Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.868-875
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2000
이 연구의 목적은 당사에서 제작한 멤브레인형 $130,000M^3$와 $135,000M^3$ LNG 운반선의 진동특성을 파악하고, 거주구역의 진동수준을 예측하기 위함이다. 우선 공진 회피의 관점에서 최적의 프로펠러를 선택하기 위해 간단한 계산을 수행한 후, 주변 해수를 고려한 선박 전체를 모델링하여 3차원 유한요소해석을 수행한다. 이 계산은 보다 정확한 고유진동수를 결정하고, 프로펠러 기진의 주파수 범위에서 관련된 모드 형상을 결정하며, 선박 거주구에서 기대되는 진동수준은 잘 예측할 수 있다. 다음으로 선박이 진수되고 전체구조가 조립된 후 안벽에서 불평형 가진기를 이용해 가진기테스트를 실시하고, 해상시운전 중에도 동일한 방법으로 테스트를 실시한다. 시험은 고유진동수의 항으로 선박의 실제진동응답과 계산결과와의 좋은 비교를 가능하게 한다. 추가적으로 실제 엔진을 구동해 RPM을 최저에서 최고까지 천천히 변경하면서 실제 운항 중 진동응답을 계측함으로서 고유진동수를 예측하여 해석결과 및 가진기 시험결과와 비교한다.
실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.
본 논문에서는 여러 대의 모바일 로봇을 이용해 미지의 환경에 대한 맵핑을 보다 빠르고 효율적으로 행할 수 있는 방법을 제시한다. 각각의 모바일 로봇은 충돌 회피, 경로 설정 등의 기능 이외에 서버와의 통신 및 로봇간의 통신을 통해 맵핑에 관한 정보를 공유해 빠른 시간이내에 신뢰할만한 맵핑을 행할 수 있고 서버에서의 명령을 통해 부가적인 기능을 수행할 수 있다. 여러 대의 모바일 로봇을 이용한 맵핑에서 가장 중요한 것은 신뢰할만한 Navigation 이다. 이를 위해 엔코더와 ONS(Optical Navigation System)을 이용해 정확한 Localization을 행하였으며, 초음파 센서를 이용해 장애물의 위치 및 거리를 파악해 미지의 영역에 대한 맵핑을 수행하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 시뮬레이션을 행하였다.
본 논문은 데이터 압축 효율 향상을 위하여 데이터에 대해서 무조건적인 압축을 시행하는 것이 아니라 SDD 알고리즘을 제시하고 범용데이타에 대한 압축을 수행한다. SDD 알고리즘은 범용 데이터 특성을 우선적으로 분석하여 압축 여부를 판단하게 된다. 이렇게 함으로써 압축 효율이 좋지 않은 경우에 대한 회피를 통해서 불필요한 압축을 하지 않을 수 있도록 한다. 불필요한 연산을 줄임으로써 압축 알고리즘의 성능 향상을 꾀할 수 있다. 특히, 이미 압축 알고리즘이 적용이 된 데이타의 경우에 압축 알고리즘을 재차 적용하더라도 효율적인 압축이 되지 않는 경우가 많다. 이러한 경우에도 불필요한 압축을 하지 않도록 한다. 본 논문에서 제안하는 기능에 대해 실제 구현하고, 구현된 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 본 논문에서 제시한 내용에 대해서 실험한 결과 정상적인 동작이 됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 로봇의 지능적 행위를 구현하기 위하여 인공지능의 몇 가지 기법을 휴머노이드 로봇에 적용하고 이를 테스트 도메인에서 실험하는 연구결과를 기술하였다. 본 연구에서 적용한 기법들은, 인공지능의 계획기법에 기반한 로봇의 계획생성, A* 알고리즘을 적용한 길 찾기, 외부 센서 값에 기반한 장애물회피 및 로봇의 자기 위치인식, 그리고 원하는 물체를 파악하기 위해 템플릿 매칭을 이용한 영상인식 등 네 가지 방향으로 접근하였다. 전반적으로 로봇의 실험은, 웹 페이지로부터 사용자의 쇼핑 목록을 입력 받아, 인공지능의 계획기법에 기반하여 서버에서 이에 대한 실행계획을 만들고 난 후, 로봇이 서버로부터 TCP/IP 기반의 소켓 통신을 통하여 세부 실행계획을 전달받아 임무를 수행하게 된다. 또한 이러한 임무를 수행하기 위해서는 로봇자신의 현재위치에 대한 정보 및 목표물에 대한 위치인식이 요구되며, 이를 위해서 사전에 주어진 맵의 좌표를 찾아가는 방법을 사용하였다.
CAD와 같이 계산위주의 응용을 지원하기 위해 개발된 초기의 객체지향 데이터베이스 시스템은 클라이언트에서 자료의 요구와 처리를 허용하는 자료 탑재방식이다. 이 방식은 클라이언트 워크스테이션에서 수행되는 작업의 대부분을 수행할 수 있는 지역 DBMS를 허용한다. 클라이언트 워크스테이션에서 자료와 잠금을 캐싱하는 것은 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 기술이다. 이 논문에서는 클라이언트 워크스테이션이 자신의 지역 데이터베이스를 유지하면서 회피 또는 탐지 기반의 캐시일관성 유지 알고리즘들의 성능을 평가할 수 있도록 하는 클라이언트 워크스테이션을 모델링하고 구현하였다. 이 시스템은 3개의 클라이언트로 구성되고, 각 지역 동시성 제어 기법으로는 2PL을 사용하였다. 이 모델은 멀티데이터베이스 시스템 환경으로 확장 가능하다.
본 연구에서는 센서 네트웍과 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network) 의 응용에 관한 실험을 수행하였다. 주된 내용으로는 모바일 센서를 탑재한 차량을 이용한 로컬라이제이션(Localization) 과 팀원 인식(Team Identification) 등에 관련된 방법을 포함한다. 본 시스템은 시뮬레이션을 통하여 기획을 하였으며 자체 설계한 하드웨어와 내장형 소프트웨어를 탑재하여 주어진 기능을 수행하도록 하도록 하는 한편, 모바일 센서의 역할을 할 수 있도록 다양한 센서를 장착할 수 있도록 설계되었다. 또한 전자나침반을 이용한 방위각 측정능력, 초음파 센서를 이용한 근거리 장애물 회피 능력, 적외선 발광 다이오드(IR-LED)와 적외선 필터를 씌운 카메라를 이용한 동료의 위치 파악 능력등을 통하여 로컬라이제이션에 도움이 되도록 한다. 통신을 위하여 IEEE 802.11g 프로토콜에 기반을 둔 통신 능력을 가지며 차량간의 통신도 같은 프로토콜을 통하여 이루어지게 된다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.5
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pp.312-321
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2003
In this paper, we implement robot which are ability to recognize obstacles and moving automatically to destination. we present two results in this paper; hardware implementation of image processing board and software implementation of visual feedback algorithm for a self-controlled robot. In the first part, the mobile robot depends on commands from a control board which is doing image processing part. We have studied the self controlled mobile robot system equipped with a CCD camera for a long time. This robot system consists of a image processing board implemented with DSPs, a stepping motor, a CCD camera. We will propose an algorithm in which commands are delivered for the robot to move in the planned path. The distance that the robot is supposed to move is calculated on the basis of the absolute coordinate and the coordinate of the target spot. And the image signal acquired by the CCD camera mounted on the robot is captured at every sampling time in order for the robot to automatically avoid the obstacle and finally to reach the destination. The image processing board consists of DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7l76A, CPLD(EPM7256ATC144), and SRAM memories. In the second part, the visual feedback control has two types of vision algorithms: obstacle avoidance and path planning. The first algorithm is cell, part of the image divided by blob analysis. We will do image preprocessing to improve the input image. This image preprocessing consists of filtering, edge detection, NOR converting, and threshold-ing. This major image processing includes labeling, segmentation, and pixel density calculation. In the second algorithm, after an image frame went through preprocessing (edge detection, converting, thresholding), the histogram is measured vertically (the y-axis direction). Then, the binary histogram of the image shows waveforms with only black and white variations. Here we use the fact that since obstacles appear as sectional diagrams as if they were walls, there is no variation in the histogram. The intensities of the line histogram are measured as vertically at intervals of 20 pixels. So, we can find uniform and nonuniform regions of the waveforms and define the period of uniform waveforms as an obstacle region. We can see that the algorithm is very useful for the robot to move avoiding obstacles.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.4
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pp.92-98
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2002
In this study, maximum launch range and F-pole are evaluated and analyzed for the semi-active radar missile concerning various launch condition, performance limitation and target maneuvers. Furthermore, general evasion maneuvers are considered when shooter approaches to target with head-on conditions. A point-mass target, shooter and missile model is used including aircraft and missile dynamics. More realistic missile motion simulation is conducted using aerodynamic performance data, geometry, performance limitation, radar seeker performance and so on. Maximum launch range, which is the distance for intercept satisfying target and missile motion and performance, is evaluated using root finding method. F-pole, which is the distance between target and shooter when intercept is completed, is evaluated assuming that shooter maneuvers through pursuit guidance to target.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.5
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pp.423-430
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2016
Recently, manned and unmanned aerial vehicles are faced with problems such as collision detection and avoidance, link-loss for integrated operations in NAS. Hence, on the basis of the performance data of EUROCONTROL's BADA and NASA, an environment was developed to simultaneously handle simulations of integrated operations of MAVs and UAVs along with ATC/ATM simulations, and dynamic modeling was then carried out. To validate the developed model, simulations were performed on a 6-DOF model by its segments and the results were compared to the RMSE results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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