Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.30
no.2
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pp.34-43
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2022
In Efforts to prevent CFIT accidents so far, have been emphasizing various education measures to minimize the occurrence of human errors, as well as enforcement measures. However, current engineering measures remain in a system (TAWS) that gives warnings before colliding with ground or obstacles, and even actual automatic avoidance maneuvers are not implemented, which has limitations that cannot prevent accidents caused by human error. Currently, various attempts are being made to apply machine learning-based artificial intelligence agent technologies to the aviation safety field. In this paper, we propose a deep reinforcement learning-based artificial intelligence agent that can recognize CFIT situations and control aircraft to avoid them in the simulation environment. It also describes the composition of the learning environment, process, and results, and finally the experimental results using the learned agent. In the future, if the results of this study are expanded to learn the horizontal and vertical terrain radar detection information and camera image information of radar in addition to the terrain database, it is expected that it will become an agent capable of performing more robust CFIT autonomous avoidance.
Purpose: Prompt arrival of emergency vehicles at the scene is important. Therefore, special cases for emergency vehicles are being applied. However, there remain obstacles that obstruct the prompt arrival during dispatch. Methods: First, a literature review revealed five categories of problems with the emergency vehicle priority signal system. Then, the first Delphi survey was conducted to confirm the validity of the five categories. Further, a second Delphi survey was conducted to identify additional problems, and we used a 5-point Likert scale for a third Delphi survey. Results: A total of 92 items were extracted from preceding studies. The validity of the five categories was confirmed in the first Delphi survey. Then, 123 additional items were derived from the second Delphi survey, and the final 50 items were selected from 93 items obtained from the third Delphi survey. Conclusion: This study revealed problems and improvement measures for improving the operation of the emergency vehicle priority signal system that were not proposed in previous studies.
This paper presents a robust autonomous navigation and reconnaissance system for tracked robots, designed to handle complex multi-floor indoor environments with stairs. We introduce a localization algorithm that adjusts scan matching parameters to robustly estimate positions and create maps in environments with scarce features, such as narrow rooms and staircases. Our system also features a path planning algorithm that calculates distance costs from surrounding obstacles, integrated with a specialized PID controller tuned to the robot's differential kinematics for collision-free navigation in confined spaces. The perception module leverages multi-image fusion and camera-LiDAR fusion to accurately detect and map the 3D positions of objects around the robot in real time. Through practical tests in real settings, we have verified that our system performs reliably. Based on this reliability, we expect that our research team's autonomous reconnaissance system will be practically utilized in actual disaster situations and environments that are difficult for humans to access, thereby making a significant contribution.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37B
no.12
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pp.1195-1207
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2012
Fast and reliable message broadcasting is critical for safety critical applications of VANET due to the urgency and/or significance of the messages for passengers and drivers. For reliable message delivery, a mechanism for checking the reception of message at the neighboring vehicles and retransmitting it if necessary is required. Especially, in urban environments, where the traffic density tends to be high, mechanisms that minimize control message overhead such as beacon are appropriate in order to minimize the message collisions. Furthermore, broadcast delivery is especially difficult at the intersection due to the road side obstacles such buildings, and hence, a mechanism that enables effective and efficient delivery across intersections is required. In this paper, we propose a beaconless reliable and efficient broadcast approach which specifically taking into account the urban streets. The proposed approach checks the message reception of neighboring vehicles implicitly by taking into account the broadcast of message by next vehicle as the acknowledgement. When retransmissions is necessary around the intersections, vehicles located within the intersection area, where the chance of successful signal propagation toward every branch of the intersection is higher due to less signal attenuation caused by road side obstacles, are to do the retransmissions. Simulation results show that the proposed approach can provide better reliability while consume less resources than the existing approaches.
Kim, Seok-Tae;Park, Joon-Young;Lee, Jae-Kyung;Ham, Ji-Wan;Choi, Min-Hee
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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v.4
no.2
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pp.115-123
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2018
Various types of robots running on power transmission lines have been developed for the purpose of line patrol monitoring. They usually have complex mechanism to run and avoid obstacles on the power line, but nevertheless did not show satisfactory performance for going over the obstacles. Moreover, they were so heavy that they could not be easily installed on the lines. To compensate these problems, flying robots have been developed and recently, multi-copter drones with flight stability have been used in the electric power industry. The drones could be remotely controlled by human operators to monitor power distribution lines. In the case of transmission line patrol, however, transmission towers are huge and their spans are very long, and thus, it is very difficult for the pilot to control the patrol drones with the naked eye from a long distance away. This means that the risk of a drone crash onto electric power facilities always resides. In addition, there exists another danger of electromagnetic interference with the drones on autopilot waypoint tracking under ultra-high voltage environments. This paper presents a patrol monitoring plan of autopilot drones for power transmission lines and its field tests. First, the magnetic field effect on an autopilot patrol drone is investigated. Then, how to build the flight path to avoid the magnetic interference is proposed and our autopilot drone system is introduced. Finally, the effectiveness of the proposed patrol plan is confirmed through its field test results in the 154 kV, 345 kV and 765 kV transmission lines in Chungcheongnam-do.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1259-1266
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2014
Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1284-1289
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2014
In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by EKF (Extended Kalman Filter). However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by UPF (Unscented Particle Filter). In the case of UPF, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from UPF to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.12
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pp.996-1001
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2005
Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the relative location of the moving objects subjected to accumulated errors. To implement a real time localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from. Three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. In some case, the mobile robot can get the ultrasonic signals from only one or two beacons, because of the obstacles located along the moving path. Therefore, in this paper, as one of our dedicated contribution, the position estimation scheme with less than three sensors has been developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.
Kim Beob Kyun;Jang Haeng Jin;An Dong Un;Chung Seung Jong
Journal of Internet Computing and Services
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v.6
no.4
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pp.75-84
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2005
Grid computing enables a shift from a localized resource computing model to a fully-distributed virtual organization with shared resources, Accounting is one of the main obstacles to widespread adoption of the Grid. Accounting has until recently, been a sparsely-addressed problem, particularly in practice. In this paper, we design and implement the accounting information gathering system. Accounting information gathered at each local system does not include grid-aware information. To be useful in grid environment, grid user information must be included in accounting information. To make it useful in grid environment, we add grid user information with PGAM. Implemented system is based on OGSA, following GSAX framework of RUS-WG in GGF. And the schema of accounting information is following usage Record Fields of UR-WG in GGF. Also, the accounting information integrating and monitoring tool for system management in the Grid environment are implemented.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.11
no.2
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pp.95-105
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2015
Manufacturing Execution System(MES) is in charge of manufacturing execution in the shop floor based on the inputs given by high level information such as ERP, etc. The typical MES implemented is not tightly interconnected with shop floor control system including real (or near real) time monitoring and control devices such as PLC. The lack of real-time interfaces is one of the major obstacles to achieve accurate and optimization of the total performance index of the shop floor system. Smart factory system in the paradigm of Industry 4.0 tries to solve the problems via CPS (Cyber Physical System) technology and FILS (Factory In-the-Loop System). In this paper, we conducted Systems Engineering Approach to design an advanced MES (namely Smart MES) that can accommodate CPS and FILS concept. Specifically, we tailored Systems Engineering Process (SEP) based on an International Standard formalized as ISO/IEC 15288 to develop Stakeholders' Requirements (StR), System Requirements (SyR). The deliverables of each process are modeled and represented by the SysML, UML customized to Systems Engineering. The results of the research can provide a conceptual framework for future MES that can play a crucial role in the Smart Factory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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