한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 관련 지식이 없더라도 취약한 비밀번호를 사용하는 AP(Access Point)를 빠르고 편하게 점검할 수 있는 소형 해킹 장치를 제안한다. 터치 디스플레이를 이용한 입출력 장치의 통합으로 휴대성을 극대화시켰다. 필요한 정보를 특정하여 출력하고, 숫자 입력만으로 프로그램을 제어하며, AP의 보안 프로토콜 유형을 자동으로 인식하여 그에 맞는 공격을 시도하는 등의 사용자의 편의성을 고려한 프로그램 설계로 입력장치의 제한으로 인해 생길 수 있는 불편함을 해소하였다.
본 논문에서는, 블루투스 무선통신 및 영상처리 기법을 이용한 차선 인식, 조향제어 및 속도제어 알고리즘을 개발하였다. 자율주행 차량이 영상처리 기법 기반으로 도로 교통 신호를 인식하는 대신에 블루투스 무선통신을 이용하여 전자 교통 신호로부터 속도 코드를 수신하여 도로 허용속도를 인식하는 방법론을 개발하였다. 그리고 캐니 알고리즘, 허프 변환을 이용하여 차선을 추적하도록 하는 PWM 제어 기반의 조향제어 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 정확성을 확인하기 위해서 차량 시작품과 차량 및 주행 트랙 시작품을 개발하였다. 조향제어 및 속도제어를 위한 주제어 장치로 라즈베리 파이 및 아두이노를 각각 적용하였으며 구현 언어로는 Python과 OpenCV를 사용하였다. 차량 시작품과 모의트랙을 이용한 차선 추적 및 운전 제어 성능 평가 실험에서 유효한 성능을 보임으로서 제안된 방법론의 실효성을 확인할 수 있었다.
Autonomous vehicles are divided into an upper controller that calculates control value through cognitive judgment and a lower controller that appropriately transmits its control value to an actuator. Here, the longitudinal control in a lower controller has a problem as the road slopes due to the property of the Acceleration sensor to output the acceleration as the slope of the device. Therefore, in this paper, a sigmoid function is proposed to determine the slope to compensate for this problem. Through the experiment, Checked performance by comparing the existing table model with the proposed model.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.56-61
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2021
Neighbor path selection is to pre-select alternate routes in case geographically correlated failures occur simultaneously on the communication network. Conventional heuristic-based algorithms no longer improve solutions because they cannot sufficiently utilize historical failure information. We present a novel solution model for neighbor path selection by using machine learning technique. Our proposed machine learning neighbor path selection (ML-NPS) model is composed of five modules- random graph generation, data set creation, machine learning modeling, neighbor path prediction, and path information acquisition. It is implemented by Python with Keras on Tensorflow and executed on the tiny computer, Raspberry PI 4B. Performance evaluations via numerical simulation show that the neighbor path communication success probability of our model is better than that of the conventional heuristic by 26% on the average.
This paper proposes a new method for the recognition of road surface marks and numbers. The proposed method designates a region of interest on the road surface without first detecting a lane. The road surface markings are extracted by location and size using a connection component analysis. Distortion due to the perspective effect is minimized by normalizing the size of the road markings. The road surface marking of the connected component is recognized by matching it with the stored road marking templates. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the recognition of road surface marks and numbers.
세상은 4차 산업 혁명 시대에 들어섰고 사회의 많은 부분들이 스마트화되었다. 이러한 기술들의 발전으로 집 안의 가전기기들을 태블릿 pc, 스마트폰 등을 통하여 장소와 시간에 구애받지 않고 관리할 수 있게 되었다. 하지만 모든 전자 제품들이 전력 사용량을 알 수 있는 것은 아니다. 그렇기에 대부분의 가정이 전력이 과소비되고 있는 것은 아닌지 외출 시 전열 기구의 전원이 제대로 꺼졌는지 등 이를 확인이 쉽지 않다. 본 과제물은 위의 문제를 해결하기 위해 아두이노로 라즈베리파이와 앱을 무선통신하여 '전력사용 확인이 가능한 전원제어 시스템'을 고안했다. 전력측정이 가능한 플러그를 사용하여 가전제품의 전력 사용량을 측정할 수 있으며 전원을 원격으로 제어할 수 있다. 또한, 터치스크린으로도 이것을 실시간으로 확인할 수 있으며, 애플리케이션과 같은 역할 수행이 가능하다. 이 기능으로 전력의 과소비 및 누전으로 인한 화재를 막고 전기세를 최대한으로 줄이면서 동시에 편리함을 증대 시킬 수 있다.
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
본 논문에서는 NIST LWC 최종후보 중 하나인 SPARKLE을 64-비트 ARMv8 프로세서 상에서 최적화하는 방안에 대해 제안한다. 제안 방법은 두 가지로서 ARM A64 명령어를 이용한 구현과 NEON ASIMD 명령어를 이용한 구현이다. A64 기반 제안구현은 ARMv8 상에서 가용한 레지스터를 효율적으로 사용할 수 있도록 레지스터 스케줄링을 수행하여 최적화한다. 최적화된 A64 기반 제안구현을 활용할 경우 Raspberry Pi 4B에서 C언어 참조구현보다 1.69~1.81배 빠른 속도를 얻을 수 있다. 두 번째로, ASIMD 기반 제안구현은 하나의 벡터명령어를 통해 3개 이상의 ARX-box를 병렬적으로 수행하도록 데이터를 병렬적으로 구성하여 최적화한다. 최적화된 ASIMD 기반 제안구현은 A64 기반 제안구현보다 일반적인 속도는 떨어지지만, SPARKLE256에서 SPARKLE512로 블록 크기가 증가할 때 A64 기반 제안구현에서는 속도가 2.1배 느려지는 것에 비해 ASIMD 기반제안구현에서는1.2배밖에 느려지지 않다는 장점이 있다. 따라서 기존 SPARKLE보다 더 큰 블록 크기를 갖는 SPARKLE 변형 블록 암호 또는 순열 설계 시 ASIMD 기반 제안구현이 더 효율적이므로 유용한 자료로써 활용 가능하다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.81-86
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2016
In this paper, we propose a simple and effective vision-based tracking controller design for autonomous object tracking using multicopter. The multicopter based automatic tracking system usually unstable when the object moved so the tracking process can't define the object position location exactly that means when the object moves, the system can't track object suddenly along to the direction of objects movement. The system will always looking for the object from the first point or its home position. In this paper, PID control used to improve the stability of tracking system, so that the result object tracking became more stable than before, it can be seen from error of tracking. A computer vision and control strategy is applied to detect a diverse set of moving objects on Raspberry Pi based platform and Software defined PID controller design to control Yaw, Throttle, Pitch of the multicopter in real time. Finally based series of experiment results and concluded that the PID control make the tracking system become more stable in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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