본 연구에서는 차 실내의 공간 음향특성으로 인한 음향왜곡과 주행소음으로 인한 오디오 음질 저하를 동시에 개선하기 위한 디지털 필터를 설계하여 음질을 개선하는 방법을 제안하였다. 라우드스피커의 입력에 적용할 디지털 필터는 차량 주행 소음 특성과 차 실내의 음향특성을 고려하여 설계하였다. 차량소음 분석은 주파수 옥타브 밴드 분석법을 이용한 객관적인 분석과 감성적 분석법인 NCB 곡선법을 사용했다. 그 결과를 이용하여 오디오 유니트의 11밴드 디지털 필터 보정치를 구하는데 사용하였다. 최적 음질 구현을 위해 7가지 형태의 디지털 필터를 설계하여 기준 음악원에 적용하여 음악원 샘플을 얻었고, 여기에 100km 차량 주행소음을 합성한 9가지의 음악원 샘플을 제작하였다. 64명의 평가자를 대상으로 Scheffe'가 제안한 7점 주관 평가법을 사용하여 9가지 음악원 샘플에서 최적음질을 나타내는 디지털 필터를 선택하였다.
This paper describes determination of optimal lubricant quantity for driving gear unit. The purpose of selecting optimal lubricant quantity is to evaluate durability of driving gear unit. Lubricant quantity of driving gear unit is important factor affecting durability. The determination methode of lubricant quantity evaluation is used calculation necessary lubricant quantity first, then selection of optimal oil quantity as a base for moving of oil temperature according to changing oil quantity.
장애인의 운전 교육 이수 과정은 어려움과 불편한 부분들이 많다. 운전 교육 내용 부분에서도 실제 운전 주행 중 예측할 수 없는 다양한 돌발상황들이 발생한다. 현재 시행하고 있는 운전 교육 과정에서도 돌발상황에 대한 교육들이 이루어지고 있으나, 다양한 돌발상황에 대처하는 교육은 미비하다. 이에 본 논문에서는 유니티 기반의 장애인 운전 교육 시뮬레이터를 제안한다. 유니티를 이용하여 다양한 돌발상황에 대한 시나리오를 구성하여 시뮬레이터를 제작한다. 피실험자들을 통하여 모의주행을 실시하여, 평가항목에 따른 기존의 돌발상황에 대한 대처 점수를 평가한다. 기존의 운전 교육 시뮬레이터에 비해 제안 시스템의 돌발상황에 대한 대처 능력의 평가점수가 높게 나온 것으로 확인되었다. 제안 시스템을 활용하면 돌발상황에 대한 대처 능력 향상과 실제감 높은 운전 체험을 통하여 삶의 질을 높이는 것을 기대할 수 있다.
$A^*$ algorithm is a global path generation algorithm, and typically create a path using only the distance information. Therefore along the path, a moving vehicle is usually not be considered by driving characteristics. Deceleration at the corner is one of the driving characteristics of the vehicle. In this paper, considering this characteristic, a new evaluation function based path algorithm is proposed to decrease the number of driving path corner, in order to reduce the driving cost, such as driving time, fuel consumption and so on. Also the potential field method is applied for driving of UGV, which is robust against static and dynamic obstacle environment during following the generated path of the mobile robot under. The driving time and path following test was occurred by experiments based on a pseudo UGV, mobile robot in downscaled UGV's maximum and driving speed in corner. The experiment results were confirmed that the driving time by the proposed algorithm was decreased comparing with the results from $A^*$ algorithm.
Newly developed Series hybrid low-floor articulated vehicle which can meet both road and railway running conditions. It has the rated driving speed of 80 km/h and three driving modes with hybrid(engine+battery) driving mode, engine driving mode, battery driving mode. The battery driving mode requires the several 10 km running without additional charging operation. The vehicle has been equipped with LPB (lithium polymer battery) pack for the series hybrid propulsion system. LPB pack consists of 168 cells (3.7 V in a cell, 80 Ah) in series, DC Circuit breaker, mechanical rack, BMS (battery management system). This paper has shown the design process of LPB pack and application to the vehicle. Driving results in the road was successful to be satisfied with the requirement of the series hybrid vehicle.
Objective: The aim of this study was to perform a usability test for CPAD (Cognitive Perceptual Assessment for Driving) and improve it based on the test results. Background: The cognitive perceptual assessment for driving is a computer-based assessment tool to assess the driving capacity of people with brain-damages. It may be a good tool for evaluating the brain-damaged drivers' safe driving capabilities and screening cognitive and perceptual deficits related to driving. We performed a usability test to improve the CPAD based on the result. Method: Both the software consisting of 8 sub-tests (depth perception, sustained attention, divided attention, stroop test, field dependency, digit span, trail making A, trail making B) and the hardware including the input and output devices ( joystick, mouse, keyboard, touch screen) were evaluated through user interviews. Also we identified the problems and issues in using them by observing the participants performing the CPAD tasks. Results: Based on the results, the task instructions were visually and auditorily improved and more practice examples were added to help the users understand the instructions better and increase the input accuracy, a response time window was added and the joystick and touch screen were simplified, which made it easier for the user to perform the CAPD tasks. Conclusion: User discomforts were minimized by improving the task environment, unless it had affected the evaluation criteria. Application: We plan to distribute the improved version of the CPAD to the regional rehabilitation hospitals, and the driving support centers for people with disabilities throughout the country, so it could be used as an evaluation tool for disabled drivers' cognitive and perceptual functions.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
As a new technical approach, this paper introduces a method for improving an electrically propelled outboard motor in consideration of the driving system applied to an electric-propulsion boat with solar cell energy. The most efficient model for a drive shaft, propeller shaft, and bevel gear was suggested and examined with respect to the results of test operation in prototype mode. Furthermore, this research included a performance evaluation of the manufactured prototype to acquire the purposed quantity value and the development items. After manufacturing the desired prototype of an electrically propelled outboard motor, the maximum sail time, thrust force, noise, and weight were evaluated in a performance test. An additional test in relation to the maximum sail speed (knots) of the completed prototype was conducted using a sea trial evaluation to acquire the optimum quantity.
Along with the advancement of deep learning technology, securing high-quality dataset for verification of developed technology is emerging as an important issue, and developing robust deep learning models to the domestic road environment is focused by many research groups. Especially, unlike expressways and automobile-only roads, in the complex city driving environment, various dynamic objects such as motorbikes, electric kickboards, large buses/truck, freight cars, pedestrians, and traffic lights are mixed in city road. In this paper, we built our dataset through multi camera-based processing (collection, refinement, and annotation) including the various objects in the city road and estimated quality and validity of our dataset by using YOLO-based model in object detection. Then, quantitative evaluation of our dataset is performed by comparing with the public dataset and qualitative evaluation of it is performed by comparing with experiment results using open platform. We generated our 2D dataset based on annotation rules of KITTI/COCO dataset, and compared the performance with the public dataset using the evaluation rules of KITTI/COCO dataset. As a result of comparison with public dataset, our dataset shows about 3 to 53% higher performance and thus the effectiveness of our dataset was validated.
In this paper, the consideration factors that affect the actual driving of a rover wheel was examined based on the wheel-terrain model. For the evaluation of driving performance in a real environment, the test bed of the rover wheel consists of the driving part of the wheel and sensing part of the various parameters was designed and assembled. Using the test bed, the preliminary driving experiment concerning the slip ratio, sinkage, and friction force according to the rotational velocity and the shape of the wheel were carried out and evaluated. The wheel test bed and the experiment results are expected to contribute to finding the optimal result in the designing of the wheel shape and the planning of the driving conditions through further study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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