• 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.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.147-161
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• 2021

The purpose of this study was to investigate the psychological state and driving safety of drivers driving around the truck platoon driving. Using the driving simulator, the experimental environment was constructed with the situation of changing lanes to the platoon and driving within the platoon. We tried to qualitatively and quantitatively analyze the driver's psychological state and driving safety through simulation driving experiments. As a result, in the case of the older driver group, there were many cases where they judged themselves to be driving safely, even though they were driving dangerously in the actual lane change to the platoon or driving within the platoon. In particular, this group showed that the narrower the distance between vehicles, the greater the misrecognition. The results of this study are expected to be useful in deriving the optimum interval when the interval between platooning of trucks needs to be temporarily extended.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.04a
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• pp.76-81
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• 1994

승용차에 있어 엔진의 공회전시나 주행중에 발생하는 여러 형태의 진동 및 소음의 저감은 승차감 및 차량의 안정성에 있어 중요한 과제가 되고 있다. 이러한 소음, 진동은 주로 엔진에서 발생하는 토크의 비주기적인 변동성분이 클러치(clutch), 변속기(transmission), 구동축을 거쳐 바퀴로 전달되는 과정에서 발생한다. 셔플(shuffle)은 주행중 가속페달(accelerator)을 급조작(tip-in, tip-out)하였을 때 차량이 전후로 과도적으로 울렁거리는 종진동 현상을 말하며, 이것은 가속페달의 급조작으로 인해 엔진토크가 큰 변동을 일으키고, 동력전달계를 통해 타이어에 전달된 이 토오크는 타이어축에서 구동측으로 역토오크를 발생시키기 때문에 발생한다. 여기서 팁-인(tip-in)이란 승용차를 저속으로 운전하다가 갑자기 가속페달을 밟는 경우를 말하며, 팁-아웃(tip-out)은 반대로 고속상태에서 갑자기 가속페달을 떼는 경우를 말한다. 실험과 시뮬레이션을 사용한 자동차 동력전달계의 비틀림 진동에 대한 연구는 이미 여러 연구자들에 의해 보고되었다. H.Arai은 2자유도 비선형 모델을 사용하여 클러치 접속시 발생하는 외란과 계의 안정성을 고려하여 시뮬레이션을 수행하였고, M.Kataoka는 기어의 공차(clearance)를 고려한 변속기의 강제 비틀림 진동을 실험과 시뮬레이션을 통하여 해석하였다. 그리고, Wu Hui-Le는 자동차 동력전달계의 비틀림 진동 현상을 실험과 이론적인 계산을 통해 연구하였고, R.J.Comparin는 치타음의 발생구조와 특성을 고찰하고 비서형 비틀림 공진 저감에 의한 치타음 저감 기법에 대하여 연구하였다. 또한 G.J.Fudala는 다자유도 모델을 이용하여 클러치의 비틀림 특서엥 따라 주파수분석을 수행하여 치타음 저감 방법을 연구하였고, T.Sakai는 5자유도 모델을 이용하여 엔진 공회전시 발생하는 치타음에 대해 이론과 실험을 통해 해석하고, 엔진 회전수 변동, 클러치 특성, 변속기의 드래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 이 외에도 Thomas C.T.와 E.P.Petkus는 특정 차량에 대한 동력전달계의 비틀림 진동 현상에 대해 연구하였다. 이러한 연구들로 볼 때, 자동차 동력전달계에서 발생하는 진동은 이론과 실험을 통해 그 해석이 가능하며 설계에 매우 유용하게 이용되고 있음을 알 수 있다. 따라서, 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5 L 엔진을 장착한 경승용차의 실차 주행실험을 통해 가속 페달의 급조작에 따른 차체의 종진동 현상을 측정하고, 엔진-변속기-타이어-차체의 반환정계 4자유도 진동모델로 시뮬레이션을 수행하여 실차 주행실험의 결과치와 비교, 분석한 후 클러치 비틀림 특성을 비롯한 자동차 동력전달계의 각 설계인자들이 차체의 종진동에 어떠한 영향을 미치는가를 해석하고자 한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.10 no.6
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• pp.587-593
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• 2017

In this paper, we propose a method to solve the difficulties in constructing an environment capable of practical training on the theoretical contents of robot control field. We make a two-wheeled mobile robot with Segway structure using LEGO block. In order to demonstrate the validity of using the developed robot as a practical application of advanced control theory of robotics education such as dynamic system and nonlinear system, the robot takes a stable posture while balancing the change of gravity during running. The results of the experiment are shown. By presenting the results, the robots made using the LEGO block are used for practical training of advanced control theory of robotics. It can be used as a tool.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.11
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• pp.177-182
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• 2017

The purpose of the study is to investigate the intravenous access of paramedics in ambulance. The study consisted of confidence change in pre and post intravenous access by driving condition and speed of the vehicle. The research subjects were 30 119 paramedics (20 level 1 emergency medical technicians, 10 nurses), and 6 ambulance driving conditions were established in order to measure the number of attempts at intravenous access. The data was collected for 9 days from May 18 through May 27, 2017. The results show no disparities in number of attempts in terms of stop conditions and flat section driving conditions(p=.161) although there were significant disparities in unpaved road(p=.003), speed bump(p=.005), curve(p=.022), and slope(p=.003) section driving conditions. Confidence appeared to significantly rise(p=.000) after the experiment. In conclusion, it is recommended that swift intravenous access inside an ambulance while driving is attempted when the vehicle has come to a stop or a flat section and paramedics should maintain their confidence in intravenous access through continued training.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.10 no.2
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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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.3D
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• pp.231-240
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• 2010

As majority of the traffic accidents in intersections is caused by human factor, a close examination is required on its contributing factors through measuring the psychological and physiological response according to the driving characteristics of the drivers and the road conditions. In this study, for the safety evaluation of individual intersection considering human factors of the drivers, electroencephalography reaction was measured utilizing cutting-edge measuring equipment and survey on drivers' cognitive characteristics in ordinary times and while driving test was conducted. The relationship between the electroencephalography response when approaching the intersection and cognitive evaluation survey data in driving test was clarified, and individual intersection safety evaluation model was built considering cognitive evaluation factor and the reaction of a bio-response electroencephalography data. As a result, I could find out that cognitive evaluation was made through the reaction of a bio-response (Electroencephalography) process because electroencephalography reaction of a bio-response showed differently by the physical characteristics of the intersection and cognitive evaluation had a difference.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.143-144
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• 2019

자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.207-211
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• 2000

주행 시뮬레이터는 여러 가지 주행상황을 탑승자에게 전달하고자 하는 장치이다. 기존의 주행 시뮬레이터에 관한 대부분의 연구는 탑승자의 감성평가에 관해 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 탑승자의 감성을 주행 시뮬레이터에 피드백하여 주행 시뮬레이터의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 다변량 해석형 수법, 기능 전개형 수법, 가상현실 감성공학 등을 응용하여 동적 시스템에 대한 측정 및 평가방안을 연구하였다. 설정된 목표감성인 운동감에 대한 20여개의 감성어휘 추출과 주행 시뮬레이터에 대한 분석을 통하여 차단주파수를 감성요인으로 정하였다. 감성어휘와 감성요인간의 관계를 평가하기 위하여 감성실험을 수행하였고, 그 측정결과를 통계학적으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.317-318
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.