This study deals with the method of determining the tip-over stability of a truck mounted on a high place operation car that is frequently used to carry out high-altitude work. Multibody Dynamics Program and Zero Moment Point (ZMP) theory are used to include dynamic effects during the car's high place operation. Through a combination of the Multibody Dynamics Program and ZMP, understanding the dynamic effects of the car's operating parts and building a detailed tip-over model of the car permitted a more precise prediction of the car's tipping-over behavior. It is also expected to help reduce the car's development time due to the time-effective simulation and provide safer work levels for the operating guide (in terms of working radius and lifting capability) with the dynamics effects.
Swing reducers are widely used in special vehicles that have swing motions. Generally, compact swing reducers were constituted by a worm gear pair. Worm gears are one of the most important technical devices for transmitting torque between spatially crossed axes. Due to their high transmission ratio and compact structure, they are widely used in power transmission applications where high reduction is required. This paper presented approaches to improve the transmission efficiency and assembling performance of 3.5 ton class worm gear swing reducers. Worm wheel and the case of swing reducers were optimized and certified by a finite element method. Finally, an actual swing reducer was processed and assembled to test the performance.
최근의 항만은 유비쿼터스 환경 구축에 따른 일반적인 항만 관리에 있어 U-Port 서비스를 도입하여 컨테이너 위치 추적 시스템, 항만 터미널 관리 시스템, 선진정보교환시스템 등을 구현하고 있다. 특히, 화물 차량과 컨테이너의 위치 추적 서비스는 실시간으로 화물차량과 컨테이너의 위치와 상태 정보를 제공하여 효율적인 차량 운행 관리와 문제 발생시 즉각적인 대처가 가능하게 한다. 하지만 대규모 항만 내에서 화물 차량의 무질서한 운행이나 주 정차, 도난 파손 사고 출입 관제 등의 문제를 효율적으로 관리하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 항만 내에서의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동 게이트 통관 시점부터 항만 내에 화물 차량이 체재하는 동안 차량 또는 출입자의 위치를 전자 지도상에 표시하고, 확인이 필요하거나 사고 발생 지역을 원격에서 영상으로 확인할 수 있는 항만내 차량 또는 출입자의 위치 인식 및 고해상도 영상 압축, AVE/H.264 저장 및 영상 전송을 통한 영상 확인 시스템을 구현하였다.
Chang-Yeon Cho;Soon-Wook Kwon;Tae-Hong Shin;Sang-Yoon Chin;Yea-Sang Kim;Joo-Hyung Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.242-249
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2009
High-rise construction sites, especially those situated in spatially constrained urban areas, have difficulties in timely delivery of materials. Modern techniques such as Just-in-time delivery, and use of information technology such as Project Management Information System (PMIS), are targeted to improve the efficiency of the logistics. Such IT-driven management techniques can be further benefited from state-of-the-art devices such as Radio Frequency Identification (RFID) tags and Ubiquitous Sensor Networks (USN), which has resulted in notable achievements in automated logistics management at the construction sites. Based on those achievements, this research develops USN hardware toolkits for construction lifts, which aims to be automated the vertical material delivery by sensing the material information and routing it automatically to the right place. The gathered information from the sensors can also be used for monitoring the overall status. The developed system will be tested in the actual high-rise construction sites to assess the system's feasibility. The proposed system is being implemented using Zigbee communication modules and RFID sensor networks which will communicate with the intelligent palette system (previously developed by the authors). To support the system, a lift-mountable intelligent toolkit is under development. Its feasibility test will be conducted by applying the implemented system to a test bed and then analyzing efficiency of the system and the toolkit. The collected test data will be provided as a basis of autonomous vertical transport equipment development. From this research, efficient management of the material lift is expected with increased accuracy, as well as better management of overall construction schedule benefited from the system. Further research will be expected to develop a smart construction lift, which will eliminate the need for human supervision, thus enabling a real 'autonomous' operation of the system.
화석연료를 사용하는 선박이나 자동차는 $CO_2$가스를 과대하게 발생하므로 지구 온난화에 영향을 주기 때문에 화석연료 대신 수소를 사용하는 수소연료전지자동차(FCV)가 크게 각광을 받고 있다. 우리나라는 현대자동차가 FCV자동차를 미국, 일본, 독일 등의 선진국들의 자동차회사와 경쟁적으로 개발하고 있다. 수소는 제철소의 코크스 공장, 서유화학공장의 부산물로 얻으며, 석탄, 메탄가스 등을 고온에서 증기와 반응시켜서 메탄 수증기개질법과 압력스윙흡착법 또는 막분리형멤브레인개질 법을 이용한 수소분리형개질방법으로 고순도 수소를 제조하거나 물을 전기분해하여 제조한다. 수소는 전자공업, 금속 및 화학공업, 로켓 연료 및 공장, 병원, 가정용 등의 연료전지시스템이나 FCV의 연료로 사용하고 있다. 수소의 저장은 수소용기에 수소를 압축하는 방법과 액화수소로 저장하는 방법이 일반적이고, 최근 수소화물이나 유기화학하이드라이드법으로 저장하여 수소스테이션에 운반해서 사용한다. 우리나라는 현재 13개소의 수소스테이션이 가동 중에 있으며, 향후 43개소를 설치할 계획이다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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