Nguyen, Trang;Hong, Chang Hyun;Islam, Amirul;Le, Nam Tuan;Jang, Yeong Min
한국통신학회논문지
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제41권8호
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pp.843-850
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2016
This paper introduces a novel modulation scheme for vehicular communication in taking advantage of existing LED lights available on a car. Our proposed 2-Phase Shift Keying (2-PSK) is a spatial modulation approach in which a pair of LED light sources in a car (either rear LEDs or front LEDs) is used as a transmitter. A typical camera (i.e. low frame rate at no greater than 30fps) that either a global shutter camera or a rolling shutter camera can be used as a receiver. The modulation scheme is a part of our Image Sensor Communication proposal submitted to IEEE 802.15.7r1 (TG7r1) recently. Also, a neural network approach is applied to improve the performance of LEDs detection and decoding under the noisy situation. Later, some analysis and experiment results are presented to indicate the performance of our system
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
This paper presents a development of the Advanced Emergency Braking (AEB) Algorithm for passenger vehicles. The AEB is the system to slow the vehicle and mitigate the severity of an impact when a rear end collision probability is increased. To mitigate a rear end collision, the AEB comprises of a millimeter wave radar sensor, CCD camera and vehicle parameters of which are processed to judge the likelihood of a collision occurring. The main controller of the AEB algorithm is composed of the two control stage: upper and lower level controller. By using the collected obstacle information, the upper level controller of the main controller decides the control mode based not only on parametric division, but also on physical collision capability. The lower level controller determines warning level and braking level to maintain the longitudinal safety. To decide the braking level, Last Ponit To Brake and Steer (LPTB/LPTS) are compared with current driving statues. To demonstrate the control performance of the proposed AEBS algorithm's, closed-loop simulation of the AEBS was conducted by using the Matlab simlink and CarSim software.
Purpose: The purpose of this study is to identify and resolve the causes of defects in the unmanned aerial vehicle launch system(propulsion wire fracture, rear rail deformation) and to prevent recurrence. Methods: The causes of the two defects were derived through fault tree analysis for each of the two defects and fault reproduction tests. In the case of propulsion wire, the installation of a high speed camera to check the behavior of wire was the driving force behind the defect resolution. Results: The results of this study are as follows; It was determined that the thickness of the washer was less than the maximum tolerance of the pulley was the cause of the propulsion wire fracture defect. Failure to comply with the launch procedure and insufficient safety margin were judged as the cause of the rear rail deformation defect. Accordingly, the configuration was changed to remove each defect. Conclusion: The case of this study was conducted to eliminate defects in the launch system for UAV. The causes of defects were estimated through fault tree analysis. After the configuration change, Structural analysis and launch tests were performed to demonstrate the safety and effectiveness of the modified configuration. As a result, the effect of the modified configuration was verified.
본 논문은 이동 중의 차량으로부터 획득한 후면 번호판의 이미지를 이진화 할 경우의 문제점과 이의 해결책을 제시하였다. 후면 번호판을 이진화한 경우 태양의 고도와 차량 구조의 영향으로 그림자가 드리워진 이미지를 획득하게 되며 이 번호판의 이미지를 이진화 할 경우 문자를 인식하기에 좋지 않은 이미지를 획득하게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저 그림자 경계선을 파악하고 이를 이용하여 그림자가 드리워진 영역과 드리워지지 않은 영역을 구분한 후 각각의 영역을 이진화하는 방법을 제시하였다. 기존 발표되었던 이진화 방법들 중 일반 이진화, 타 논문 이진화, 블록 이진화, 라벨링 응용 이진화 들과 본 논문에서 제시한 방법을 비교 실험하여 성능분석 하였고, 실험결과, 대부분의 경우에 본 논문에서 제안한 방법이 타 방법에 비해 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.
내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
PIV(Particle Image Velocimetry) velocity field measurements inside the snout of a1/10 scale model of the Zn plating process were carried out at the strip speed $V_s=1.5m/s$. Aluminum powder particles ($1{\mu}m$) and atomized olive oil ($3{\mu}m$) were used as seeding particles to simulate the molten Zinc flow and deoxidization gas flow, respectively. A pulsed Nd:Yag laser and a $2K{\times}2K$ high-resolution CCD camera were synchronized for the PIV velocity field measurement. From flow visualization study, it is found that the liquid flow in the Zn pot is dominantly governed by the uprising flow caused by the rotating sink roll, with its effect on the steel strip inside the snout largely diminished by installing of the snout. The deoxidization gas flow in front of the strip inside the snout can be characterized by a large-scale vortex rotating clockwise direction formed by the moving strip. In the rear side of the strip, a counter-clockwise vortex is formed and some of the flow entrained by the moving strip impinges on the free surface of molten zinc. The liquid flow in front of the strip is governed by the flow entering the snout, caused by the spinning sink roll. Just below the free surface a counter-clockwise vortex is formed near the snout wall. The moving strip affects dominantly the flow behind the strip inside the snout, and large amount of the liquid flow follows the moving strip toward the sink roll. The thickness of the flow following the strip is very thin in the front side due to the uprising flow, however thick boundary layer is formed in the rear side of the strip. Its thickness is increased as moving downstream toward the sink roll. Inside the snout, the deoxidization gas flow above the free surface is much faster than the liquid flow in the zinc pot. Due to the larger influx of the flow following the moving strip in the rear side of the strip, higher percentage of imperfection can be anticipated on the rear surface of the strip.
최근 자동차 산업의 발달로 후방카메라의 보급과 더불어 안전/보안 관련 제품이 출시되고 있다. 대부분의 후방카메라 설치는 많은 부품과 배선들이 들어간다는 단점이 있으며 배선이 길어질수록 노이즈가 발생한다. 본 연구는 차량의 후방을 감시하는 후방카메라에 관한 시스템으로 MOST 네트워크를 이용하여 설계하였다. 동기 및 비동기 데이터를 동시에 전송할 수 있는 MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크는 최근 자동차 멀티미디어 시스템에 가장 광범위하게 사용되고 있는 통신 시스템이다. MOST150은 주로 링 형태로 연결되어지며 마스터 역할을 하는 장치가 반드시 하나 존재하고 여러 개의 슬레이브 장치들이 존재한다. 본 논문에서는 MOST150 네트워크에서 차량용 카메라로부터 들어오는 영상을 적용하고, 광 케이블을 통해 노이즈 발생 및 배선의 복잡성을 줄여 운전자가 정확하고 실시간으로 원활한 영상 데이터를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다.
Kim, Chang-Hoi;Seo, Yong-Chil;Cho, Jai-Wan;Choi, Young-Soo;Kim, Seung-Ho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.803-807
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2003
Tele-operation and remote monitoring techniques are essential and important technologies for performing the inspection and repair tasks effectively in nuclear power plants. This paper presents the application of a mobile robot for the remote monitoring and inspection of the Calandria faces, where human access is limited because of the high-level radioactive environments during full power operation. The mobile robot was designed with reconfigurable crawler type of wheels attached on the front and rear side in order to pass through the ditch. The extendable mast, mounted on the mobile robot, can be extended up to 8 m vertically. This robot was also equipped a visible CCD/thermal infrared inspection head module and a stereo camera module for the enhancement of visual inspection.
In this paper, we present a night-time vehicle detection method using CNN (Convolutional Neural Network) classification. The camera based night-time vehicle detection plays an important role on various advanced driver assistance systems (ADAS) such as automatic head-lamp control system. The method consists mainly of thresholding, labeling and classification steps. The classification step is implemented by existing CIFAR-10 model CNN. Through the simulations tested on real road video, we show that CNN classification is a good alternative for night-time vehicle detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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