농촌 노동력의 급격한 감소 및 고령화에 따라 저가의 농업로봇의 개발이 시급한 과제가 되어왔다. 본 논문에서는 농업용 방제 로봇의 H/W제어구조 및 S/W 플랫폼 개발에 대하여 기술한다. 개발된 로봇은 2 축의 캐터필러형 구동부와 2축의 방제기구 제어부를 구동부로 갖추고 있다. H/W 제어구조로써, 임베디드 XPE 기반 로봇 제어부, 원격 조종부, 그리고 센서 제어부로 구성된다. SW 플랫폼에서는 태스크 매니저, 원격 영상 및 데이터 통신을 위한 TCP-IP 통신 프로세스, 구동부 제어 프로세스, 위치 및 환경 인식 프로세스, 센서제어부 프로세스 등 5개의 프로세스가 동시에 동작한다. 개발된 농업용 원격 방제로봇을 필드테스트를 통하여 유용성을 시험하였다.
The purpose of this study is to evaluate representativeness of fuel-based emission factors. Twelve light-duty diesel vehicles which meet Euro-3 to 5 legislative emission limits were selected for emission tests. Second-by-second modal emission rates of vehicles were measured on a standard laboratory chassis dynamometer system. An off-cycle driving cycle was developed as a representative Korean real-world on-road driving cycle. Fuel-based emission factors were developed for short trip segments that involved in the selected driving cycle. Each segment was defined to have unit travel distance, which is 1 km, and characterized by its average speed and Relative Positive Acceleration (RPA). Fuel-based $NO_x$ emission factors demonstrate relatively good representativeness in terms of vehicle operation conditions. $NO_x$ emission factors are estimated to be within ${\pm}20%$ of area-wide emission factor under more than 40% of total driving situations. This result implies that the fuel-based $NO_x$ emission factor could be practically implemented into the on-road emission management strategies, such as a remote sensing device (RSD). High emitting vehicles as well as high emitting operating conditions heavily affect on the mean values and distributions of CO and THC emission factors. Few high emitting conditions are pulling up the mean value and biasing the distributions, which weaken representativeness of fuel-based CO and THC emission factors.
텔레매틱스란 통신과 정보과학의 합성어로 운전경로 안내, 차량 사고나 도난감지, 교통상황 및 각종 생활 편의 정보를 운전자에게 실시간으로 제공한다. 본 논문에서는 텔레매틱스 서 비스를 위하여 내장형 리눅스 기반의 CDMA 및 GPS를 장착한 텔레매틱스 단말기를 제작하고, 휴대 전화를 이용하여 원격지에서 인터넷에 연결된 텔레매틱스 서버와 차량 단말기간의 통신을 통해 차량의 상태를 확인하고, SMS(Short Message Service)를 이용하여 차량을 제어하는 방법을 제안하고 구현한다. 이를 위해 JAVA 기반의 휴대 전화 단말 플랫폼인 SK-VM을 이용하여 제안하는 시스템을 설계 및 구현하고 이를 검증한다.
본 논문에서는 사람이 접근하기 힘들거나 위험한 곳을 카메라가 내장된 무선 로봇을 이용하여 네트워크에서 영상을 감시하고, 제어하는 영상제어시스템을 실현한다. 잡음 제거 회로에 의해 무선 통신에서 발생하는 잡음을 경감시키고, 수은전지를 사용하여 로봇 동작시간을 증가시킨다. 인터넷을 통한 네트워크의 구성에 의해 원격으로 장소에 관계없이 무선 로봇을 제어하고, 영상신호를 감시할 수 있다.
In a high speed train, OBCS(On-Board Computer System) is a up-to-date computer control system that provide controlling, monitoring, maintaining and reparing of the important device, supporting a driver, status of a train, service maintenance, managing the remote control mode, driving order & control, control of a electrical or pneumatic circuit and a passenger service. In general, OBCS is located in each car but in a power car, both main and auxiliary computers are used. These avoid a network collision and maintain the independence of condition and failure records with the information of line number, train number and car number. This paper is intended to provide the information about the identification coding method of domestic and foreign OBCS, for the new high speed train (KTX-II).
This research was conducted to design and develop a wired monitoring system for judging if sick or dead layers (SDL) exist in multi-tier layers battery (MLB) by machine vision, and to analyze its performance. In this study, 20 Brown Leghorn (Hi-Brown) layers aged 37 weeks old, were used as the experimental animals. The intensity of concern paid by layers on feed was over 90% during 5 minutes and 30 seconds after providing feed, and normal layers (NL) had been standing to take feed for that period. Therefore, in this study, the optimal judging time was set by this test result. The wired monitoring system developed was consisted of a driving device for carrying machine vision systems, a control program, a RS232 to RS485 convertor, an automatic positioning system, and an image capture system. An image processing algorithm was developed to find SDL in MLB by the processes of binary processing, erosion, expansion, labeling, and reckoning central coordinate of the captured images. The optimal velocity for driving unit was set up as 0.13 m/s by the test results for wired monitoring system, and the proximity switch was controlled not to be operated for 1.0 second after first image captured. The wired monitoring system developed was tested to evaluate the remote monitoring performance at lab-scale laying hen house. Results showed that its judgement success.ate on normal cage (without SDL) was 87% and that on abnormal cage (with SDL) was 90%, respectively. Therefore, it would be concluded that the wired monitoring system developed in this study was well suited to the purpose of this study.
Piled snow upon PV module interferes with Photoelectric Effect process through photovoltaic directly. As a result of this phenomenon, its generation efficiencies keep decreasing or are stuck at zero power generating status. In addition, PV facilities have been installed on those places such as water surface, roof-top, and other isolated places, dealing with conditions of "Securing high REC weighted value", "Difficulty of securing land" and so forth. Through this study, we are able to actualize the function of heating over PV modules when it snows. We adopted laminating method through heating film and modules, guaranteeing warranty more than for 25 years. Also we are trying remote control systemically, not by hardware control, to run parallel with automatic driving and monitoring system which enable to control operation time, insolation, amount of snowfall automatically. We applied analysis of actual proof to both snow removal PV system and general PV power system, and these led to bear power consumption analysis while snow-removing, and its comparison after finishing the task as "One stone, two birds." In the long run, we could carry out economic analysis against snow removal system, and this helps to verify the most maximized control method for snow removal conditons on a basis of weather information. this study shall let prevent people from negligent accidents, and improve power generation problems as mentioned from the top. Ultimately, we expect to apply this system to heavy snowfall regions in winter season in spite of its limited system installaion in Korean territory, initially.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 ICT 스마트시티의 일환으로 도시교통 문제해결을 위한 차세대 지능형 교통시스템인 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구축을 추진하고 있다. C-ITS와 함께 자율주행 서비스를 실현하기 위해서는 첨단 도로 인프라의 역할이 중요하다. 그리고 중장기적인 C-ITS, 자율주행서비스의 연구와 함께 단기적으로 도로 교통안전을 위한 보다 현실적인 솔루션 제시가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 IoT 가드 레일을 기반으로 C-ITS의 필수 요구정보인 교통흐름과 사고위험 정보를 감지·분석하여, 도로 현장에 즉각적인 경보와 원격 모니터링을 제공할 수 있는 고속도로 사고감지 및 경보 시스템을 제안한다. 지능형 IoT 가드 레일은 장기적으로 C-ITS와 자율주행 서비스에서 요구하는 실제 도로 현장에서의 데이터를 제공하는 지능적 첨단 도로 인프라로서 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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