• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.166-171
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• 2008

본 논문은 가변주파수 스위칭 방식의 flyback 컨버터를 이용한 자동차용 35[W]급 고휘도 방전 램프용 전자식 안정기의 고효율 제어시스템을 구현하였다. 또한 안정기 성능, 크기 그리고 효율을 고려하여 planar 변압기를 이용하여 flyback 컨버터를 설계하였다. HID 램프를 자동차에 적용하기 위해 복잡한 과도특성을 제어할 수 있는 매우 복잡한 제어회로와 고효율의 안정기의 제작이 요구되어진다. 제안된 전자식 안정기는 planar 변압기를 사용한 flyback 컨버터, full bridge 인버터와 승압 점화장치로 구성되어 있으며, flyback 컨버터의 스위칭 주파수는 안정기에 입력전압의 변화에 따라 제어되도록 설계하였고, planar변압기를 사용하여, 안정기의 가격과 크기를 크게 절감할 수 있었다. 제안된 시스템에 대한 성능 및 효율은 여러 가지 실험을 통해 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.3-8
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• 2000

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서의 음성인식에 대하여 연구하였다. 여기에서 사용한 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)이며, 인식율을 높이기 위하여 2모델을 제안하였다. 또한 가변적인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누었으며 차량의 잡음에 따라 자동으로 선택하도록 하였다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP(Perceptual Linear Predictive) 13차와 OSDP(One-Stage Dynamic Programming)를 사용하였다. 그리고 핸드폰을 사용하는 운전자의 안전을 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 전화번호 등록 및 제어기능의 Voice Dialing 기능을 추가하였다. 실험결과 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시멘트 도로 80km/h이상)에서 남성 화자독립 89.75%의 인식율을 구하였으며, 경부고속도로(아스팔트 도로 80km/h이상)에서는 남성화자독립 92.29%의 인식율을 구하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.83-92
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• 2005

텔레매틱스는 일상생활의 상당부분을 차지하는 자동차 내에서도 외부와의 정보 송수신이 차단되는 일 없이 안전에서 엔터테인먼트에 이르기까지 폭 넓은 정보를 통합 관리한다. 최신의 무선 음성 데이터 통신은 제3의 생활공간으로 가정과 사무실에서 인터넷을 통해 다양한 멀티미디어 서비스를 이용하듯이 이동 중에도 동일한 서비스 보장이 가능하여야 한다. 때문에 정보통신의 발달과 함께 운전자의 안전과 편리를 위해서 지능화된 서비스제공 단일창구로서의 텔레매틱스 통합 제어 플랫폼의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 차내 운전자의 요구 또는 지능적인 상황인식에 따라 정보 및 서비스서버에서 최적의 서비스를 선별하여 실시간으로 자동푸쉬 하는 텔레매틱스 통합 제어 플랫폼의 구조와 구성 모듈을 제어하는 방법을 연구하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.617-624
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• 2022

V2X를 탑재한 소형 전기운송차는 기존 자동차의 운전시스템에 더 많은 정보와 기능을 제공할 수 있다. V2X 기술의 주요 요소는 V2V(자동차 대 자동차), V2N(자동차 대 네트워크), V2I(자동차 대 인프라) 등이 있다. 본 연구는 외부장비와 연계되는 VI형 E-PTO를 설계하고 구현하는 것으로 E-PTO는 DC/DC 변환기, DC/AC 변환기, 배터리 양방향 충전시스템 등으로 구성된다. 또한 구동을 위한 기기와 제어시스템을 구현하였다. 기동/정지 및 정상상태 운전 통한 VI형 E-PTO 구성부품에 대한 시험결과는 100ms 이내 회복시간과 순간 전압변동율 10%의 허용 가능한 요건을 충족하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.420-429
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• 2008

본 논문에서는 하이브리드 자동차용 전력변환 장치인 HDC(High side DC/DC Converter)와 MCU(Motor Control Unit)의 제어 전략과 설계 결과를 설명한다. MCU와 HDC가 차량용 부품임을 감안하여 그 설계의 관점을 출력밀도 향상과 신뢰성 확보에 두고 있다. 이를 위해 제어기로는 고성능의 MPC5554 CPU를 기반으로 설계하였고, 수동 소자인 인덕터와 커패시터도 효율 최적화의 관점에서 제작하였으며, 전력용 반도체로는 세미크론사의 자동차용 모듈인 Skim63을 사용하였다. 방열기관의 전산해석을 통해 최적의 방열모델을 선정하였고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검증하였다. 본 연구의 제어 전략과 각 부품의 성능은 실험벤치 및 실차 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였고 보완설계 과정을 통하여 신뢰성을 확보하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제5권1호
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• pp.37-43
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• 2013

This paper describes an investigation into coordinated control of electronic stability control (ESC) and active roll control system (ARS). The coordinated control is suggested to improve the vehicle stability and agility features by yaw rate control. The proposed integrated chassis control algorithm consists of a supervisor, control algorithms, and a coordinator. The supervisor monitors the vehicle status and determines desired vehicle motions such as a desired yaw rate and desired roll motion based on control modes to improve vehicle stability. According to the corresponding the desired vehicle dynamics, the control algorithm calculated a desired yaw moment and desired roll moment, respectively. Based on the desired yaw moment and the desired roll moment, the coordinator determines the brake pressures and the ARC motor torques based on control strategies. Closed loop simulations with a driver-vehicle-controller system were conducted to investigate the performance of the proposed control strategy using CarSim vehicle dynamics software and the integrated controller coded using Matlab/Simulink.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.129-143
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• 2021

This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.

• 자동차안전학회지
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• 제12권4호
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• pp.13-22
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• 2020

This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.7-13
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• 2021

This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.26-38
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• 2022

This paper proposes multiple RLS and actuator performance index-based adaptive actuator fault-tolerant control and detection algorithms for longitudinal autonomous driving. The proposed algorithm computes the desired acceleration using feedback law for longitudinal autonomous driving. When actuator fault or performance degradation exists, it is designed that the desired acceleration is adjusted with the calculated feedback gains based on multiple RLS and gradient descent method for fault-tolerant control. In order to define the performance index, the error between the desired and actual accelerations is used. The window-based weighted error standard deviation is computed with the design parameters. Fault level decision algorithm that can represent three fault levels such as normal, warning, emergency levels is proposed in this study. Performance evaluation under various driving scenarios with actuator fault was conducted based on co-simulation of Matlab/Simulink and commercial software (CarMaker).