This paper presents the design technology of a Graphic Generator which drives the embedded aircraft display equipments such as HUD(Head-Up Display) and MFD (Multi-Function Display) those provide pilot with the most important mission information. The main issue of this design is how we can implement the real-time embedded graphic generator using a general purpose processor as a substitute for the obsolete the production of specific graphic processor in the military market. So we proposed two kinds of method that one is a software solution so called graphic kernel system, interpreting the display file, controlling the graphic system and pre-processing graphic primitives, the other is a hardware solution so called graphic engine, interpreting passed commands through the graphic kernel system, post-processing the looping calculation taking much of time as implemented by software. We have tested and verified the functionalities and the required performance of Graphic Generator.
In this paper, the cutting torque of a CNC machine tool during machining is monitored through the internet. To estimate the cutting torque precisely, the spindle driving system is divided into two parts: electrical induction motor part and mechanical part. A magnetized current is calculated from the measured three-phase stator currents and used for the total torque estimation generated by a spindle motor. Slip angular velocity is calculated from the magnetized current directly, which gets rid of the necessity of a spindle speed sensor. Since the frictional torque changes according to the cutting torque and the spindle rotational speed, an experiment is adopted to obtain the frictional torque as a function of the cutting torque and the spindle rotation speed. Then the cutting torque can be calculated by solving a $2^{nd}$ order difference equation at a given cutting condition. A graphical programming method is used to implement the torque monitoring system developed in this study to the computer and at the same time monitor the torque of the spindle motor in real time through the internet. The cutting torque of the CNC lathe is estimated well within an about $3\%$ error range in average in various cutting conditions.
Conventional Real Time Kinematics (RTK) collect measurements in stationary state for several minutes to resolve the integer ambiguity in the carrier phase measurement or resolve the integer ambiguity on the move assuming low maneuvering movement. In this paper, an On The Move-RTK (OTM-RTK) technique that resolves the integer ambiguity on the move for fast and precise positioning of ground vehicles such as high maneuvering vehicles was proposed. The OTM-RTK estimates the precise amount of movement between epochs using the carrier phase measurements acquired on the move, and by using this, resolves the integer ambiguity within a short period of time by evaluating the integer ambiguity candidates for each epoch. This study analyzed the integer ambiguity resolution performance using field driving experiment data in order to verify the performance of the proposed method. The results of the experiment showed that the precise trajectory including the initial position bias can be obtained prior to resolving the integer ambiguity, and after resolving the integer ambiguity on the move, it was possible to obtain the bias-corrected precise position solution. It was confirmed that the integer ambiguity can be resolved by collecting measurements of about 10 epochs from the moving vehicle using a dual frequency receiver.
Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.
본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인으로 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템에서는 대부분 안개센서와 같은 고가의 광학센서를 사용하고 있다. 최근 운전자의 시정감각과 유사하면서도 저렴한 카메라를 이용한 시정측정에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구는 별도의 표지나 ROI를 기반으로 하고 있으므로 설치가 어렵고 비용이 많이 들며 도로에 기 설치된 CCTV 시스템을 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 도로상에 설치된 카메라 영상을 이용하여 주야간 실시간 시정측정이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도로모델을 구축하고 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출한 후 도로모델에 적용함으로써 매우 쉽고 빠른 시정의 계산이 가능하다. 제안된 방법은 운전자의 시정감각과 유사한 주야간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 시정표지와 같은 부가적인 시설을 사용할 필요가 없고 기존의 CCTV 시스템에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 중부내륙고속도로에서 획득한 영상을 이용한 실험결과를 통해 본 연구의 현장적용 가능성과 활용방안을 제시하고 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향을 기술한다.
차량의 롤오버는 심각한 사고중의 하나로 SUV 에 있어서 더욱 위험하나 롤오버 방지시스템을 통하여 발생을 최소화 시킬 수 있다. 하지만 이러한 방지 시스템의 성능은 승객 수나 다른 하중 조건에 따라 변하는 차의 질량이나 무게중심 같은 차량 관성 파라미터에 매우 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 종 방향, 횡 방향, 수직 방향 동역학을 기반으로 한 세 가지 질량 추정 알고리즘을 개발하고 이 세 가지 알고리즘들을 통합하여 임의의 주행 상황에서 실시간 연산을 통해 차량의 질량을 추정할 수 있는 통합 차량 질량 추정 방법을 제안하였다. 또한 실시간 시뮬레이션과 실험을 통하여 이 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 주행 중 사각지역내의 차량을 빠르고 정확하게 실시간으로 검출하는 측후방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 실시간 처리를 위해 MCT(Modified Census Transformation) 특징벡터를 기반으로 에이다부스트 학습을 통해 생성되는 캐스케이드 분류기를 사용한다. MCT 분류기는 검출윈도우가 작을수록 처리속도가 빠르고, 검출윈도우가 클수록 정확도가 증가한다. 제안 알고리즘은 이러한 특징을 이용하여 검출윈도우가 작은 분류기로 차량후보를 빠르게 생성한 후 보다 큰 사이즈의 검출윈도우를 가지는 분류기로 생성된 차량후보에 대해 정확하게 차량인지 검증한다. 또한, 차량분류기와 바퀴분류기를 동시에 사용하여 사각지역내로 진입하는 차량과 사각지역내의 인접차량을 효과적으로 검출한다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격 차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 이메일, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다.
최근 국내외 빅데이터가 4차 산업혁명의 핵심기술로 급부상하고 있다. 또한, 4차 산업혁명의 발달과 더불어 드론에 대한 활용도와 수요가 계속 증가하고 있으며, 이에 관한 결과로 이제 드론은 일상생활과 다양한 산업 활동에 많이 활용되고 있다. 하지만 드론의 활용이 많아지면서 추락의 위험 또한 높아지고 있다. 드론은 비행 시 드론 내부 특성상의 간단한 구조로 인하여 작은 문제에도 쉽게 추락할 수 있는 위험요소를 항상 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 드론 추락 위험요소를 예측하고 추락을 방지하기 위하여 드론의 구동 모터와 일체형으로 ESC(Electronic Speed Control)를 부착하고 그 안에 가속도 센서를 장착해 진동 데이터를 실시간으로 수집 및 저장하고 그 데이터를 실시간으로 처리 및 모니터링 한다. 그리고 모니터링 상황에서 얻어진 빅데이터를 통한 데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform,FFT) 알고리즘을 이용하여 수집된 빅데이터를 분석하여 드론 추락의 위험을 최소화하는 예측시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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