본 논문은 Daisy Chain 구조의 CVM(:Cell Voltage Monitoring) 시스템에서, 다양한 DC Level을 갖는 Master IC와 Slave IC 사이에 명령 Data 신호의 전달을 가능하게 해주는 DC Level Shifter 설계를 소개한다. 설계한 회로는 래치 구조가 적용되어 고속 동작이 가능하고, 출력단의 Transmission Gate를 통하여 다양한 DC Level이 출력되도록 설계하였다. 시뮬레이션 및 측정 결과, 0V에서 30V까지의 DC Level 변화에 따른 제어 및 Data 신호의 전달을 확인하였다. Delay Time 오차는 약 170ns가 측정되었지만, 측정 Probe의 Capacitance 성분 및 측정 Board의 영향을 고려하면, 무시할 수 있을 정도의 오차로 간주된다.
최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속해서 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하다. 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 관계 기관에서 분산적으로 수집되고 있다. 따라서 수집된 정보는 통합적 관리가 이루어지지 않고 있다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 이를 위해 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 신속한 재난대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 관리 연계를 기반으로 인벤토리 통합 관리 시스템 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 자료를 수집하여 표준화하고, 수요자의 요구에 맞는 통합 정보를 제공할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
도심지환경에서 정확한 차량 위치를 추정하기 위해서는 종방향 속도가 필요하다. 이러한 종방향 속도는 노면경사, 즉 차량의 피치각(Pitch) 산출을 통해서 가능하다. 하지만 단일 센서와 알고리즘을 이용한 피치각 추정에는 정확한 값을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정확한 피치각 추정을 위해 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 CF(Complementary Filter)로 구성된 ACF(Adaptive Complementary Filter)를 이용하여 IMU(Inertial Measurement Unit)의 프로세스 노이즈와 측정에러를 주행환경에 맞게 조절하고, 이에 GPS(Global Positioning System)와 OBD(Onboard Equipment) 데이터를 융합한다. 그리고 노면 경사 모델에 따른 필터에 시스템 모델 최적화를 위해 IMMKF(Interactive Multiple Model Kalman Filter)를 사용하여 주행환경에 적합한 최종 피치각을 추정한다.
The characteristics of flow and pollutant dispersion for fire scenarios in an urban area are numerically investigated. A computational fluid dynamics (CFD) model coupled to a mesoscale weather research and forecasting (WRF) model is used in this study. In order to more accurately represent the effect of topography and buildings, the geographic information system (GIS) data is used as an input data of the CFD model. Considering prevailing wind, firing time, and firing points, four fire scenarios are setup in April 2008 when fire events occurred most frequently in recent five years. It is shown that the building configuration mainly determines wind speed and direction in the urban area. The pollutant dispersion patterns are different for each fire scenario, because of the influence of the detailed flow. The pollutant concentration is high in the horse-shoe vortex and recirculation zones (caused by buildings) close to the fire point. It thus means that the potential damage areas are different for each fire scenario due to the different flow and dispersion patterns. These results suggest that the accurate understanding of the urban flow is important to assess the effect of the pollutant dispersion caused by fire in an urban area. The present study also demonstrates that CFD model can be useful for the assessment of urban environment.
쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.
As SLA(Sterealithography), SLS(Selective Laser Sintering), LOM(Laminated Object Manufacturing), FDM(Fused Deposition Modeling) etc. The FDM system the heart of a study and is developed by Stratasys co. ltd, in US., is small and cheap R.P. The material filament is heated until the material reaches a near-liquid state, it is pumped through a nozzle and become hand with a shape required, and this nozzle move pumping on the previously deposited material. Such FDM system that choice deposition type with X-Y plouter obtain in the thin continue layer by decreasing amount of extrusion or to central the injection amount when the head slow down at the corner, but in the process that fusion wax or resin become hand, deformation occur and it will affect the shape accuracy and the surface roughness. Such effect will depreciate quality and reliability of the product. Therefore, when the product made in actuality, the fundamental study on the basis geometry(surface, volume, line, angle) must be preceded and it have been research by many Free Form Fabrication. So, this basic object study purpose to obtain the fundamental geometry data and to enhance the surface roughness of the shape. And an operant can use the data for the progress of the surface roughness. This study research the estimation and application of the prototype surface roughness by adjustment the injection amount. And basie of this research, describe the pattern of prototype surface roughness and also used the result to estimate the surface of prototype.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내 외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55~60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.
건축대지는 건축디자인의 배경으로서 그 주변 환경과의 맥락 속에 존재하며, 건축은 대지와 주변 환경과의 연계성 속에서 인식되어 존재하므로 건축물의 계획은 대지분석으로부터 시작되며 그것의 귀결 또한 주변 환경과의 상호관계 속에서 그 장소성의 의미를 찾을 수 있다. 그렇지만 아이러니하게도 이러한 의미를 지닌 대지분석에 대하여 직접적으로 기술한 논문은 존재하지 않는다. 그러므로 본 논문은 생태계의 환경을 구성하는 지(地) 수(水) 화(火) 풍(風)의 4가지 환경을 중심으로 대지분석 항목을 분류하고, 나아가 대지내부와 주변 환경의 유기적인 상관관계를 종합한 융합적인 정보의 결과를 건축설계에 적용하기 위한 대지의 수평 3분할과 수직 3분할 그리고 그것의 조합인 '9sectors system'을 고안하여 보다 이성적이고 효율적인 건축계획에 도움을 주고자 하였다. 그리고 이러한 system을 적용한 프로젝트의 진행을 통하여 기존의 대지분석 방식보다 더욱 세밀한 대지분석 자료에 대한 적용방안임을 검토하였다.
최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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