교통 분야와 IT 분야의 접목은 기반시설 투자를 통해 해결하려했던 사회적 경제적 문제를 해결하는 새로운 해결책으로 떠오르게 되었고 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스와 같은 새로운 산업을 창출하였다. 특히, 지능형 교통 시스템 및 텔레매틱스 기술 분야 중 차량 통신 분야는 중요 부분으로 인식되고 있으며, 최근 단거리 전용 무선 통신 기술은 국내 지능형 교통 시스템 산업 분야에서 중요한 기술 분야로 인식되고 있다. 단거리 전용 무선 통신은 자동요금징수(ETCS) 시스템을 통해 운전자용 단말기 보급이 활발히 진행되고 있다. 교통 신호 제어 분야에서도 이 기반 시설을 활용한 양질의 실시간 정보를 활용하여 최적의 교통 신호 제어 시스템을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있으며 WISDOM의 연구개발이 성공적으로 마무리되어졌다. 본 논문에서는 연구 개발된 개별 차량 기반의 신호제어 시스템 WISDOM을 활용하여 교차로 안전 지원 동적 딜레마 경고 서비스를 개발하고 현장 실험을 통하여 신뢰성과 실용성을 평가하였다. 제안된 동적 딜레마 경고 시스템은 교차로에서 WISDOM에 의해 최적화된 동적 교차로 신호에 대한 정보를 방송하고 이를 수신한 차량 단말기는 자신의 위치와 속도를 바탕으로 딜레마 영역을 만들고 운전자에게 경고하도록 하였다.
전투기 조종사는 '비행환경 적응 교육 훈련(APT)'을 이수함으로써 악조건 속에서도 완벽하게 임무를 수행할 수 있도록 능력을 향상시키고 있다. 그러나 비행 시 가속도로 인해 인체 평형기관의 이상으로 'Vertigo(Spatial disorientation)' 현상에 빠지게 되어 추락하는 사고 사례가 발생하고 있다. 이러한 비행착각에 빠지는 전투기 추락 사고는 국내 외를 불문하고 빈번하게 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 전투기에 'Vertigo' 경고 기능을 구현하고자 하였다. 먼저, 항공기 주임무 컴퓨터와 현재 구현되어 있는 경고 기능을 분석하였다. 그리고 항공기 자세 정보를 이용하기 위해 좌표계 시스템을 연구하였다. 이를 바탕으로 전투기가 배면 비행 자세로 일정 시간 이상 하강 시 전방시현장비에 시각적인 경고 기능을 제공하고자 하였다. 본 기능을 구현함으로써 조종사의 비행 안전을 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다. 또한 본 연구 결과를 바탕으로 다른 서브시스템과의 연계를 통한 경고 기능 구현 방안을 제안하고자 한다.
노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.
Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.
To effectively predict financial crisis, this paper presents an early warning system based on artificial intelligence technologies. Both Genetic Algorithms and Neural Networks are utilized for the proposed system. First, a genetic algorithm has been developed for the effective selection of economic indices, which are used for monitoring financial crisis. Then, an optimum weight of the selected indices has been determined by a neural network method. To validate the effectiveness of the proposed system, a series of experiments has been conducted by using the Korean economic indices from 2005 to 2008.
An intelligent safety vehicle(ISV) should have an ability to predict the possibility of an accident and help a driver avoid the accident in advance. The basic function of the ISV is to alert the driver by warning when the collision is to occur. For this purpose, the ISV has to function efficiently in sensing the environmental context. While image processing provides lane information, laser radar senses road obstacles including vehicles. By applying a simple clustering algorithm to radar signals, it is possible to obtain the vehicle information. Consequently, we can identify the existence of the vehicle of interest on my lane. The reliability of the sensing algorithm is evaluated by running on the highway with a test vehicle.
본 논문에서는 단일 차선표시선 검출 기반 차선 이탈 경보 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 어두운 조명이나 마모로 인하여 좌 우 차선표시선의 동시 검출이 불가능한 경우에도 단일 차선표시선의 검출 및 추적을 통해 강건한 차선이탈 감지를 목표로 한다. 실험을 통해 제안 방법이 한쪽 차선표시선만 검출된 경우에도 차선이탈을 감지하는 것을 확인하였다.
This paper describes a lighting warning system (LWS) which consists of a corona needle electrode, a low noise differential amplifier, an A/D converter, an one-chip microprocessor, a LCD and alarm devices. The corona needle electrode is used to measure electric field intensity caused by thunderclouds on the ground level. To evaluate the sensitivity of the LWS, calibration experiment was carried out using a round-shape parallel plate electrode system. The theoretical and experimental results show that the LWS can measure electric field intensity over 2 [kV/m].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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