인간의 생명은 죽음을 맞이하는 한정된 시간을 갖는다. 이러한 시간에서 어떻게 살 것인가에 대한 고민을 하지 않을 수 없다. 그러면서 인간 삶의 목적은 행복을 지향하고 있다. 행복을 위한 고민은 웰빙의 문화적 흐름을 낳았다. 웰빙은 일상적인 의미에서 잘 먹고, 잘 사는 것을 느끼면 개인이 하고 싶은 것을 하면서 지내는 것을 의미한다. 하지만 현대의 이러한 흐름들은 현재 살고 인간 삶이 더욱 어려워 졌다는 것을 의미한기도 한다. 여기에 진정한 웰빙이 무엇인지 고민하지 않을 수 없다. 무엇보다 웰빙이 행복을 위한 방법이라면 그 원인을 파악함으로써 가능할 것이다. 이에 논자는 욕망의 문제에 집중하여 살펴보았다. 욕망은 인간 삶의 결핍과 장애로서 극복되어지거나 제거되어야 하지만 다른 측면에서는 삶의 동력으로서 작용한다. 욕망의 조절을 통해 진정한 웰빙의 의미를 찾을 수 있으며 행복은 실현될 수 있는 것이다. 무엇보다도 진정한 웰빙은 욕망을 어떻게 조절하고 사용함으로 행복과 불행으로 나아갈 수 있으며, 여기에는 도덕적인 입장을 반영할 때 진정한 웰빙의 흐름이 문화적으로 지속되리라 본다. 결국 웰빙이라는 것은 행복의 목적을 지향한다. 이러한 웰빙은 목표를 이루고자 하는 도전의 과정을 통해 성취하고 만족하는 삶으로 나와 타인에 대해 도덕적 가치를 갖는 삶을 의미한다. 이를 위해서는 인간의 삶에서 나와 관계된 모든 것들과의 균형을 유지하고, 안분지족하는 삶이라고 하겠다.
The development of a face robot basically targets very natural human-robot interaction (HRI), especially emotional interaction. So does a face robot introduced in this paper, named Buddy. Since Buddy was developed for a mobile service robot, it doesn't have a living-being like face such as human's or animal's, but a typically robot-like face with hard skin, which maybe suitable for mass production. Besides, its structure and mechanism should be simple and its production cost also should be low enough. This paper introduces the mechanisms and functions of mobile face robot named Buddy which can take on natural and precise facial expressions and make dynamic gestures driven by one laptop PC. Buddy also can perform lip-sync, eye-contact, face-tracking for lifelike interaction. By adopting a customized emotional reaction decision model, Buddy can create own personality, emotion and motive using various sensor data input. Based on this model, Buddy can interact probably with users and perform real-time learning using personality factors. The interaction performance of Buddy is successfully demonstrated by experiments and simulations.
The Train Diagnostic and Control System(TDCS) has been equipped on the modern Metro Vehicle, Locomotive and High Speed Train. The main purpose of this system is to support the identification of train status by real-time, the fast action against such failure events during revenue service and the fast convenient maintenance processes. Some of newest TCMS, a kind of control and monitoring system, has participated in the main control functions such as pantograph up and down, powering and braking command and so on. But these kind of control functions of the high speed train which has the operating speed over 300km/h are conducted by the train electrical logic circuits. The KTX-I and KTX-II - the local high speed train, are the typical example. The next generation TDCS for the ongoing project of distributed high speed train(HEMU) is designing with the target to increase main train control functions, to increase the reliability/avalibility and to increase the convenient driving. This paper introduces the overall configurations and functions of the new generation TDCS.
The shock absorber for vehicles is the important component to absorb the shock in driving. These essential components, piton and piston rod, must be made of S25C, S45C and SCM440 generally depending on kind of vehicles, precisely machined and assembled by the bolt. And it has been difficult to weld this sort of dissimilar materials. They could be unstable in the quality by the conventional arc welding. And also they have a lot of technical problems in manufacturing. But by the friction welding technique, it will be able to be made without such problems. These factors above necessitate nowadays the domestic development of the shock absorber by friction welding and a new approach of study on real-time quality evaluation by AE techniques.
본 논문에서는 기존 보험사들의 UBI(: Usage Based Insurance) 상품에서는 운전성향에 관한 다양한 데이타를 분석하거나 보험가입자 또는 보험사가 운행기록을 실시간 확인(모니터링)하는 수단으로서 텔레매틱스나 디지털 운행기록장치와 같은 첨단장치를 활용한다. 따라서, 본 연구에서는 무선통신 인프라 기능을 수행하고 있는 도시교통정보시스템(UTIS : Urban Traffic Information System)을 활용하여 PAYD, PHYD 및 MHYD등의 보험 상품을 연계하는 시스템을 개발하고자 한다. UTIS 시스템과 차량 운행기록 장치를 활용하여 운전자 성향을 분석하였다.
Drowsy driving is a significant factor in traffic accidents, so driver drowsiness detection system based on computer vision for convenience and safety has been actively studied. However, it is difficult to accurately detect the driver drowsiness in complex background and environmental change. In this paper, it proposed the driver drowsiness detection algorithm to determine whether the driver is drowsy through the measurement standard of a yawn, eyes drowsy status, and nod based on facial features. The proposed algorithm detect the driver drowsiness in the complex background, and it is robust to changes in the environment. The algorithm can be applied in real time because of the processing speed faster. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm reliably detected driver drowsiness. The processing speed of the proposed algorithm is about 0.084ms. Also, the proposed algorithm can achieve an average detection rate of 98.48% and 97.37% for a yawn, drowsy eyes, and nod in the daytime and nighttime.
The integration of intelligent devices, devices-level networks, and software into motor control systems can deliver improved diagnostics, fast warnings for increased system reliability, design flexibility, and simplified wiring. Remote access to motor-control information also affords an opportunity for reduced exposure to hazardous voltage and improved personnel safety during startup and trouble-shooting. This paper presents LonWorks fieldbus networked intelligent induction control system architecture. Experimental bed system with two inverter motor driving system for controlling 1.5kW induction motor is configured for LonWorks networked intelligent motor control. In recent years, MCCs have evolved to include component technologies, such as variable-speed drives, solid-state starters, and electronic overload relays. Integration was accomplished through hardwiring to a programmable logic controller (PLC) or distributed control system (DCS). Devicelevel communication networks brought new possibilities for advanced monitoring, control and diagnostics. This LonWorks network offered the opportunity for greatly simplified wiring, eliminating the bundles of control interwiring and corresponding complex interwiring diagrams. An intelligent MCC connected in device level control network proves users with significant new information for preventing or minimizing downtime. This information includes warnings of abnormal operation, identification of trip causes, automated logging of events, and electronic documentation. In order to show the application of the multi-motors control system, the prototype control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using LonWorks network.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.
Ubiquitous computing is a novel paradigm that is rapidly gaining in the scenario of wireless communications and telecommunications for realizing smart world. As rapid development of sensor technology, smart sensor system becomes more popular in automobile or vehicle. In this study, a new vehicle detection mechanism in real-time for blind spot area is proposed based on imaging sensors. To determine the position of other vehicles on the road is important for operation of driver assistance systems (DASs) to increase driving safety. As the result, blind spot detection of vehicles is addressed using an automobile detection algorithm for blind spots. The proposed vehicle verification utilizes the height and angle of a rear-looking vehicle mounted camera. Candidate vehicle information is extracted using adaptive shadow detection based on brightness values of an image of a vehicle area. The vehicle is verified using a training set with Haar-like features of candidate vehicles. Using these processes, moving vehicles can be detected in blind spots. The detection ratio of true vehicles was 91.1% in blind spots based on various experimental results.
본 논문은 실시간 음성인식명령으로 구동되는 지능형 이동기제어시스템을 제안한다. 제안된 이동기제어시스템은 메인모듈, 음성인식모듈, 모터구동모듈, 센서모듈로 구성된다. 80C196KC로 구현된 메인모듈에서 퍼지논리가 적용된 지능형 제어시스템을 제안한다. 사용자의 몸무게 및 여러 가지 주변 환경요인들에 의한 비선형성을 개선하기 위해서 피드백제어가 가능한 모터구동모듈과 센서모듈이 구현된다. 또한 제안된 시스템에서 이동로봇의 제어를 위한 9개의 단어를 사용하여 동작을 테스트하였고, 제어입력으로 음성명령과 조이스틱 사용 시 이동로봇의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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