한국마린엔지니어링학회 2000년도 춘계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2000 Spring Annual Meeting)
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pp.11-15
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2000
This paper provides a basic study on automatic of a trailer type vehicle which consists of two parts such as a tractor and a trailer Backward moving and parking control is very important to automate this type of vehicle. However it is very difficult to control such their motion since a trailer type vehicle is a non-holonomic system. Therefore in this paper we propose the backward path tracking control algorithm for a trailer type vehicle. And also this paper presents the results of simulation to verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
The function of the automatic train operation(ATO) system is to regulate the train ride comfort during start, acceleration and deceleration and execute operation of constant speed travelling and fixed point parking. The mathematical model for the train is presented by considering unknown disturbances which consist of start resistance, travelling resistance, slope resistance, curve resistance and so on. The speed control of ATO system is designed by considering the disturbances. The simulation is executed to verify the speed control performance and compare its performance with that of a PID-type ATO control system under the disturbances. Simulation results show that the control performance of gain scheduled control for ATO system is better than that of the conventional PID controller.
In this study, an optical identification system was developed, wherein visible light is used to transmit the interrogating signal, and infrared is used to send the response signal. In the reader, visible light from a light emitting diode (LED) array was modulated via modified pulse width modulation for flicker-free illumination and dimming control. Moreover, the duty factor of the dimming control time was employed to control the illumination from the LED. In the transponder, the spike signal in the output of the high-pass filter was utilized to recover the interrogating signal while preventing interference from the 120-Hz noise from adjacent lighting lamps. The illumination was controlled in 26-86% range of the constant wave LED illumination by changing the duty factor from 20% to 90%. This configuration is advantageous for the construction of optical identification systems for automatic security check and car fare calculation at toll gates or parking facilities.
최근 차량의 안전에 관한 기술은 전자 및 제어분야의 기술이 접목되어 능동 안전 시스템이 개발되고 있다. ABC(Active Body Control), ABS(Antilock Brake System), ACC(Adaptive Cruise Control) 기술이 대표적이라 할 수 있다. 이러한 기술은 전자 제어 장치를 기반으로 하고 있으며, 차량 네트워크로 데이터를 실시간으로 공유한다. 따라서 본 논문에서는 기계식으로 구성되어 수동으로 작동되는 주차 브레이크 장치를 차량용 네트워크인 CAN를 이용하여 자동으로 작동될 수 있도록 제어 알고리즘 구현과 응용 어플리케이션을 구현한다. 또한 구현되는 제어시스템을 통해 기존의 차량내 전자제어시스템과 통합 운영할 수 있는 가능성을 확인한다.
무선 이동 네트워크 환경을 이용하여 특정교역에 산재해 있는 노상 및 노외 유·무료 주자창의 무인 요금징수장비를 실 시간으로 제어·관리하여 이용자에게 휴대용 컴퓨터 핀 셀룰러폰을 통해 정보를 제공할 수 있는 주차관리시스템을 제안한다. 본 논문에서 각 요금징수장비는 현재 상용화되어 있는 각 통신사의 PCS 또는 Cellular Phone의 COMA SMS(Code Division Multiple Access Short Message Service)를 이용하여 장비의 상태 및 제어 기법을 제안하였으며, 이 경우 추가적인 무선망 관리장비가 필요 없이 mobile phone만을 이용하기 때문에 아직 일반화되지 않은 고비용의 무선패킷통신을 대신할 수 있어 향후 S/W 교체만으로 전환 가능하여 보다 유용한 기법이 될 것으로 기대 된다.
자동차 번호판 검출 자동화(ALPD: Automatic License Plate Detection) 시스템은 효율적인 교통 관제를 위한 핵심 기술이며, 통행료 지불 시스템, 주차장 및 교통 관리와 같은 많은 응용에 사용되어 업무의 효율을 높이고 있다. 최근까지의 ALPD에 관한 연구에서는 주로 영상처리를 위해 설계된 기존의 특징들을 추출하여 번호판 검출에 사용해왔다. 이러한 종래의 방법은 속도에 이점은 있으나, 다양한 환경 변화에 따른 성능 저하를 보였다. 본 논문에서는 전반적인 성능을 향상시키기 위하여 Faster R-CNN과 CNN으로 구성되는 두 단 구조를 활용하는 방법을 제안한다. 이를 통해 동작 속도를 향상시키고, 다양한 환경변화에 강인하도록 구성하였다. 첫 번째 단계에서는 Faster R-CNN을 적용하여 번호판 영역 후보영역들을 선별하며, 두 번째 단에서 CNN을 활용하여 후보영역들 중에서 False Positives를 제거함으로써 검출률을 향상시켰다. 이를 통해 ZFNet을 기반으로 하여 99.94%의 검출률을 달성하였다. 또한 평균 운용시간은 80ms/image로써 빠르고 강인한 실시간 번호판 검출 시스템을 구현할 수 있었다.
최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
This study aims to analyze the cases of storage space outside housing unit and propose the activation plan. The issue of storage in residential complex has continued to be reported. This is more salient due to the recent preference trend for small houses, the constant increase of living goods and the limitation of the available space inside housing unit. Although more apartment houses are trying to have individual storage in the exterior space to address these issues, there is still a paucity of the related studies and more studies are required. In this study, we conducted on-site investigation and user interview of each case to propose active usage of the storage space outside housing unit. Result of this study shows that the most crucial factor to improve is 'accessibility' in order to activate the storage space. Storage room should be located close to each household or the individual parking space. The second factor is the size and the structure of the storage room. The sufficient space for keeping and taking large objects out are required. The front of the storage room should have a clogged structure to insure privacy. The third is the provision of suitable support programs such as the system that occupants can check remotely what items are in their storage rooms, garage sale, laundry service, auto cleaning system and rental program. Those programs are required for efficient management and activation of space. Another requirement is to improve environmental factors which include maintenance of optimal temperature and humidity, automatic ventilation system, control of individual lights, and security enhancement. Based on the results of the survey, we provide basic data which can be used for practical space planning to activate exterior storage space of the housing unit. Further surveys are required to develop this study by obtaining more data for generalization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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