Reduction of the atmospheric pressure in high altitude affects brake booster system which was operated by the difference between the intake pressure and the atmospheric pressure. So, braking system can not stably perform due to decrease of brake boost pressure. In this study, effects of altitude change on engine intake pressure was analyzed by prediction model of engine intake pressure which was studied previously. And engine intake pressure was simulated by simulation model in various driving conditions and environmental conditions.
A three-dimensional dynamic model for simulating various motions of full vehicle is presented. The model has 16 independent degrees of freedom (DOF) consisting of three kinds of components; a vehicle body of 6 DOF, 4 independent suspensions equipped at every corner of the body, and 4 tire models linked with each suspension. The dynamic equations are represented in six coordinate frames such as world fixed coordinate, vehicle fixed coordinate, and four wheel fixed coordinate frames. Then these lead to the approximated prediction model of vehicle posture. Both lateral and longitudinal dynamics can be computed simultaneously under the conditions of which various inputs including steering command, driving torque, gravity, rolling resistance of tire, aerodynamic resistance, etc. are considered. It is shown through simulations that the proposed 3D model can be useful for precise design and performance analysis of any full vehicle control systems.
동맥혈의 맥동성분에 의한 파장별 광흡수도를 측정하여 비침습적으로 산소포화도 값을 알수 있는 펄스옥시미터 장치와 신호처리방법을 개발하고 예측 알고리즘을 적용하였다. 본 장치는 광원 및 검출기로 구성된 프로브와 광신호 처리부, LED 구동회로 PC 인터페이스부로 구성되었고 데이터의 수집을 위한 구동소프트웨어 및 데이터 처리 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 산소포화도 측정장치의 성능을 평가하는데에는 Bio-Tek 사의 펄스 옥시미터 시뮬레이터를 사용하여 다양한 알고리즘 및 데이터처리 방법들을 비교분석한 결과 맥동파형의 $In(I_p/I_v) 값을 I_{avr}$값으로 보정하는 계산 알고리즘의 방법과 진폭비보다 면적비를 이용한 계산방법이 산소포화도와의 상관관계가 우수한 것으로 나타났다. 정확한 신호 획득을 위해 개발된 맥동의 기저선 보상처리 프로그램을 inv-vivo 테스트의 데이터 처리방법에 적용하여 결과가 향상되는 것을 확인하였고 광원으로 660nm(Red)와 805nm(IR)파장을 이용한 경우보다 660nm(Red)와 940nm(IR) 파장을 이용했을 때 산소포화도와의 상관관계 및 정밀도에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.
EPB TBM의 굴진성능 예측은 터널 시공성 향상을 위해 매우 중요하며, 따라서 현재까지 TBM 굴진을 수치 해석적으로 모사하기 위한 다양한 시도들이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 EPB TBM의 운전조건에 따른 굴진성능을 평가하기 위해 개별요소법(DEM, discrete element method)과 유한차분법(FDM, finite difference method)을 연계한 수치해석 모델을 사용하여 운전조건을 변경해가며 매개변수 해석을 수행하였다. 해석은 커터헤드의 회전속도를 2 rpm으로 일정하게 유지한 상태에서 굴진속도를 0.5, 1.0 mm/sec, 스크류 컨베이어의 회전속도를 5, 15, 25 rpm으로 조건을 변경해가며 수행되었다. 운전조건의 변화에 따라 측정되는 토크, 추력, 챔버압, 배토량을 비교하였으며 매개변수 해석 결과를 통해 개별요소법-유한차분법 연계 TBM 굴진해석 모델을 사용하여 최적 TBM 운전조건을 예측할 수 있음을 나타냈다.
Objective: The purpose of this study was to confirm difference between angular foot movement time and existing foot Fitts' law predicting times, and to develop the angular foot Fitts' law in the foot tapping task. Background: Existing studies of foot Fitts' law focused on horizontal movement to predict the movement time. However, when driving a car, humans move their foot from the accelerator to the brake with a fixed heel. Therefore, we examined the experiment to measure angular foot movement time in reciprocal foot tapping task and compared to conventional foot Fitts' law predicting time. And, we developed the angular foot Fitts' law. Method: In this study, we compared the angular foot movement time in foot tapping task and the predicted time of four conventional linear foot Fitts' law models - Drury's foot Fitts' law, Drury's ballistic, Hoffmann's ballistic, Hoffmann's visually-controlled. 11 subjects participated in this experiment to get a movement time and three target degrees of 20, 40, and 60 were used. And, conventional models were calculated for the prediction time. To analyze the movement time, linear and arc distance between targets were used for variables of model. Finally, the angular foot Fitts' law was developed from experimental data. Results: The average movement times for each experiment were 412.2ms, 474.9ms, and 526.6ms for the 89mm, 172mm, and 253mm linear distance conditions. The results also showed significant differences in performance time between different angle level. However, all of conventional linear foot Fitts' laws ranged 135.6ms to 401.2ms. On the other hand, the angular foot Fitts' law predicted the angular movement time well. Conclusion: Conventional linear foot Fitts' laws were underestimated and have a limitation to predict the foot movement time in the real task related angular foot movement. Application: This study is useful when considering the human behavior of angular foot movement such as driving or foot input device.
파워 글라스 시스템의 특성은 주로 윈도우 레귤레이터의 거동 특성과 글라스 런에 의한 저항에 의해 결정되며, 시험 결과 분석을 통해 시스템의 성능을 예측한다. 본 논문에서는 시험적인 방법의 한계를 해결하기 위해, 익스플리시트 코드를 사용한 해석적 방법을 제안하였다. 해석 모델에 사용한 글라스 런은 무니-리블린 모델을 사용하여 모델링 하였고, 다양한 조건에서의 마찰 시험을 실시하여 마찰계수를 구하였다. 또한, 윈도우 레귤레이터 파트의 메커니즘은 패스트 벨트 시스템과 슬립 링요소를 사용하여 모델링 하였고, 상승 시 발생하는 전류와 하중과의 상관관계 분석을 통해 레귤레이션 메커니즘의 신뢰성을 검증하였고, 모터의 특성을 고려하여 신뢰성 있는 글라스 상승 시간을 예측하였다.
The need of companies shorten the design-to-manufacturing process for new products with improved quality in cost effective manner places increasing demends on engineers to simulate the performance characteristics of a design before it is built of a prototype is developed. For theses demands CAE(Computer-Aided Engineering) offers engineers not only giving confidence of their design but also eliminating potential errors due totesting prototypes in small numbers. This paper present the method to predict the fatigue life using dynamics simulation and FEA(Finite Element Analysis) for construciton equipment in the computer before building prototype. The dynamicsimulatio is to get the load-time history corresponding to the maneuvering and driving of the construction equipment. The FEA is to build a model of the structure and then analyse to define the local stress response to applied loadings using linear static analysis.
Panoptic segmentation, which is now widely used in computer vision such as medical image analysis, and autonomous driving, helps understanding an image with holistic view. It identifies each pixel by assigning a unique class ID, and an instance ID. Specifically, it can classify 'thing' from 'stuff', and provide pixel-wise results of semantic prediction and object detection. As a result, it can solve both semantic segmentation and instance segmentation tasks through a unified single model, producing two different contexts for two segmentation tasks. Semantic segmentation task focuses on how to obtain multi-scale features from large receptive field, without losing low-level features. On the other hand, instance segmentation task focuses on how to separate 'thing' from 'stuff' and how to produce the representation of detected objects. With the advances of both segmentation techniques, several panoptic segmentation models have been proposed. Many researchers try to solve discrepancy problems between results of two segmentation branches that can be caused on the boundary of the object. In this survey paper, we will introduce the concept of panoptic segmentation, categorize the existing method into two representative methods and explain how it is operated on two methods: top-down method and bottom-up method. Then, we will analyze the performance of various methods with experimental results.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 기존 센서에 인간의 지능과 유사한 기능을 부여하기 위한 연구가 큰 주목을 받고 있다. 기존에는 주로 센서로써의 기초 성능지표, 예를 들어 감도 및 속도 등을 향상시키기 위한 연구가 주로 진행되었지만, 최근에는 분류나 예측 등의 인공지능을 센서에 결합하기 위한 시도가 확대되고 있다. 이를 바탕으로 최근 질병 감지 센서, 모션 감지 센서 및 가스 센서 등 거의 센서 전 분야에서 지능형 센서에 대한 연구 결과가 활발히 보고되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 기본적인 개념, 종류 및 메커니즘과 더불어, 최근 보고된 지능형 센서에의 적용 사례에 대해 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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