본 논문에서는, 스스로 차량에 탑승하기 어려운 장애인을 대상으로 하는 장애인용 차량의 탈착식 시트에 관한 연구 내용을 다루었다. 탈착식 시트는 운전석의 시트가 휠체어 역할을 하는 시트를 의미하며, 본 연구는 이 시트가 차량에 자동으로 도킹하는 시스템에 관해 다루고 있다. 현재 출시되어 있는 탈착식 시트의 경우에는 주로 탑승자가 조이 스틱 등을 이용하여 수작업으로 도킹을 시도하고 있지만 이것은 불편한 장애인의 도킹을 매우 어렵게 하는 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 차량 앞에있는 휠체어와의 위치를 자동으로 감지하고 측정하는 방법에 대해 기술하였다. 차량의 문에 도착해 있는 휠체어의 위치를 자동으로 감지하기 위해 리프트에 두 개의 초음파센서를 부착하였다. 초음파센서는 휠체어 뒷면에 부착된 감지판의 위치와 그 거리를 측정하게 된다. 본 논문에서는 휠체어와 리프트의 자동 도킹을 위한 세부적인 절차와 방법을 제시하였고, 그 정밀도도 분석함으로써 실질적인 활용이 가능함을 입증하였다.
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs to recharge the batteries and to transmit data in real time in underwater. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera. To make the visual servo control system , this paper derives an optical flow model of a camera mounted on an AUV, where a CCD camera is installed at the nose center of the AUV to monitor the docking condition. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUV's equation o...
This paper introduces an autonomous underwater vehicle (AUV) model, ASUM, equipped with a visual servo control system to dock into an underwater station with a camera and motion sensors. To make a visual servoing AUV, this paper implemented the visual servo control system designed with an augmented state equation, which was composed of the optical flow model of a camera and the equation of the AUV's motion. The system design and the hardware configuration of ASUM are presented in this paper. ASUM recognizes the target position by processing the captured image for the lights, which are installed around the end of the cone-type entrance of the duct. Unfortunately, experiments are not yet conducted when we write this article. The authors will present the results for the AUV docking test.
모바일 하버는 해상에서 대형 컨테이너선과 연결 후 고속으로 정밀하게 컨테이너를 상 하역해 부두로 이송하는 신개념 해상 운송수단이며, 이 모바일 하버의 자동 Docking시스템은 파도와 바람의 끊임없이 움직이는 두 부유체를 안전하고 신속하게 측면으로 밀착해 일정 거리를 유지하여 컨테이너의 상 하역을 안전하게 도와주는 장치로서, 자동 Docking시스템의 주요 핵심 시스템을 소개하고자 한다. 부두나 항구에 정박하는 선박들의 안전하고 빠른 계류 활용을 위한 안벽 계류 시스템으로 경인항 부두에 응용한다면 효율적인 항구 운용, 선박 및 여객선의 빠르고 안전한 계류, 신항만 운용 기술의 선구자 역할을 담당할 것으로 사료되며, 적절하고 효과적인 활용방안에 대해 언급하고자 한다.
The Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO), the ocean engineering branch of KORDI, has designed and manufactured a model of an autonomous underwater vehicle (AUV) to test underwater docking. This paper introduces the AUV model, ASUM, equipped with a visual servo control system to dock into an underwater station with a camera and motion sensors. To make a visual servoing AUV, this paper implemented the visual servo control system designed with an augmented state equation, which was composed of the optical flow model of a camera and the equation of the AUV's motion. The system design and the hardware configuration of ASUM are presented in this paper. A small long baseline acoustic positioning system was developed to monitor and record the AUV's position for the experiment in the Ocean Engineering Basin of KRISO, KORDI. ASUM recognizes the target position by processing the captured image for the lights, which are installed around the end of the cone-type entrance of the duct. Unfortunately, experiments are not yet conducted when we write this article. The authors will present the results for the docking test of the AUV in near future.
크로스도킹이란 물류와 분배의 개념으로서 창고나 분배 센터에서 물품이 재고로 남겨짐이 없이 곧바로 하역 창구에서 적재 창구로 이동되어지는 것을 말한다 창고시설 이나 운영 조건이나 운영 전략에 의해서 다양한 크로스도킹 모델이 생성될 수 있다. 본 연구에서 고려되어지는 크로스도킹 모델은 하나의 독립된 하역 창구와 독립된 적재 창구를 가정하고 있다. 또한 하역 트럭에 적재되어 있는 물품이나 적재 트럭에 실려질 물품의 수와 종류는 사전에 알려져 있다는 것을 가정한다. 또한 고려되어진 창고나 분배창구는 단지 하나의 하역 창구와 하나의 적재 창구를 가지고 있다고 가정된다. 본 연구의 목적은 고려되어진 크로스도킹 시스템의 총 운영 시간을 최소화하기 위한 하역 트럭과 적재 트럭의 일정 계획을 찾는데 있다.
Cross docking is a logistics management concept in which items delivered to a terminal by inbound trucks are immediately sorted out, routed and loaded into outbound trucks for delivery to customers. Two main advantages by introducing a cross docking terminal are to consolidate multiple smaller shipment into full truck load and remove storage and order picking processes to save up logistics costs related to warehousing and transportation costs. This research considers the scheduling problem of trucks in the cross docking terminals with multi-door in an inbound and outbound dock, respectively. The trucks sequentially deal with the storage process at the one of inbound doors and the shipping process at the one of the outbound doors. A mathematical model for an optimal solution is derived, and genetic algorithms with two different chromosome representations are proposed. To verify performance of the GA algorithms, we compare the solutions of GAs with the optimal solutions and the best solution using randomly generated several examples.
The c-Jun N-terminal kinase (JNK3) play major role in neurodegenerative diseases like Alzheimer's disease, Parkinson's disease, cerebral ischemia and other Central Nervous System disorders. Since JNK3 is primarily stated in the brain and stimulated by stress-stimuli, this situation is conceivable that inhibiting JNK3 could be a possible treatment for the mechanisms underlying neurodegenerative diseases. In this study drugs from Zinc15 database were screened to identify the JNK3 inhibitors by Molecular docking and Density functional theory approach. Molecular docking was done by Autodock vina and the ligands were selected based on the binding affinity. Our results identified top ten novel ligands as potential inhibitors against JNK3. Molecular docking revealed that Venetoclax, Fosaprepitant and Avapritinib exhibited better binding affinity and interacting with proposed binding site residues of JNK3. Density functional theory was used to compute the values for energy gap, lowest unoccupied molecular orbital (LUMO), and highest occupied molecular orbital (HOMO). The results of Density functional theory study showed that Venetoclax, Fosaprepitant and Avapritinib serves as a lead compound for the development of JNK3 small molecule inhibitors.
Automatic docking of small planing ship is a critical aspect of maritime operations, requiring accurate prediction of motion states to ensure safe and efficient maneuvers. This study investigates the use of Artificial Neural Network (ANN) to predict motion state of a small planing ship to enhance navigation automation in port environments. To achieve this, simulation tests were conducted to control a small planing ship while docking at various heading angles in calm water and in waves. Comprehensive analysis of the ANN-based predictive model was conducted by training and validation using data from various docking situations to improve its ability to accurately capture motion characteristics of a small planing ship. The trained ANN model was used to predict the motion state of the small planning ship based on any initial motion state. Results showed that the small planing ship could dock smoothly in both calm water and waves conditions, confirming the accuracy and reliability of the proposed method for prediction. Moreover, the ANN-based prediction model can adjust the dynamic model of the small planing ship to adapt in real-time and enhance the robustness of an automatic positioning system. This study contributes to the ongoing development of automated navigation systems and facilitates safer and more efficient maritime transport operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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