 영역 상 차량 위치인 임의 화소까지 수평과 수직 실제 거리를 보여주다. 제안된 알고리즘은 관심영역에서 차량들을 검출하고, 검출된 차량들에게 레이블을 지정하고, 거리 참조표를 이용해 그들의 거리 정보를 저장한다. 그리고 나서 제안된 알고리즘은 프레임간 거리 변화를 이용해 접근 거리, 측방 접근 속도, 전방 접근 속도 같은 차량 움직임들을 추정한다. 도로 주행 동영상들을 이용한 전방 차량 움직임 추정 실험에서 제안된 알고리즘은 차량 움직임들에 대해 각각 평균 98.7%, 95.9%, 94.3%를 유효하게 추정하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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