차량에서 수집된 차량 운행 데이터는 차량에서 발생한 영상 데이터 및 센싱 데이터가 그대로 기록된 것이기 때문에 외부에서 차량에서 일어나는 일을 분석하여 판단할 수 있는 객관적인 데이터로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 차량의 움직임 및 운전자의 조작 상태를 감지하고 분석하여 실제 도로 상황에서 차량 충돌 사고가 발생했을 때, 차량의 움직임, 운전자의 각종 조작상태, 충돌 펄스 및 충돌과 관련된 신호들을 감지하고 저장하여 분석하는 사고 상황감지 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템에서는 충돌 직전 운전자의 반응, 차량의 조작 상태 및 물리적인 움직임에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집하여 분석한 차량 운행 데이터는 충돌 사고가 발생했을 때, 사고 원인을 규명하고 공정한 사고처리에 이용할 수 있으며, 운전자의 운전 습관을 파악하여 잘못된 운전 습관의 교정 및 유류비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다.
대형 누수와 같은 상수도 사고가 발생했을 경우 신속한 대응조치를 위해서는 현장 관리자가 문제가 발생한 관로의 제수변을 찾아 제어해야 한다. 그러나 현재 상수도 시스템으로는 해당 제수변을 찾는 것이 쉽지 않고, 찾았다하더라도 관련 정보를 바로 알 수 없어 신속하게 대응하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 GPS와 증강현실 기술을 사용하여 제수변 위치를 찾는 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 자이로, 가속도계, 자기 센서를 포함한 안도로이드 장치의 센서를 활용하여 원격 데이터베이스 서버의 위치 데이터와 장치의 현재 GSP 위치가 일치하는 밸브를 찾는다. 또한 증강현실 기술을 사용하여 캡처한 실제 장면에 그래픽 패턴과 추가 정보들을 오버레이하여 나타내었다. 본 연구의 시스템 구현으로 제수변의 체계적인 관리가 가능하므로 사고 발생 시 신속한 대응으로 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
직접위성방송(DBS)은 정보화사회를 위한 실질적인 서비스 분야로써 각광을 받고 있으며, 특히 해상에 까지 광범위한 방송서비스를 제공할 수 있는 매우 유용한 매체이다. 그러나 해상에서의 DBS 수신장치는 선박의 운항이나 피칭(pitching), 로링(rolling), 요잉(yawing) 등의 동요에 관계없이 위성을 계속 추적하기 위한 복잡한 안테나 제어장치가 필요하다. 이 연구는 소형 선박에서 무궁화위성의 DBS를 수신하기 위한 장치의 개발을 목표로 하고 있으며, 한반도 주위의 해역을 항해하는 소형 선박에서 쉽게 탑재하고 사용할 수 있도록 소형, 경량, 저가격화에 중점을 두었다. 그러므로 한반도 연.근해에서 무궁화위성의 추적조건을 분석하고 이에 적합한 Az/El 2축 마운트를 설계하여 제작하였으며, 스텝트렉(step track) 빙식에 의한 추적과 각속도 센서를 이용한 마운트의 동요보정 기능을 타 장비의 도움없이 스스로 수행할 수 있는 시스템을 연구하였다. 또한 장치를 탑재할 수 있는 선박운동 시뮬레이터를 제작하여 여러가지 형태의 동요를 구현하며, 추적과 동요보정에 따른 수선상태를 측정, 분석하므로써 실험적으로 최적의 알고리즘을 작성하였다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.
본 논문에서는 2축 자유도를 갖는 동조자이로 3개가 직교배치를 이루고 있는 관성항법 장치의 관성센서 고장검출기법에 대해 다루었다. 특히 동조자이로 고장특성을 고려하여 동조자이로 입력 축에 대한 고장 판단보다는 자이로 단위의 고장 판단을 수행하였으며, 보다 신뢰성 있는 고장 판단을 위해 검출할 고장 크기에 따른 개별 고장검출 모듈을 설정하였다. 큰 고장 감지는 현재 순간의 관성센서 정보만을 이용하는 방법을 이용하여 짧은 시간내에 고장판단이 가능하도록 하였으며, 작은 고장감지는 과거부터 현재까지 누적된 정보를 순차적으로 사용하여 고장판단에 소요되는 시간은 다소 길지만 보다 신뢰성 있는 고장정보를 제공하도록 하였다. 동조자이로 고장특성 및 고장 크기에 따른 개별 고장검출 모듈을 통해 성공적인 관성센서 고장검출이 가능함을 확인할 수 있었다.
Purpose : The aim of this study was to compare the effects of the abdominal draw-in exercise (ADIE) and the dead bug exercise (DBE) on the pelvic anterior tilt angle and the activities of the gluteus maximus (GM), erector spinae (ES), and semi tendinosus (ST) during prone hip extension. Methods : A total of 22 female adults with weak abdominal muscles were divided into two groups: ADIE group (n=11) and DBE group (n=11). The muscle activities of the GM, ES, and ST along with the pelvic anterior tilt angle during prone hip extension were measured using a wireless surface electromyograph and gyro sensor before performing the prescribed exercise. Two groups conducted the assigned exercise for 10 minutes. After the exercise, their muscle activities and the pelvic anterior tilt angle were equally re measured. Results : In the DBE group, the muscle activity of GM was significantly increased after the intervention (p<0.05). However, there was no significant difference between the two groups in the amount of increase in the activity of GM (p>0.05). Moreover, in both groups, the activity of ES and the pelvic anterior tilt angle decreased significantly after the intervention (p<0.05) The decreased quantity in the pelvic anterior tilt angle and in the activity of ES showed no difference between the two groups (p>0.05). In the activity of ST, there was no significant difference within and between the two groups (p>0.05). Conclusion : Therefore, we suggest that ADIE and DBE are effective for women with weak abdominal muscles since the ES activity and pelvic anterior tilt angle are reduced during prone hip extension.
General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
병렬기구를 이용하여 항만공사를 위한 수중로봇을 개발하였다. 수중으로 큰 피복석을 옮기기 위해 수중로봇은 크레인에 의해 권양된다. 수중로봇의 요오와 피치운동은 유압 실린더에 의해 제어되지만 롤 운동은 제어되지 않는다. 롤 운동을 위해 로봇 양쪽에 프로펠러가 장착되어 제어된다. 본 논문은 수중로봇의 롤 운동제어에 관한 것이다. 롤 운동 각도를 측정하기 위해 자이로 센서가 사용되었다. 로봇의 롤 운동을 2차 비선형 시스템으로 나타내고 반복 리스트 스퀘어 방법과 적응인식 방법으로 동적 모델을 찾았다. 동적 모델로 외란을 보상하기 위한 제어입력을 계산하고 PD 제어, 반복 리스트 스퀘어 모델 베이스 제어, 적응 모델 베이스 제어를 롤 운동제어에 적용했다. 수중로봇의 시스템을 설명하고 제안한 제어기의 시뮬레이션과 실험결과를 보인다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 무인항공기의 활용에 대한 관심이 급증하고 있다. 드론을 활용한 다양한 기술개발이 이루어지고 있는 가운데 드론의 비행 제어는 가장 기본이 된다. 드론의 비행제어 중 특히 자율비행을 가능하게하기 위해서는 호버링 제어가 필수적이다. 본 논문에서는 드론의 호버링 제어를 위해 ATmega2560과 소나, Optical Flow, 가속도/자이로 6축 센서를 바탕으로 드론을 설계하고 PID 제어를 기반으로 한 수평제어, 고도제어, 위치 추적 및 고정 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 드론의 객관적인 결과를 측정하기 위하여 시간에 따라 드론이 이륙하는 직후부터 고도를 유지하고 위치를 고정하고 안정적인 호버링을 유지할 때까지의 이동 값을 측정하여 비교 분석 하였다. 실험결과 드론은 기준좌표의 50cm 상공에서 수평 4cm, 수직 2cm 이내에서 안정적으로 호버링 할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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