• 제목/요약/키워드: Real-time driving

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급가속시 자동차 흡기계의 능동소음제어 성능향상을 위한 Correlation FXLMS 알고리듬 개발 (Development of Correlation FXLMS Algorithm for the Performance Improvement in the Active Noise Control of Automotive Intake System under Rapid Acceleration)

  • 이경태;심현진;아미누딘빈아부;이정윤;오재응
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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    • pp.551-554
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    • 2005
  • The method of the reduction of the automotive 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, When the 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. Thus Normalized FXLMS algorithm was developed to improve the control performance under the rapid acceleration. The advantage of Normalized FXLMS algorithm is that the step size is no longer constant. Instead, it varies with time. But there is one additional practical difficulty that can arise when a nonstationary input is used. If the input is zero for consecutive samples, then the step size becomes unbounded. So, in order to solve this problem. the Correlation FXLMS algorithm was developed. The Correlation FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Correlation FXLMS Is presented in comparison with that of the other FXLMS algorithms based on computer simulations.

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데이터 큐브 모델과 SVM을 이용한 철도 선로전환기의 교체시기 탐지 (Replacement Condition Detection of Railway Point Machines Using Data Cube and SVM)

  • 최용주;오지영;박대희;정용화;김희영
    • 스마트미디어저널
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    • 제6권2호
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    • pp.33-41
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    • 2017
  • 철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 노후화로 인한 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 적절한 교체시기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 철도 현장에서 획득한 선로전환기의 전류신호로부터 다차원 데이터 큐브를 구성하고 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석을 통하여 체계적으로 "교체가 필요한 데이터"와 "교체 시점이 아닌 데이터" 집합을 정제하여 분류하였다. 또한 선로전환기의 교체시기 탐지 문제를 이진 분류 문제로 해석하여 이진 분류기의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 탐지기로 설계함으로써 선로전환기의 노후화에 따른 적절한 교체시기를 탐지하는 시스템을 제안한다. 이때, 입력되는 전류 신호를 DWT(Discrete Wavelet Transform)와 PCA(Principal Components Analysis) 기법으로 고차원의 특징벡터 신호를 정보의 손실을 최소화하면서 저차원의 특징벡터로 변환한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 이상상황 정보가 포함된 대규모의 전류 신호를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 탐지 정확도를 확인하였다.

블랙박스를 활용한 AI 기반 사고처리 (AI-based incident handling using a black box)

  • 박기원;이건우;유준혁;김신형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1188-1191
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    • 2021
  • 블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.

Lidar 센서를 활용한 최적 경로 안내 알고리즘 (Optimal Route Guidance Algorithm using Lidar Sensor)

  • 최승진;김도훈;임지후;박상현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.400-403
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    • 2021
  • 최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.

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IT 기반의 공공서비스 혁신: 서울도시철도공사의 모바일 오피스 사례 (How IT Drives Innovations for Public Service: Mobile Office for Seoul Metropolitan Railway)

  • 조남재;최정인;오승희
    • 경영정보학연구
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    • 제14권1호
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    • pp.67-84
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    • 2012
  • 안정적인 무선 네트워크 환경과 이동성이 강화된 스마트 휴대용 매체 보급에 힘입어 산업 경쟁력을 강화할 기술로서 모바일 오피스 시스템(Mobile Office System)이 주목받고 있다. 모바일 오피스 시스템이 기업 내 외부의 커뮤니케이션과 실시간 정보 공유 및 업무처리를 가능하게 함으로써 업무 효율성을 증진시킬 것이라는 기대하에 국내외적으로 공공기관과 대기업, 중소기업에 이르기까지 그 활용범위가 점차 확산되고 있다. 본 연구는 업무 특성을 고려하여 적합한 모바일 오피스 체계를 자체적으로 개발하여 활용한 사례를 선정하여 심층분석 하였다 사례 분석 대상으로 선정된 서울도시철도공사는 모바일 오피스 시스템 활용을 통해 직원들의 이동시간(10%)과 행정시간(10%)을 현저히 줄일 수 있었고, 그로 인해 근무시간의 대부분(80%)을 필요한 작업에 효율적으로 활용할 수 있게 되었다. 업무 생산성의 증가는 원가절감으로 이어졌고, 무엇보다 중요한 지표인 지하철의 안전도를 대폭 향상시켰다. 본 사례분석의 결과는 향후 모바일 오피스 시스템을 도입하고자 하는 기업들에게 업무특성과 기술 및 서비스의 적합성의 중요성을 이해하도록 함으로써 사용자의 능동적이고 주도적인 설계와 참여를 통한 성공적 모바일 오피스 시스템 구축 및 활용을 위한 시사점과 지침을 제시하고 있다.

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도로 위계 구조를 고려한 동적 최적경로 탐색 기법개발 (A Dynamic Shortest Path Finding Model using Hierarchical Road Networks)

  • 김범일;이승재
    • 대한교통학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.91-102
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    • 2005
  • 사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.

원격운용 시스템의 네트워크 성능분석을 위한 시간동기화 방안에 관한 연구 (A Study on Time Synchronization Method for Analyzing the Network Performance of Remote Control System)

  • 양동원;김남곤;김도종
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.141-149
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    • 2022
  • 인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.

IoV 데이터와 도로 분할 알고리즘을 이용한 택시 정차위치 파악 (Finding Stop Position of Taxis using IoV data and road segment algorithm)

  • 임동진;가;정한민
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.590-592
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    • 2018
  • 손님을 태우기 위해 도로에서 불법으로 정차하는 택시들은 교통체증을 유발하고 때때로 교통사고의 원인이 되기도 한다. 택시들의 정차 위치는 택시 기사들의 오랜 경험에 의해 정해지고 있다. 이번 연구에서는 시간대별 정차 위치를 파악해 택시기사들과 지역을 처음 방문하는 손님들에게 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 택시 40대에 설치된 센서에서 수집되는 Internet of Vehicle(IoV) 데이터를 이용하였다. 기존의 연구들은 택시를 중심으로 군집을 형성하였다. 이 방법은 택시의 위치에 따라 군집의 위치가 변한다. 또한 택시가 범위 내에 일정 대수 이상이 있어야 군집이 형성되기 때문에 실시간으로 정차위치를 파악하기가 어렵다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 분할 알고리즘을 사용했다. 기존 연구들과 달리 도로를 중심으로 군집이 형성되기 때문에 군집의 위치가 고정적이며 택시 대수에 영향을 받지 않기 때문에 실시간으로 정차 위치를 파악하는 것이 가능하다. 도로 분할은 30M 단위로 이루어져 있으며, 시간대별, 평일, 주말로 분할된 택시 위치 데이터를 가장 가까운 포인트에 매핑하였다. 매핑결과 주말의 경우 운행하는 택시 수가 적어 시간대 별로 큰 차이를 보기 어려웠으나 평일의 경우 출퇴근 시간대와 심야 시간대간의 정차 위치 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구결과를 통해 택시 불법 주정차 방지와 택시 승강장 설치위치 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

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탈착식 자전거 캐리어용 흡착 패드의 실험 및 전산적 방법을 활용한 구조해석 (Structural Analysis of a Suction Pad for a Removable Bike Carrier using Computational and Experimental Methods)

  • 서영성;임근원
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.622-628
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    • 2016
  • 자동차에 부착하여 사용하는 자전거 캐리어 지지용 흡착 패드는 운행 중 임의의 진동과 원심력과 같은 과도한 동적 하중을 받을 수 있어, 구조 안전성의 검토가 중요하다. 이를 위해서는 유체-구조 연계 유한요소해석을 이용하여 패드의 하부 압력이 패드에 가해지는 하중이나 모멘트의 변화에 따라 실시간으로 변화하는 것을 고려하여야 하나, 실제 상황의 모델링이 어렵고 계산을 위한 소프트웨어 비용이 높은 단점이 있기도 하지만, 정확한 결과를 얻기도 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실험과 전산적인 방법을 조합하여 활용하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 변화하는 하중에 따라 패드 하부의 압력과 접촉 면적을 실시간으로 측정하고 여기서 얻어진 데이터를 비선형 탄성 유한요소해석에 입력하여 활용하는 방법이다. 개발 단계의 제품 형상으로 실험 및 계산을 수행한 결과, 마운트 패드는 축 방향 하중에 대해서는 비교적 안전하나, 회전 하중이 과도하게 작용할 경우 패드가 바닥으로부터 분리되거나 패드 표면에 국부적인 손상이 일어날 수 있어 안전 여유가 많지 않음을 보여주었다. 작용하는 하중의 크기 및 형태에 따라 변화하는 접촉 거동을 예측하는 결과는 실험 결과와 잘 일치하였다. 본 연구에서 제안하는 해석 방법은 유사한 흡착 패드 시스템을 설계할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 보인다.

실시간 주행 안정성 분석을 위한 6X6 스키드 조향 무인 자율 주행 차량의 경로 추종 제어 (Path Tracking Control of 6X6 Skid Steering Unmanned Ground Vehicle for Real Time Traversability)

  • 홍효성;한종부;송하준;정사무엘;김성수;유완석;원문철;주상현
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권7호
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    • pp.599-605
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    • 2017
  • 무인 자율 주행 차량이 야지 환경에서 안전하게 주행하기 위해서는 차량의 주행 안정성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실시간 주행 안정성 분석을 위한 자율 주행 시뮬레이션에 적용되는 경로 추종 제어기를 제시한다. 경로 추종 제어기는 Preview 거리를 사용하여 차량의 지향 각을 제어하고, 요 모멘트 관측기로부터 추정된 외란 모멘트를 보상하여 지향 각 오차와 횡 방향 거리 오차를 감소시킨다. 곡선 경로에서는 곡률을 이용하여 차량의 주행 속도를 결정한다. 대상 차량은 6X6 스키드 조향 차량이기 때문에 6개의 휠에 서로 다른 구동력을 분배하는 방법을 사용하여 주어진 경로를 주행한다. ADAMS에서 모델링 된 차량을 MATLAB과 연동시켜 시뮬레이션하고, 경로 추종 제어기 성능을 검증하였다.