This paper describes the plan and procedure of a development test and evaluation that will be performed to verify the performance and technology of multi-mission unmanned surface vehicles (MMUSVs). In order to verify the design requirement of MMUSVs, we designed and manufactured the common platform of MMUSVs, which have an overall length of8.4 m, a displacement of 3,100 kg, and a speed of more than35 kts. The platform is equipped with several sub-systems, including radar and an EOTS/IRS. The EOTS/IRS, along with the search radar, is used for effective detection, identification, and targeting. The core technologies of MMUSV for DT&E will be investigated. The common platform design technologies, remote operating and control system technologies, autonomous navigation technologies, and unmanned operational technology of sensors and equipment will be studied for the development of the MMUSV's core technologies. The system will be able to make precise observations and track targets both manually and automatically during day and night conditions. Currently, the verification tests for each of the technologies and for the integrated system are in the pipeline for DT&E, which will be performed next year. Also, software reliability and life tests will be performed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.713-718
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2014
This paper proposed a real-time monitoring system that can realize effective operation of snowplows each of the local autonomous entities secures to cope with disasters in Korea like a wintertime heavy snowfall and also can promptly cope with the spot facing a heavy snowfall disaster by doing real-time monitoring on the information of the snow-removal site and the mobility of the vehicles. Also, the study has designed a relay terminal analysis tool so that the proposed system can analyze all kinds of controlling information and diagnose the relay terminal effectively. The proposed system can realize effective and emergent coping with the situations of a heavy snowfall disaster through real-time routing trace as well as effective work progress within a short time by doing real-time monitoring on the information about the status of snow-removal work and vehicle controlling for snow-removal work as well as the location information of snow-removal vehicles in the situations of a heavy snowfall.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.3
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pp.394-399
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2010
This paper presents to study the velocity control method of AGV for heavy material transport. Generally, in the industries, fork-type AGV using path tracking requires high stop-precision with performing operations for 20 hours. To obtain the high stop-precision of AGV for heavy material transport, AGV requires driving technic during low speed. Hence, we use encoder with keeping the speed of AGV and study the velocity control method to improve for the stop-precision of AGV. To experiment the proposed the velocity control method, we performed the experiments engaging the pallet located 4m in front of the AGV. In the experimental result, the maximum error of stop-precision was less than 18.64mm, and we verified that the proposed method is able to control stable.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.19
no.3
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pp.9-19
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2015
Experimental research on characteristics of particle-laden jet by using a coaxial injector was conducted in order to design fuel and oxidizer injectors of the supercavitation underwater vehicle. $1{\mu}m$ and $42{\mu}m$ particles was simultaneously injected to obtain particle and fluid velocity. Small particles($1{\mu}m$) and large particles represent fluid and fuel characteristics respectively. Small particles, which was processed using PIV algorithms, and one for the large particles processed using PTV algorithms. Fluid phase axial velocity increases according to particle loading ratio increases, and particles are located at the outside of the high vorticity region in a mixing layer of a coaxial injector.
Kim, Duk-Jung;Lee, Won-Jong;Kim, Gi-Chang;Choi, Yun-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.1163-1175
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2021
In autonomous driving, road markings are an essential element for object tracking, path planning and they are able to provide important information for localization. This paper presents an approach to update and measure road surface markers with HD maps as well as matching using inverse perspective mapping. The IPM removes perspective effects from the vehicle's front camera image and remaps them to the 2D domain to create a bird-view region to fit with HD map regions. In addition, letters and arrows such as stop lines, crosswalks, dotted lines, and straight lines are recognized and compared to objects on the HD map to determine whether they are updated. The localization of a newly installed object can be obtained by referring to the measurement value of the surrounding object on the HD map. Therefore, we are able to obtain high accuracy update results with very low computational costs and low-cost cameras and GNSS/INS sensors alone.
Song, Gil jong;Hwang, Jae Seon;Lim, Jae Jung;Jung, Eui Yong
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.142-155
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2019
This study was conducted with the aim of developing a system to collect taxi GPS probe information to prevent link defects and to improve the accuracy of the standard link-based travel speed by determining when to go into and come out the link. For this purpose, a framework and algorithm consisting of a five-step process for standard link-based map matching and individual vehicle travel speed are presented and used it to calculate the average travel speed of the service link. Two on-site surveys of Teheran and Hakdong-ro were conducted to verify the results by the methods proposed in this paper. On the basis of the overall time of the field survey, the deviation in the travel speed was 0.2 km/h and 0.6 km/h, the accuracy was 99% and 96%, and the MAPE(Mean Absolute Percentage Error) was 1% and 4% in Teheran and Hakdong-ro, respectively. These results were more accurate thand those obtained using conventional methodologies without standard links.
HACCP is scientific Sanitary control system to ensure food safety with autonomous, systematic and effective way by analysing hazard element that can be occurred in each steps until an end consumer takes food including raw material status, manufacturing, processing, storing, distributing, cooking and specifying the critical control point. In this paper, the temperature and humidity are measured during the transport of food, the stage of its distribution, to ensure systematic and effective management of HACCP, and we designed a monitoring terminal that uses this information to send it to servers periodically and a firmware that implements it. We have confirmed that the data transmitted by the terminal, including the information measured in sub-net, was well stored on the server and the response from the server is well received by the terminal. It is expected to be used for the management of food history, data tracking and statistical data in the future. This system is also considered to be an applicable system for group cafeteria such as schools or workplaces and logistics warehouses for raw materials or food storage and so on.
Song, In seo;Choi, Min seok;Han, Hyun jeong;Jeong, Hyeon gi;Park, Tae hyeon;Joeng, Sang won;Kwon, Jang woo
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.192-207
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2020
In industrial fields like big factories, efficient management of resources is critical in terms of time and expense. So, inefficient management of resources leads to additional costs. Nevertheless, in many cases, there is no proper system to manage resources. This study proposes a system to manage and track large-scale resources efficiently. We attached Bluetooth 5.0-based beacons to our target resources to track them in real time, and by saving their transportation data we can understand flows of resources. Also, we applied a diagonal survey method to estimate the location of beacons so we are able to build an efficient and accurate system. As a result, We achieve 47% more accurate results than traditional trilateration method.
Park, Jong-Yong;Yoo, Min-Hyeok;Nho, Tae-Min;Shin, Dae-Kyeon;Kim, Seong-Kweon
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.3
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pp.423-432
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2022
This paper addresses the safety concern that the SOH of batteries in electric vehicles decreases sharply when drivers change or their driving patterns change. Such a change can overload the battery, reduce the battery life, and induce safety issues. This paper aims to present the SOH as the changes on a dashboard of an electric vehicle in real-time in response to user pattern changes. As part of the training process I used battery data among the datasets provided by NASA, and built models incorporating linear regression and ARIMA, and predicted new battery data that contained user changes based on previously trained models. Therefore, as a result of the prediction, the linear regression is better at predicting some changes in SOH based on the user's pattern change if we have more battery datasets with a wide range of independent values. The ARIMA model can be used if we only have battery datasets with SOH data.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.133-146
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2023
Traffic states in urban areas are essential to implement effective traffic operation and traffic control. However, installing traffic sensors on numerous road sections is extremely expensive. Accordingly, estimating the traffic state using a vehicle-mounted camera, which shows a high penetration rate, is a more effective solution. However, the previously proposed methodology using object tracking or optical flow has a high computational cost and requires consecutive frames to obtain traffic states. Accordingly, we propose a method to detect vehicles and lanes by object detection networks and set the region between lanes as a region of interest to estimate the traffic density of the corresponding area. The proposed method only uses less computationally expensive object detection models and can estimate traffic states from sampled frames rather than consecutive frames. In addition, the traffic density estimation accuracy was over 90% on the black box videos collected from two buses having different characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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