본 논문에서는 ARS(Attitude Refrence System)를 이용하여 모바일 역진자 로봇의 수평유지와 주행을 위한 자세 제어를 연구하였다. 현재 미국 및 여러 나라에서는 모바일 역진자 로봇에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며 이를 이용한 세그 웨이 등을 개발하고 있다. 이러한 2자유도를 이용한 모바일 역진자 로봇은 다양한 모드로 움직일 수 있다. 모바일 역진자 로봇이 2바퀴로 수직 자세를 취하면 시스템이 안정을 취하기 위하여 항상 앞, 또는 뒤로 넘어지려는 성질을 가진다. 현재 자이로센서와 가속도센서를 혼합하는 알고리즘은 칼만필터가 일반적으로 이용되고있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 본 논문은 자율주행시스템인 2발 로봇 시스템으로 간단하지만 원하는 성능을 발휘할 수 있는 ARS와 PID 알고리즘을 이용한 자세 제어를 실현하였다.
Kim, Joon-Yong;Kim, Hak-Jin;Shim, Sung-Bo;Park, Soo-Hyun;Kim, Jung-Hun;Kim, Young-Joo
Journal of Biosystems Engineering
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제41권4호
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pp.319-327
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2016
Purpose: Automated guidance systems (AGSs) for mobile farm machinery have several advantages over manual operation in the crop production industry. Many researchers and companies have tried to develop such a system. However, it is not easy to evaluate the performance of an AGS because there is no established device used to evaluate it that complies with the ISO 12188 standard. The objective of this study was to develop a tracking sensor system using five laser distance measurement sensors. Methods: One sensor-for long-range distance measurement-was used to measure travel distance and velocity. The other four sensors-for mid-range distance measurement-were used to measure lateral deviation. Stationary, manual driving, and A-B line tests were conducted, and the results were compared with the real-time kinematic differential global positioning system (RTK-DGPS) signal used by the AGS. Results: For the stationary test, the average error of the tracking sensor system was 1.99 mm, and the average error of the RTK-DGPS was 15.19 mm. For the two types of driving tests, the data trends were similar. A comparison of the changes in lateral deviation showed that the data stability of the developed tracking system was better. Conclusions: Although the tracking system was not capable of measuring long travel distances under strong sunlight illumination because of the long-range sensor's limitations, this dilemma could be overcome using a higher-performance sensor.
The study of the noise reduction of an automobile has been concentrated on the reduction of the automotive engine noise because the engine noise is the major cause of automotive noise. However, many studies of automotive engine noise led to the interest of the noise reduction of the exhaust and intake system. The method of the reduction of the induction noise can be classified by the method of passive control and the method of active control. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction at low frequency (below 500Hz) range and to be limited by a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used the LMS (Least-Mean-Square) algorithm because the LMS algorithm can easily obtain the complex transfer function in real-time. Especially, Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm goes bad when the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. So, in order to this problem, the modified FXLMS algorithm using Moving Bandpass Filter was proposed. In this study, MBPF was implemented and use ANC for automotive intake under revived rapidly accelerated driving conditions and it was verified its performance.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
도로전광표지(VMS: Variable Message Signs)는 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)를 구성하는 주요 서브시스템 중의 하나로서, 불특정 다수를 대상으로 실시간 교통소통 및 돌발상황 정보를 제공해 주는 유용한 기능을 수행한다. VMS에서 표출되는 교통정보는 운전자가 보다 쉽게 이해하고, 눈에 잘 띄고, 적정거리 내에서 판독하기 쉬워야 하는 조건을 만족 시켜야 한다. VMS 판독거리 (Legibility Distance)는 운전자가 VMS 메시지의 문자를 읽기 시작할 수 있는 지점에서 해당 VMS의 설치지점간의 거리를 의미하는데, 도로 및 교통여건, 운전자 특성 등을 고려한 적정 판독거리의 산정은 차량의 주행속도, VMS 메시지 정보량 등과 함께 효과적인 VMS 메시지의 설계 및 운영을 위한 필수조건이라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 실제 도로교통환경에 노출된 운전자의 작업부하를 고려한 보다 현실적인 판독거리 추정모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 서울시 도시고속도로, 영동 및 경부고속도로에 설치된 27개 VMS에 대한 운전자의 판독거리, VMS 메시지 특성, 운전자 특성, 도로기하구조 및 교통특성 등의 자료를 수집하고 분석하였다. 실제 주행환경에서 운전자의 판독위치 수집을 위해서는 DGPS(Differential Global Positioning System)장비를 이용하였다. 본 연구의 결과물인 판독거리 모형은 VMS 메시지 설계 및 운영을 위한 기본도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제32권1호
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pp.69-75
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2006
Head and neck squamous cell carcinoma(HNSCC) is the sixth most common cancer among men in the developed world affecting the tongue, pharynx, larynx and oral cavity. HNSCC is thought to represent a multistep process whereby carcinogen exposure leads to genetic instability in the tissue and accumulation of specific genetic events, which result in dysregulation of proliferation, differentiation, and cell loss and the acquisition of invasive capacity. Despite therapeutic and diagnostic progress in oncology during the past decades, the prognosis of HNSCC remains poor. Thus it seems that finding a biological tumor markers which will increase the early diagnosis and treatment monitoring rates, is of paramount importance in respect to improving prognosis. In an effort to identify gene expression signatures that may serve as biomarkers, this study several genes were selected, such as H3,3A, S100A7, UCHL1, GSTP1, PAI-2, PLK, TGF${\beta}$1 and bFGF, and used 7 HNSCC cell lines that were established various anatomical sites, and also 17 other cancer cell lines were used for control group using real-time quantitative RT-PCR and immunocytochemical analysis with a monoclonal antibody. In this study, S100A7 showed a clearly restricted occurrence in tongue originated cell line, and GSTP1 expression level in the pharynx originated cell line was very increased, relative to corresponding other cell lines. These results suggest that S100A7 and GSTP1 genes' expression can occur during tongue and pharynx originated head and neck tumorigenesis and that genetic change is an important driving force in the carcinogenesis process. This data indicate that S100A7 and GSTP1 expression pattern in HNSCC reflect both diagnostic clue and biological marker. And this is provides a foundation for the development of site-specific diagnostic strategies and treatments for HNSCC.
지구온난화의 원인인 $CO_2$를 줄이기 위한 연구들이 전(全) 산업분야에서 활발하게 진행되고 있는 가운데, 건설분야에서도 $CO_2$의 발생을 최소화하려는 연구들이 다양하게 추진되고 있다. $CO_2$ 발생량 최소화를 위한 연구는 $CO_2$ 배출량을 기반으로 하고 있는데 $CO_2$배출량을 산정하는 방법은 크게 연료사용량 대비 탄소배출계수를 이용한 방법, LCA기반 방법론 그리고 산업연관표를 이용한 방법으로 나뉜다. 특히 연료사용량을 기반으로 탄소배출계수를 이용하는 방법은 IPCC 에서 3가지 방법(Tier1~Tier3)을 권장하고 있다. 이 중 현재 가장 많이 활용되고 있는 방법이 Tier1으로서 연료사용량과 탄소배출계수만을 이용하는 방법이다. 그러나 이 방법은 차종별 이동거리가 반영되지 않을 뿐 아니라 주행환경 등의 반영이 안되기 때문에 정확한 $CO_2$배출량을 산정할 수 없다. 특히 건설프로젝트 는 프로젝트의 특성에 따라 이산화탄소 배출량은 달라질 수 있다. 하지만 현재의 방법으로는 이러한 차이를 제대로 반영할 수 없다. 따라서 개별 프로젝트의 특성을 반영하여 이산화탄소 배출량을 산정하는 방법론이 필요하며 이러한 방법론의 가장 핵심은 에너지를 사용하는 건설장비의 이산화탄소 배출량을 직접 측정하는 것이다. 본 연구에서는 건설과정에서 발생하는 이산화탄소의 배출량 산정방법론을 개발하기 위한 연구로서 건설장비의 이산화탄소 배출량을 실시간으로 측정할 수 있는 방법의 제안을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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