본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파 센서 및 CCD 카메라를 통해 입력되는 환경정보에서 장애물을 인식 및 추출하여 주행전방의 환경을 구분하는 방법을 제시하였다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 초음파에 입력된 거리 데이터 정보에 의해 장애물을 검출하고 이동로봇이 미지의 동적인 환경을 초음파센서로 인지하여 지능적으로 목표점을 찾아가는 운행 알고리즘을 제안하고 검증하기 위한 실험결과를 제시하였다. 이동로봇에 다양한 센서 기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇에 환경인식을 위한 pan/tile 카메라(EVI-D30)를 장착하여 주행실험을 할 수 있도록 하였다. 제작한 로봇의 주행성능을 보이기 위해서 VFF 알고리즘을 적용하여 임의의 환경에서도 자율주행의 실험과 결과를 통해 제시한 방법에 대한 유효성을 검증하였다.
Purpose: Because of the recent COVID-19 pandemic, there have been many cases of using portable negative pressure unit to convert general wards into temporary negative pressure isolation wards. The purpose of this study is to analyze the indoor environment of the switching type wards. Methods: Field measurements and experiments were conducted in a medical facility. Air volume, wind speed and pressure difference were measured in non-occupant state. Dispersion tests were performed with gas and particle matter. Results: The pressure difference between the wards and the corridor was higher than -2.5 Pa in normal situation. However, in the gas and particle dispersion tests, it was found that there were concerns about the spread through leakages in low-airtight walls or ceilings. In addition, it was confirmed that the pressure imbalance in ducts through the non-sealed diffusers could cause back flow during portable unit operation. Furthermore, when there was a pressure difference between adjacent wards planned to be at same pressure level, the possibility of the spread through the leakages was found. Implications: When using portable units for making switching type wards, it is necessary to create airtight space and seal the non-operation diffusers. In case of operating the air handling unit, T.A.B must be performed to adjust the duct balancing.
본 논문에서는 단일 카메라와 초음파센서 데이터를 융합하는 이동 로봇 주행제어 알고리즘을 제안하였다. 이진화 영상처리를 위한 임계값을 영상 정보와 초음파센서 정보를 이용하는 퍼지추론기법으로 설정하였다. 임계값을 상황에 따라 가변하면 조도가 낮은 환경에서도 장애물 인식이 향상된다. 카메라 영상 정보와 초음파 센서 정보를 융합하여 장애물에 대한 격자지도를 생성하고 원궤적 경로기법으로 장애물을 회피하도록 한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 조도가 낮은 실내와 좁은 복도에서 Pioneer 2-DX 이동로봇의 주행제어에 적용하였다.
The loop closure problem is one of the most challenging issues in the vision-based simultaneous localization and mapping community. It requires the robot to recognize a previously visited place from current camera measurements. While the loop closure often relies on visual bag-of-words based on point features in the previous works, however, in this paper we propose a line-based method to solve the loop closure in the corridor environments. We used both the floor line and the anchored vanishing point as the loop closing feature, and a two-step loop closure algorithm was devised to detect a known place and perform the global pose correction. We propose an anchored vanishing point as a novel loop closure feature, as it includes position information and represents the vanishing points in bi-direction. In our system, the accumulated heading error is reduced using an observation of a previously registered anchored vanishing points firstly, and the observation of known floor lines allows for further pose correction. Experimental results show that our method is very efficient in a structured indoor environment as a suitable loop closure solution.
This paper suggests a new image analysis method and indoor navigation control algorithm of mobile robots using a mono vision system. In order to reduce the positional uncertainty which is generated as the robot travels around the workspace, we propose a new visual landmark recognition algorithm with 2-D graph world model which describes the workspace as only a rough plane figure. The suggested algorithm is implemented to our mobile robot and experimented in a real corridor using extended Kalman filter. The validity and performance of the proposed algorithm was verified by showing that the trajectory deviation error was maintained under 0.075m and the position estimation error was sustained under 0.05m in the resultant trajectory of the navigation.
실내 사무환경에 대해 흡연환경에 따라 흡연실, 흡연 허용 사무실, 비흡연사무실, 흡연실 인접 지역 등을 대상으로 ETS 중 발암물질인 카드뮴을 포함한 금속류, 니코틴, 3-EP, 호흡성먼지등 지표물질의 농도분포와 이의 분포에 영향을 주는 흡연밀도, 흡연지수 등을 조사하여 그 상관성을 파악하였다. 공기교환횟수는 흡연실과 흡연허용사무실에서 각각 평균 11.1, 4.6 회/시간을 나타냈으며, 흡연밀도는 최고 $2.6cig/m^2{\cdot}hr$에서부터 최저 $0.2cig/m^2{\cdot}hr$로 나타났다. 금속류 중 카드뮴은 기하정규분포를 보였으며 흡연환경별 기하평균 농도가 흡연실에서 $0.045{\mu}g/m^3$, 흡연실 인근 지역에서 $0.018{\mu}g/m^3$, 흡연허용사무실에서 $0.021{\mu}g/m^3$, 비흡연사무실에서는 $0.017{\mu}g/m^3$의 분포를 보였으며 통계적으로는 유의한 차이를 나타냈다(p<0.05). 실내 흡연 환경에 따른 카드뮴의 농도 비를 조사한 결과 비흡연실 기준으로 흡연실에서 2.6배, 흡연허용사무실에서 1.2배의 농도 분포를 보였다. 카드뮴과 지표물질간 상관성을 조사한 결과 니코틴과의 상관계수가 0.53 (p<0.001)으로 가장 높게 나타났으며 호흡성먼지와는 0.43, 3-EP와는 가장 낮은 0.41의 상관계수 값을 보였으며, 흡연 밀도와는 0.54 (P<0.001), 흡연지수와는 0.63(p<0.001)의 상관계수 값을 보였다. 이러한 연구 결과를 토대로 ETS 중 중금속류에서는 카드뮴을 지표물질로 활용할 수 있다고 판단할 수 있다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.
Laboratory buildings with specialized equipment and ventilation systems pose challenges in terms of efficient energy use and initial construction costs. Additionally, lab spaces should have flexible and efficient layouts and provide a comfortable indoor research environment. Therefore, this study aims to identify the correlation between the facade of a building and its interior layout from case studies of energy-efficient research labs and to propose passive energy design strategies for the establishment of an optimal research environment. The case studies in this paper were selected from the American Institute of Architects Committee on the Environment Top Ten Projects and Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) certified research lab projects. In this paper, the passive design strategies of space zoning, façade design devices to control heating and cooling loads were analyzed. Additionally, the relationships between these strategies and the interior lab layouts, lab support spaces, offices, and circulation areas were examined. The following four conclusions were drawn from the analysis of various cases: 1) space zoning for grouping areas with similar energy requirements is performed to concentrate similar heating and cooling demands to simplify the HVAC loads. 2) Public areas such as corridor, atrium, or courtyard can serve as buffer zones that employ passive solar design to minimize the mechanical energy load. 3) A balanced window-to-wall ratio (WWR), exterior shading devices, and natural ventilation systems are applied according to the space programming energy requirements to minimize the dependence on mechanical service. 4) Lastly, typical laboratory space zoning categories can be revised, reversed, and even reconfigured to minimize the energy load and adjust to the site context. This study can provide deep insights into various design strategies employed for construction of green laboratories along with intuitive arrangement of various building components such as laboratory spaces, lab support spaces, office spaces, and common public areas. The key findings of this study can contribute towards creating improved designs of laboratory facilities with reduced carbon footprint and greenhouse emissions.
실내 환경에서 문은 주어진 주변 환경을 이해하기 위한 매우 중요한 정보로써, 복도와 방을 구분할 수 있는 기준이 된다. 문은 이동 로봇을 위한 자연 표식 등으로 널리 사용되고 있으나, 로봇에서 획득한 영상내의 특징을 이용한 기존의 문 인식 방법의 경우 연산량이 많기 때문에 실시간으로 구현하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 복도 환경에서 문을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 허프 변환(Hough transform)을 사용하여 문을 구성할 가능성이 큰 직선들을 추출하고 시각 퍼지(Visual fuzzy) 시스템에서 적용하여 문 후보 영역을 검출하게 된다. 이후 문 후보 영역에서 문 고리 후보 영역들을 뽑고 이를 이차적인 시각퍼지 시스템에 적용하여 최종적으로 문을 검증한다.
본 논문에서는 5G 이동통신에 활용되고 있는 주파수 대역인 3.7 GHz, 28 GHz에 대한 건물 복도에서 채널 전파 경로손실을 측정하고, CI (Close-In), FI (Floating-Intercept) 채널 모델과 비교·분석하였다. 전파 경로손실 측정을 위해 송신기 (Tx)로부터 수신기 (Rx)를 10 m 씩 이동시키며 측정을 수행하였다. 측정 결과 3.7 GHz, 28 GHz에서의 CI 모델의 PLE (Path Loss Exponent)값은 각각 1.5293, 1.7795이며, 표준편차는 각각 9.1606, 8.5803으로 분석되었다. FI 모델에서 α값은 각각 79.5269, 70.2012, β값은 각각 -0.6082, 1.2517이며, 표준편차는 각각 5.8113, 4.4810으로 분석되었다. CI 모델과 FI 모델을 통한 분석 결과에서 FI 모델의 표준편차가 CI 모델에 비해 적으므로 FI 모델이 실제 측정 결과와 유사함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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