이 연구는 국방장비의 고장률함수가 욕조곡선을 이루고 있는지를 조사하기 위한 것이다. 국방장비 가운데 K-1 전차를 선택하여 고장확률밀도함수에 대한 고장률함수의 형태를 조사하였다. 또 다른 목적은 전차 운용환경에 따라 고장발생 차이가 발생하는지를 조사하는 것이다. 연구 결과, K-1전차의 고장률은 대체로 와이블분포를 따르고 있음을 보여준다. 와이블분포는 욕조곡선과 같이 시스템의 고장률이 전체 수명주기동안 다른 모양을 가지고 있을 때 유용하다. 전차가 운용을 개시하는 초기시점의 고장률함수는 고장이 많이 발생하다가 시간이 경과함에 따라 점차 낮아지는 와이블분포의 감소형 함수를 따르고 있다. 초기고장 시기를 지나면 고장이 안정적으로 발생하는 임의고장 단계에 이르며 이 시기는 고장률이 일정한 와이블분포를 따르게 된다. 장비의 사용기간이 증가하게 되면 마모로 인한 고장이 점차 증가하며 고장률함수는 증가형 함수를 따르게 된다. 또한 연구를 통해 전차의 운용 지형이 열악한 환경에서 고장이 더 많이 발생하고 있음을 알 수 있다. 연구 결과 시사점으로는 창정비 주기를 설정하는데 있어 욕조곡선에서 마모고장이 발생하는 시점을 창정비 시기로 선택해야 할 것이다. 또한 전차 운용 지형을 고려하여 창정비 주기를 조절해야 할 것이다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.15-23
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2007
In surveillance, monitoring, and target tracking operations, high-resolution images should be obtained even if the target is in a far distance. Frequent movements of vehicles such as boats degrade the image quality of onboard camera systems. Therefore, stabilizer mechanisms are required to stabilize the line of sight of boatboard camera systems against boat movements. This paper addresses design and implementation of a strapdown boatboard camera stabilizer. A two degree of freedom(DOF)(pan/tilt) robot performs the stabilization task. The main problem is divided into two subproblems dealing with attitude estimation and attitude control. It is assumed that exact estimate of the boat movement is available from an attitude estimation system. Estimates obtained in this way are carefully transformed to robot coordinate frame to provide desired trajectories, which should be tracked by the robot to compensate for the boat movements. Such a practical robotic system includes actuators with fast dynamics(electrical dynamics) and has more degrees of freedom than control inputs. Backstepping method is employed to deal with this problem by extending the control effectiveness.
The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.
Recently, Use of Auxiliary power unit(APU) is increasing by growing demand for improvement of insufficient electric power and installation of emergency generation devices in military tracked vehicles and civil markets. And the trend is that the units are demanded for smaller size, lighter weight and higher output power, etc to suit consumer demands. To achieve these, it is essential to develop high performance system. Therefore, in this study, it was conducted in numerical analysis to investigate flow characteristics of rotor in APU generator. Also output performance of APU applied on the rotor is analyzed by experimental method. As the result, higher rotating speed of rotor caused high air flow rate at suction and it leads to linear increase of discharging flow rate. The maximum theoretical power was achieved at 12 $m^3$/min of flow rate and, at that time, output power of generator was about 7.825 kW. Also, it can be confirmed the stabilization of output performance is achieved in about 2 seconds by experiment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2355-2373
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2011
Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.
본 논문에서는 지능적인 교통감시를 위해 궤적 정합을 이용한 특징 기반의 새로운 차량 추적 시스템을 제안한다. 제안된 차량 추적 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 특징 추적 및 궤적 정합을 통한 그룹핑의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 및 추적 단계에서는 입력된 영상에서 차량으로 추정할 수 있는 부속 정보를 추출하기 위해 꼭지점 추출 영상처리 기법을 적용하여 차량의 특징점으로 추출하고 선형 칼만 필터을 이용하여 특징들을 추적한다. 그룹핑 단계에서는 개별 차량에 소속된 특징점들을 하나의 그룹으로 분류한다. 이때, 특징 기반 추적방식의 문제점인 객체 중첩 문제를 해결하기 위해 특징들의 위치 정보와 궤적 정합을 이용한 새로운 그룹핑 방법을 제시한다 마지막으로, 차량들이 근접하거나 부분 겹침이 일어나는 경우의 교통영상에 적용하여 제안된 추적 시스템의 성능을 보인다.
There are U.S. troops with a force about 290,000 strong stationed all around the world, approximately 150 countries. Among the troops, USFK has performed principal part with its stationing for 50 years against the military threat of North Korea. However, as a result of an investigation made into environmental contamination of several bases which were restituted from US to ROK by the Land Partnership Plan in the process of relocation of USFK, it was found that the area was contaminated by not only TPH and BTEX caused by diesel fuel and JP-8 but also various heavy metal over the standard level according to the operations of corps. Among these bases, 4 corps, each of which has different duties and function, were chosen to be analyzed for the characteristics and degrees of soil contamination. Fisrt of all, in armored camp the soil was contaminated by TPH and heavy metal (Zn, Ni, Pb) due to the repairing activities of tracked vehicles and shooting exercises. In army aviation camp, the soil was contaminated by TPH, BTEX and heavy metal (Zn, Cd) due to repairing activities of aircrafts. Also, in engineer camp there was contaminated area polluted by TPH and heavy metal (Zn, Pb) caused by open-air storage of various construction materials and TPH, BTEX and heavy metal (Zn, Pb, Cu) contamination of aircraft shooting area in shooting range camp were detected. Managing environment will be more effective when we identify the contaminative characteristics and take necessary measures in advance.
이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.
우주 발사체는 치밀한 비행 계획에 따라 사전에 결정된 경로를 비행하도록 설계된다. 그러나 비정상으로 추력이 종료되거나 계획된 비행경로를 이탈한 경우, 또는 자유 낙하 중인 대기권 재진입 발사체에 대한 추적 과정에서 추적 센서의 측정이 불가하게 된 경우 등에는 별도의 추적 장비를 이용한 추적 또는 신속한 낙하지점 추정이 필요하다. 본 논문에서는 클러터 환경에서 무추력 탄도 비행 중인 발사체에 대한 위치 정보를 획득하고 트랙을 생성 및 유지하기 위하여 Integrated Track Splitting(ITS) 알고리듬과 Extended Kalman Filter(EKF)를 결합한 ITS-EKF 알고리듬 적용을 제안한다. 따라서 대기권 재진입 발사체에 대하여 ITS-EKF 알고리듬을 적용한 시뮬레이션을 통해 추적 성능 확인 및 지상 낙하지점을 추정한다. ITS-EKF 알고리듬 적용 결과의 적절성을 확인하기 위하여 ITS와 Particle Filter를 결합한 ITS-PF 알고리듬을 적용하여 구한 추적 성능 및 낙하지점 분포 결과와 비교하여 제시된 알고리듬이 효과적인 실시간 On-line 낙하지점 추정에 사용이 가능함을 확인한다.
군 지형분석지도의 속성데이터 타입은 DIGEST의 FACC를 사용하고 있어 다른 타입의 속성데이터를 사용하고 있는 국내 주제도를 활용하는 것은 한계점이 있다. 그러나 군 현장에서는 국내의 주제도를 활용하고자 하는 시도들이 있지만 연구가 충분치 않다. 그래서 군 지형분석지도 제작에 필요한 속성 데이터와 국내 주제도와 속성을 매칭을 하여 정의하였고 FM 5-33에 정의된 야지기동로 분석방법에 따라 분석을 하였다. 그러나 지형분석지도 중 식생도에서 수목의 종류에 대한 데이터는 있지만 수목의 직경은 없었다. 수목의 직경은 군 (궤도)차량들이 일정한 직경까지 극복할 수 있기 때문에 분석 시 필요한 요소이다. 본 논문에서는 1:5000 임상도의 수목의 영급을 활용하여 임분수확표에 있는 일부 수목의 직경과 이외의 수목 직경은 경급을 활용하여 수목의 직경을 산정하는데 중점적을 두고 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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