본 논문은 예측제어기를 이용하여 2휠 로봇의 실시간 균형을 유지할 수 있는 자세 제어에 대해 연구하였다. 또한 역방향 진자 제어는 로봇이 진행하는 동안 균형을 유지하기 위하여 도입되었다. 본 논문에서 구현에 사용한 프로세서는 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서이며 자체 균형 알고리즘을 설계하고 구현 하는 것이다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 따라서 본 연구에서는 외란에 대한 자세의 불균형을 극복하기 위한 예측제어기를 제안했으며 이를 원격 시스템의 제어문제에 도입하여 2바퀴 로봇의 선형 제어기와 예측제어기를 결합한 시스템의 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 강인한 특성을 실현하기 위해 목표 필터루프를 설계하고 강인도-안정성을 만족하는 제어기를 설계하므로 제어시스템의 안정성을 향상시키고 시스템의 성능의 저하를 최소화함을 확인하였다.
In this paper, the channel decoder promising reliable data retrieving in noisy holographic channel has been developed for holographic WORM(write once read many) system. It covers various DSP(digital signal processing) blocks, such as align mark detector, adaptive channel equalizer, modulation decoder and ECC(error correction code) decoder. The specific schemes of DSP are designed to reduce the effect of noises in holographic WORM(H-WORM) system, particularly in prototype of DAEWOO electronics(DEPROTO). For real time data retrieving, the channel decoder is redesigned for FPGA(field programmable gate array) based hardware, where DSP blocks calculate in parallel sense with memory buffers between blocks and controllers for driving peripherals of FPGA. As an input source of the experiments, MPEG2 TS(transport stream) data was used and recorded to DEPROTO system. During retrieving, the CCD(charge coupled device), capturing device of DEPROTO, detects retrieved images and transmits signals of them to the FPGA of hardware channel decoder. Finally, the output data stream of the channel decoder was transferred to the MPEG decoding board for monitoring video signals. The experimental results showed the error corrected BER(bit error rate) of less than $10^{-9}$, from the raw BER of DEPROTO, about $10^{-3}$. With the developed hardware channel decoder, the real-time video demonstration was possible during the experiments. The operating clock of the FPGA was 60 MHz, of which speed was capable of decoding up to 120 mega channel bits per sec.
본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.
본 논문에서는, 차량 섀시 제어시스템 중 ACC(Adaptive Cruise Control)와 LKS(Lane Keeping System)를 통합하여 차량용 OS인 OSEK OS 기반으로 구현하고 실험을 통하여 그 성능을 분석한다. 최근 자동차의 안전성을 향상시키기 위해 능동 안전 및 운전자 지원 시스템이 논의 되고 있다. 그 중 차량의 종방향에 대한 가감속 제어를 수행하는 ACC와 차량이 차선을 유지할 수 있도록 보조해주는 LKS를 통합하여 차량 내 제어시스템을 구현한다. 구현한 제어시스템은 차량용 소프트웨어의 재사용성과 안전성 및 응용 소프트웨어의 하드웨어 의존성 제거 등을 목표로 표준 제안된 OSEK/VDX를 적용한다. OSEK/VDX에서 지원하는 OSEK OS를 기반으로 재설계한 제어시스템은 실시간 태스크 관리와 인터럽트 처리 및 공유자원 관리가 가능하다. EILS(ECU-In-the-Loop Simulation) 수행 결과에 의해 OSEK OS 기반의 ACC/LKS 통합제어기와 기존 일체형 펌웨어로 구현한 ACC/LKS 통합제어기가 대등함을 입증한다.
4차 산업혁명의 발전에 따라 빅데이터의 기술들을 이용하여 연식이 오래된 차량들에서 확인할 수 없는 결과들을 모바일을 이용하여 즉각적으로 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 먼저 OBD2 센서를 이용하여 차량의 데이터를 수집하였고 수집된 데이터를 라즈베리파이에 저장하여 라즈베리파이가 차량이 주행하는 것과 같은 상황을 두었다. 이후 차량의 데이터가 발생되면 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산저장한 뒤 시각화 하고자 하는 데이터를 가공, 정제, 처리하고 처리된 결과를 바탕으로 시각화하여 출력한다. 우리는 이와 같은 진행에 빅데이터를 이용하고 차량데이터를 빠르게 처리하여 모바일 기기를 통하여 효과적으로 확인할 수 있다.
Young-Woo Do;Taek-Jin Kim;Ryu-Gap Lim;Seung-Yun Baek;Seung-Min Baek;Hyeon-Ho Jeon;Yong-Joo Kim;Wan-Soo Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.617-628
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2023
This study aimed to evaluate the engine load factor (LF) of a 90 kW agricultural combine harvester. The combine harvester used in this study is equipped with an electronic engine, and real-time engine data (torque and speed) was collected through a controller area network. The speed of the combine harvester during harvesting operation was divided into three levels (4, 5, and 6 km/h) for the representative operation speed range of 4 to 6 km/h. The LF was calculated using the engine load data measured in real time during harvesting. A weight was applied to the LF for each condition based on a survey of the usage. Results of the field test showed that the LF was 0.53, 0.64, and 0.87 at working speeds of 4, 5, and 6 km/h, respectively. The highest engine load factor was recorded at 6 km/h. Finally, based on the weight for the usage applied, the integrated engine LF was analyzed to be 0.69, which is approximately 144% higher than the currently applied LF of 0.48. A study on LF analysis for the entire work cycle, including idling and driving of the combine harvester, will be addressed in a future study.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
소형 추적 레이다는 저속으로 기동 중인 큰 RCS를 갖는 바다위의 함정 표적 및 고속으로 기동하는 작은 RCS를 갖는 항공기(전투기, 무인기, 헬기 등)에 대하여 빠른 김발구동으로 표적을 향하고 실시간으로 표적을 탐색/ 탐지 하여 추적하는 펄스 방식의 레이더이다. 추적 레이다를 실제 환경에서 성능시험을 수행하는 것은 많은 비용이 발생을 한다. 또한 실제 환경에서는 성능을 정량적으로 측정하기가 어렵다. 본 논문에서는 소형 추적 레이다의 성능을 확인하기 위한 실험실 환경의 종합성능시험 시설의 구성과 각 구성의 주요 요구사항 및 구현에 대하여 설명한다. 실 환경을 모사하기 위한 무반향 챔버, 실 표적의 신호를 모사하기 위한 모의표적발생부, 표적의 이동을 모의하기 위한 혼안테나 구동장치, 추적레이다의 비행환경을 모사하기 위한 FMS(Flight Motion Simulatior)로 구성되며 각각의 설계와 구현에 대하여 설명하였다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 지방부 고속도로 상에서 유출지점용 도로전광표지의 적정 설치지점을 도출하기 위하여, 차량시뮬레이터 실험 자료를 변수로 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독한 후 고소고도로 유출시설로 우회가 가능한지 여부를 판단할 수 있는 판별식(Discriminant Model for VMS installation : DMV식)을 개발하는 것이다. 연구결과로는 (첫째), 차량시뮬레이터 실험을 통하여 도로전광표지 설치지점을 변경시키면서 운전자의 인적, 행태적 자료를 수집하고, 이를 근거로 도로전광표지 설치지점에 따라 우회 가능성을 판단할 수 있는 DMV식을 개발하였다. (둘째) 우회가능성은 도로전광표지 설치지점이 멀수록, 운전자경력이 많을수록 고속도로 운전경험이 많을수록, 차량속도가 낮을수록 높아지는 것으로 나타났으며, 우회가능성에 큰 영향을 미치는 변수는 도로전광표지 설치지점, 고속도로 경험, 운전경력, 차량속도 순으로 나타났다. (셋째), 개발된 DMV식의 예측력을 검증한 결과, 개별 운전자가 도로전광표지의 교통정보를 판독하고 이에 대응하여 우회가능성을 정확하게 예측하였다. (넷째) DMV식을 이용하여 설치지점에 대한 우회가능성의 민감도분석을 수행한 결과, 지방부 고속도로에서 운전자의 85%이상이 도로전광표지로부터 교통정보를 판독하고 유출지점으로 진입하기 위해서는 유출지점으로부터 최소한 3.2km의 이격거리가 필요한 것으로 분석되었다. 이는 피실험자가 20, 30대 운전자로 대표성에 한계가 있음을 감안하더라도 유출지점으로부터 건설교통부 지침에서 제시한 3.0Km이상의 이격거리가 필요하다는 것을 시사한다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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