In this paper, an environmental monitoring and diagnosis system based on ubiquitous computing technology, shortly u-Eco Monitoring System, is proposed. u-Eco Monitoring System is designed to: 1) Collect information from the manufacturing processes via ubiquitous computing technology, 2) Analyze the current status, 3) Identify the cause of problem if detected by rule-based and case-based reasoning, and 4) Provide the results to the operator for proper decision making. Based on functional modeling, a generic architecture is derived, followed by application to a manufacturing system in iron and steel making industry. Finally, to show the validity of the proposed method, a prototype is developed and tested. The developed methods can be used as a conceptual framework for designing environmental monitoring and diagnosis system for industrial practices by which monitoring accuracy and response time for abnormal status can be significantly enhanced, and relieving operator pressure from manual monitoring and error-prone decision making.
Due to the restriction of movement caused by the Corona epidemic and the expansion of the "big face" through human distance, the "unmanned system" based on artificial intelligence and the Internet of Things has been widely used in modern life. "Self-driving," one of the transportation systems based on artificial technology, has taken the initiative in the transportation system as the spread of Corona has begun. Self-driving technology eliminates unnecessary contact and saves time and manpower, which can significantly impact current and future transportation. Accidents may occur, however, due to the performance of self-driving technology during transportation albeit the U.S. allows ordinary people to drive automatically through experimental operations, and the product liability law will resolve the dispute. Self-driving has become popular in the U.S. after the experimental stage, and in the event of a self-driving accident, product liability should be applied to protect drivers from complicated self-driving disputes. The purpose of this paper is to investigate whether disputes caused by defects in ordinary cars can be resolved through arbitration through U.S. precedents and to investigate whether disputes caused by defects in autonomous cars can be arbitrated.
본 논문의 핵심인 'RFID(900MHz)를 활용한 GATE 무정차 시스템'은 차량(트레일러)이 터미널에서 컨테이너를 반입/반출하기 위하여 GATE 통과 시 RFID를 연계하여 무정차로 차량의 정보를 인식하고, 터미널에서 제공하는 컨테이너 정보를 차량에 설치되어 있는 RFLDU 단말기에 자동으로 관련 정보를 제공하는 시스템을 말한다. 이를 설계 및 구현을 위해 RFID 기술 부문에서는 UHF대역(900MHz)의 RFID 태그(Tag) 및 리더(Reader)기를 사용하였으며, 원활한 데이터를 수집 및 처리(운영)를 위해 RFID 미들웨어 및 응용 프로그램을 구현하였다. 또한 본 논문에서 구현된 시스템을 실제 항만 부두에서 실험 및 운영을 통해 본 시스템의 안정성을 검증하였으며, 검증된 결과를 통해 차량(트레일러) 및 터미널의 생산성을 극대화 및 물류비용을 절감이 발생할 것으로 사료된다.
Source contribution for VOCs collected in Seoul metropolitan area was conducted using PAMs (Photochemical assessment monitoring system) data and CMB(Chemical Mass Balance) model8.0, in order to estimate spatial and temporal variations of VOCs source contribution in that area, and also to compare with corresponding emission inventory. VOCs data used in model calculation were collected at 6 different sites of PAMs(Seokmori, Guwoldong, Simgokdong, Bulgwangdong, Jeongdong and Yangpyeong) and 22 out of 56 VOCs species were analyzed from June 2002 to march 2003 and used for CMB model estimation. The result showed that vehicle exhaust, coating and energy combustion were important sources of VOCs in Seoul metropolitan area, averaging 32.6%, 25.5% and 25.1%, respectively. In this study as well as other references, it was revealed that vehicle exhaust is the main contributor of urban area VOCs, but there is remarkable contrast between emission inventory and model estimation. Vehicle exhaust portion is seriously underestimated while coating is usually overestimated in emission estimates, compared to CMB results. Therefore, it is considered to assert and confirm the uncertainty of emission estimates and clarify the distinction between two other source apportionment methods.
Objective: This study aims to compare the usefulness of subjective measures which are comprised of existing methods like NASA-TLX, Bedford-scale and ZEIS and newly developed method like DALI in measuring drivers' mental workload in terms of validity, sensitivity and diagnosticity. Background: Nowadays, with the development of intelligent vehicle and HMI, mental workload of driver has become more and more important. For this reason, the studies on drivers' mental workload about driving situation and the use of information technology equipment such as mobile phones and navigations were conducted intensively. However, the studies on measuring drivers' mental workload were rarely conducted. Moreover, most of studies on comparison of subjective measures were used with performance based measure. However, performance based measures can cause distraction effect with subjective measures. Method: Participants (N=19) were engaged in a driving simulation experiment in 2 driving contexts (downtown driving and highway driving context). The experiment has 2 sessions according to driving contexts. The level of difficulties by driving contexts were adjusted according to existence of intersections, traffic signs and signals, billboards and the number of doublings. Moreover, as criteria of concurrent validity and sensitivity, the EEG data were recorded before and during the sessions. Results: The results indicated that all subjective methods were correlates with EEG in high-way driving. On the contrary to this, in downtown driving, all subjective methods were not correlates with EEG. In terms of sensitivity, multi-dimensional scales (NASA-TLX, DALI) were the only ones to identify differences between high way and downtown driving. Finally, in terms of diagnosticity, DALI was the most suitable method for evaluating drivers' mental workload in driving context. Conclusion: The DALI as newly developed method dedicated to evaluate driver's mental workload was superior in terms of sensitivity and diagnosticity. However, researchers should consider the characteristics of each subjective method synthetically according to research objective by selecting the method in subjective measures. Application: The results of this study could be applied to the intelligent vehicle and next generation of HMI design to decrease mental workload of driver and for the development of new subjective method in vehicle domain.
현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.
차량의 내장부품 설계에 있어 내장 부품의 탑승자 보호를 위한 FMVSS 201 법규에 따른 FMH 충격성능 만족을 위한 충격흡수구조 설계 방법이 필요하다. 충격흡수구조 설계 과정에 있어 FMH 충격 성능은 헤드라이닝의 타격 위치 및 헤드폼의 접근각에 따라 위치별로 각각 다르게 설정되며, FMH 충격 흡수부재는 위치에 따른 차체의 강성 및 상관부품을 고려하여 각 타격 위치에 따른 적절한 충격 흡수 성능을 가져야 하며 차체 강성의 변화를 고려한 효율적인 설계 방법이 필요하다. 본 연구에서는 충격 흡수구조 설계 과정에 있어 초기 설계안에 대한 충격 강도 검토의 시간을 줄이기 위해 전차량 시뮬레이션에서 수행하던 FMH 충격흡수부재 설계를 단위 모델의 압궤 시뮬레이션을 통해 진행함으로써 보다 빠르고 효율적으로 타격 위치별 적합한 충격 흡수구조를 설계하는 방법을 검토하였다.
This study examines the system and process of battery stored energy in vehicles and suggest the effective area for the use of V2G(vehicle-to-grid) from Jeju Smart Grid Demonstration Project. V2G means technology of electric power transmission from the battery of electric-drive vehicles to state grid. As for the increasing of effectiveness for demand-side control, V2G is a very good alternative. In the U.S., the utilization of electric vehicles is under 40% on average. In this case, we can use he battery of electric vehicle as role of frequency regulation or generator of demand-side resource. V2G, which is the element of Smart Transportation, consists of electric vehicle battery, BMS(battery management system), OBC(on-board charger), charging infrastructure, NOC(network operating center) and TOC(total operation center). V2G application has been tested for frequency regulation to secure the economical efficiency in the United States. In this case, the battery cycle life is not verified its disadvantage. On the other hand, Demand Response is required by low c-rate of battery in electric vehicle and It can be small impact on the battery cycle life. This paper concludes business area of demand response is more useful than frequency regulation in V2G application of electric vehicles in Korea. This provides the opportunity to create a new business for power grid administrator with VPP(virtual power plant).
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사 결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제 해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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