• 전기의세계
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• 제43권5호
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• pp.44-47
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• 1994

자기부상열차의 효율적인 추력제어 및 안전성 높은 운행을 위해서 고성능의 속도/위치 검출 시스템이 중요한 역할을 한다. 일반열차는 바퀴가 선로에 접촉하여 주행하므로 차축의 회전속도를 측정해서 열차의 선로위를 일정한 간격을 두고 부상하여 주행하므로 비접촉식 측정방법을 사용해야만 한다[1-5]. 특히, 고속으로 주행하는 자기부상열차의 속도를 측정하기 위해서는 응답속도가 빠른 센서시스템을 개발하며, 또한 열차주행에 수반되는 자기장의 영향을 극소화하도록 센서시스템을 설계해야만 한다. 본고에서는 전형적인 자기부상열차인 일본의 HSST 시스템(주행속도 100km/h)과 독일의 Transrapid 시스템(주행속도: 400km/h)에 적용되고 있는 속도/위치 검출 시스템의 작동원리를 상세히 설명한다. HSST 시스템은 유도무선(inductive radio system) 방법을 이용하고 Transrapid 시스템은 와전류근접센서(eddy-current proximity sensor)를 이용한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• 제40권2호
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• pp.349-354
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• 2015

This paper is about utilizing magnetic sensor to measure magnetic signal and analyze the form of magnetic signal for vehicle detection. For magnetic sensor, MR sensor from Honeywell company was used, and Helmholtz coil of which 3 axis' length is 1.2 m was manufactured to check the capability of the sensor and estimate its ability to detect the magnetic field. Vehicle detection was performed in following steps: installing sensor in road lane and non-road lane; estimating magnetic field when the vehicle is run by the driver; and estimating magnetic field of 7 different vehicles with different sizes. Also, sensor was installed at SUV and small-sized vehicle's park and non-park area to analyze the form of magnetic field. Lastly, the form of magnetic field made by different parts of the vehicle was analyzed. Based on the analysis, the form of magnetic field's magnetic peak value was bigger for road lane than non-road lane, complicated form was useful to distinguish the road lane above the installed sensor and the location of the running car, and the types of vehicle could be sorted because the variance of the magnetic field was bigger for bigger size of the vehicle. Also, it was confirmed that the forms of vehicle in parts-by-parts estimates.

• 전기의세계
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• 제23권6호
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• pp.36-37
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• 1974

본고에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 초고속전철과 Linear Motor 2. 주행차의 부상과 안정화 방법 3. 자기부상주행시험차의 예

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.382-385
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• 2005

본 논문에서는 자기저항 센서를 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 자계특성을 분석한다. 자율주행 시스템에서 가장 중요한 핵심기술은 자기원으로 구성된 도로를 주행하는 차량의 현재위치 파악이다. 따라서 자계 도로위의 차량의 현재위치를 검출하기 위한 시스템의 선행조건으로 센서와 자기원 사이에 존재하는 자계의 특성을 분석하기 위한 실험 장치를 설계하고 구성하였다. 그리고 자기원의 설치간격 및 기울기에 따른 자계의 3축성분과 데이터를 획득한다. 획득한 데이터를 이용하여 3축 성분에 따른 거리정보와 방향에 따른 자계의 변화를 분석한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• 제17권3호
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• pp.343-348
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• 2007

Development of autonomous vehicle system that use magnetic position meter research of intelligence transportation system is progressed worldwide active by fast increase of vehicles. Among them, research about autonomous of vehicles occupies field. And autonomous of vehicles is element that path recognition is basic. Existent magnetic base autonomous system analyzes three-dimensional data of magnet marker to 3 axises magnetic sensor and recognized route. But because using Magnetic Wire and Magnetic Position Meter in treatise that see, measure side lateral error and propose system that driving. And system that compare with system of autonomous vehicles and propose wishes to verify by hardware of that specification and simple algorithm through an experiment that autonomous is available.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.117-120
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• 2000

본 논문은 이동로봇이 주행 중 발생하는 heading 오차를 지자기센서를 이용하여 보정하고 주행을 정확히 제어하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 이동로봇의 주행제어는 여러 원인에 의한 부정확성을 내포하고 있다. 예를 들어 바퀴의 부정확한 기계적 정렬, 기어의 헐거워짐, 센서 신호의 잡음과 오차, 바퀴의 미끄러짐, 평탄하지 않는 표면에 의한 제도변동 등이다. 따라서, 이동명령어 수행 시 이동로봇의 heading이 의도된 대로 유지되는지를 측정하는 오차 검출이 필요하며 이를 위한 센서 본 논문에서는 지자기센서를 이용하여 오차를 보정하였다. 실험은 무선 원격 제어되는 이동로봇에 지자기 센서를 부착하여 자계의 영향이 비교적 적은 평탄한 옥외에서 수행하였고, 실험 결과를 통해 지자기 센서를 이용한 이동로봇의 heading 오차 보정과 주행제어효과를 보여주었다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• 제24권2호
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• pp.167-175
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• 2011

The purpose of this study is to examine the impact that change in speed and modeling methods has on maglevs' runnability. The study constructed equations of motion on 4-DOF, 6DOF, and 10-DOF vehicles respectively and carried out numerical analysis, applying 4th Runge Kutta method, in order to run six different model maglev as changing the vehicles speed on the same bridge that had 2000 to 1 deflection. The analysis revealed that maglev's runnability improved as speed was lower and the specific model had higher number of bogey and EMS.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.3-6
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• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로 인식이 기본적인 요소이다. 기존의 경로인식은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• 제10권2호
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• pp.134-141
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• 2001

This paper describes a method to steer an autonomous electric vehicle using magnetic fields. Magnets are embeded along the center of the road and a magneto-resistive sensor is mounted beneath the front bumper of the vehicle. As the vehicle moves along the road neural network controller controls the vehicle using measured magnetic field variation. Based on a single magnets modeling equation, we analyzed three dimensional magnetic field distributions of embeded magnets in series on the center of the road and performed a computer simulation using this results. In simulation study, straight and curved road was configured. The steering controller for the vehicle was designed using neural network and experiment was performed on the real embeded magnets using real autonomous electric vehicle. At the experiment we compensated the earth's magnetic fields and showed a good result driving an autonomous vehicle using proposed method.