본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.
An efficient urban outdoor localization and navigation system is proposed for car-like robots. First an accurate outdoor localization method is suggested using line/arc features and 2.5D map matching with LRFs (Laser Range Finders), which can reduce the number of singular cases and increase accuracy. Also, path generation, path tracking, and path modification algorithms are proposed for navigation. All these algorithms are implemented on an electric scooter to construct an autonomous urban outdoor localization and navigation system. Experiments reveal the practicality of the proposed system.
Therefore, with this development assignment we'd like to develop the hybrid system combining 800W DMFC (Direct Methanol Fuel Cell) and 1.6kW of Lithium secondary battery pack which can be applied to the most common small cart. a scooter, to secure the development capability of hundreds of Watts DMFC, the high-capacity Lithium secondary battery pack, the technology of BMS (Battery Management System) and the development technology of hybrid system. DMFC, in fact, has lower energy efficiency than PEMFC (Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell); however, it has several advantages in terms of fuel storage and use. It is pretty easy to be stored and used without any additional colling and heating devices because of its insensitive liquid methanol to temperature. In conclusion, DMFC system is the most suitable device for small mobile vehicles.
최근 레저와 이동수단으로 전기를 이용한 스쿠터와 자전거가 많이 연구 개발되고 있다. 이러한 어플리케이션에 사용되는 모터의 경우은 설계 및 제어 비용이 저렴하면서도 소음이 작고, 출력밀도와 효율이 요구가 된다. 대부분의 경우 BLDC가 전동기 및 제어기 제작 단가가 저렴하여 자전거 및 스쿠터의 전기 추진용으로 많이 사용되었지만 소음 및 효율등의 성능면에서는 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 현재 출력밀도와 효율이 높은 IPMSM이 많이 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 전기 스쿠터용 IPMSM의 영구자석 형상에 따른 특성을 연구하였다.
직립식 전동 스쿠터는 전동기를 이용한 근거리 이동 수단으로 일종의 1인용 스쿠터이다. 현재 여러가지 마이크로프로세서를 이용하여 주행을제어하는 직립식 전동 스쿠터가 개발되고 있다. 본 연구에서는 PIC16F877A와 자이로 및 가속도 센서를 이용하여 스쿠터의 운행 시 안정성을 개선할 수 있는 방법을 제시 하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권8호
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pp.863-869
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2006
A new CVT, the inner spherical traction CVT (ISCVT) is introduced. Transmission of the most scooters is the self-controlled variable pulley-belt type of CVT having some disadvantages in the fuel consumption and the limitation of the transmittable power due to the slippage between the belt and pulley. Unlike this, ISCVT controlled directly by driver is more efficient and the contact mechanism having the same line of contact normal of the spherical rotors of different radii on common center causes that the power density and torque capacity are remarkably improved. The prototype with the specifications of 50cc scooter is designed and tested.
최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.
The personal mobility Sharing service is currently active. Especially, electric scooters are widely utilized because they can move comfortably at a high speed over a short distance with a simple driving method. Its driving method is easy, but there is no protection device to protect the bare body. So, there is a greater accident than other means of transportation, and if two people are on board, there is higher accident probability. However, since there is no specific ways to prevent multi-person boarding yet, we propose a multi-person boarding detection model using tilt and pressure sensor. The proposed method measures the tilt degree and direction by using a tilt sensor installed in the center of the board plate and detects multi-people riding.
세그웨이를 시작으로 다양한 형태의 퍼스널 모빌리티(PM)가 판매 및 이용되고 있다. PM이 갖춘 편의성으로 인해 급격히 보급되고 있으며, 이와 함께 안전사고도 급증하고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 PM과 관련된 다양한 연구 및 제도가 마련되고 있다. 그러나 안전도 향상을 위한 방안으로는 제품 자체의 기능적 인증분야로 한정되어 있으며, 탑승자의 주행 안전성에 대한 평가기준 및 지표 마련은 이루어진 바 없다. 본 논문에서는 PM의 주행 안전성 평가에 적용 가능한 지표를 검토하였으며, 도출된 지표를 이용하여 3종의 PM과 보행에 대해 안전성 평가를 수행하여 결과를 제시하였다. 타 분야에서 활용되고 있는 지표 중 최종 선정한 지표는 COG(Center of the gravity)와 SM(Stability Metric)이다. COG는 무게중심이 중력 방향에서 벗어난 정도를 평가하는 지표이며 SM은 PM이 움직일 때 발생되는 힘을 내부의 힘, 각운동량, 지면반발력으로 보고 정규화한 값으로 움직이지 않을 때는 0이 되며 음의 값은 전복됨을 의미하므로 PM의 주행안전성 평가에 활용 가능하다. COG의 경우 평균값과 분산값을 기준으로 안전도를 평가하여 결론을 제시하였다. 3종의 PM 중 Scooter의 경우 탑승형태를 입식과 좌식으로 구분하여 시행하였으며, 그 결과 COG의 움직임으로 평가하였을 경우 wheel chair가 평균 6.54mm로 가장 안전하며 kickboard가 가장 불안전한 것으로 분석되었다. SM분석 결과, wheel chair가 가장 안전하며, 좌식 탑승의 형태가 입식보다 안전한 것으로 평가되었다. 이와 같은 분석 방법을 이용하여 향후 보다 다양한 제품군에 대한 주행안전성 평가가 필요할 것으로 판단되며, 운전자 중심 뿐만 아니라 기기 자체에 대한 주행안전성 평가가 함께 이루어져야 할 것이다.
최근 장애인의 이동권 보장에 대한 요구에 따라 전동보장구의 사용이 급증하고 있고, 이동권 확대 및 보조기기 사용편리를 위한 전동보장구의 충전 시설이 늘어나고 있다. 하지만 현재 국내에는 이들 충전 시설에 대한 기준이 없어 효율적인 설치 및 운영이 되지 않고 있다. 본 연구에서는 효율적인 전동보장구 충전소 설치 및 운영을 위해 이에 대한 국내외 규정 및 실태에 대한 조사연구를 실시하고, 장애인 당사자들을 대상으로 한 설문조사를 실시하여 실제 충전소 사용에 대한 문제점을 파악하고 사용자의 요구사항을 조사하였다. 이를 토대로 합리적이고 효율적인 국내 충전소 설치 및 운영방안을 마련하였다. 그 결과 현재의 충전소에 보급된 충전기로는 효과적인 충전 서비스를 제공하지 못하는 기기적인 문제점을 파악하여 이의 개선안을 제시하였고 국가, 지방자치단체의 건물 또는 도서관, 극장, 체육시설, 백화점, 박물관 등 일정 이상의 사람들이 사용하는 공용시설에서는 충전소 설치를 의무화하도록 제시하였다. 한편 충전소를 설치할 경우 독립된 공간을 확보하도록 하여 충전소를 이용하는 사람의 사생활을 보호하도록 하고 충전소 내 여러 가지 편의장비를 갖추도록 권고하여 이용자의 편리를 높이도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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