This paper introduces an integrated Modeling & Simulation framework for the efficient development of the rescue robot which rescues a wounded patients or soldiers and disposes a dangerous objects or explosive materials in the battlefields and disastrous environments. An integrated M&S(Modeling & Simulation) framework would have enabled us to perform the dynamic simulation program GAZEBO based Software-in-the-Loop Simulation(SILS) which is to replacing the robot platform hardware with a simulation software. An integrated M&S framework would help us to perform designing robot and performance validation of robot control results more efficiently. Furthermore, Tele-operation performance in the unstructured environments could be improved. We review a case study of applying an integrated M&S framework tool in validating performance of mobility stabilization control, one of the most important control strategy in the rescue robot.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.169-170
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2019
Lately, as artificial intelligence becomes a source of global competitiveness, the government is strategically fostering artificial intelligence that is the base technology of future new industries such as autonomous vehicles, drones, and robots. Domestic artificial intelligence research and services have been launched mainly in Naver and Kakao, but their size and level are weak compared to overseas. Recently, deep learning has been conducted in recent years while recording innovative performance in various pattern recognition fields including speech recognition and image recognition. In addition, deep running has attracted great interest from industry since its inception, and global information technology companies such as Google, Microsoft, and Samsung have successfully applied deep learning technology to commercial products and are continuing research and development. Therefore, we will look at artificial intelligence which is attracting attention based on previous research.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1859-1867
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2021
Multi LiDAR sensors are being mounted on autonomous vehicles, and a system to multi LiDAR sensors data is required. When sensors data is transmitted or processed to the main processor, a huge amount of data causes a load on the transport network or data processing. In order to minimize the number of load overhead into LiDAR sensor processors, only semantic data is transmitted through data comparison between frames in LiDAR data. When data from 4 LiDAR sensors are processed in a static environment without moving objects and a dynamic environment in which a person moves within sensor's field of view, in a static experiment environment, the transmitted data reduced by 89.5% from 232,104 to 26,110 bytes. In dynamic environment, it was possible to reduce the transmitted data by 88.1% to 29,179 bytes.
With the advent of the 4th industrial revolution, autonomous driving technology is being commercialized in various industries. However, research on autonomous driving so far has focused on platforms with wheel-type platform. Research on a tracked platform is at a relatively inadequate step. Since the tracked platform has a different driving and steering method from the wheel-type platform, the existing research cannot be applied as it is. Therefore, a path-tracking algorithm suitable for a tracked platform is required. In this paper, we studied a path-tracking algorithm for a tracked platform based on a GPS sensor. The existing Pure Pursuit algorithm was applied in consideration of the characteristics of the tracked platform. And to compensate for "Cutting Corner", which is a disadvantage of the existing Pure Pursuit algorithm, an algorithm that changes the LAD according to the curvature of the path was developed. In the existing pure pursuit algorithm that used a tracked platform to drive a path including a right-angle turn, the RMS path error in the straight section was 0.1034 m and the RMS error in the turning section was measured to be 0.2787 m. On the other hand, in the variable LAD algorithm, the RMS path error in the straight section was 0.0987 m, and the RMS path error in the turning section was measured to be 0.1396 m. In the turning section, the RMS path error was reduced by 48.8971%. The validity of the algorithm was verified by measuring the path error by tracking the path using a tracked robot platform.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.10
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pp.17-26
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2010
This is concerned with the technology to monitor the vehicle operation, failure and disorder by using WiBro portable device. More precisely, the technology makes it possible that the information collection device is connected to both ECU(Electronic Control Unit) which is the device for controlling engine, transmission, brake, air-bag, etc that are connected to in-vehicle network and OBD-II connector that is for data collection from various sensors. In addition, with a WiBro portable device (cell phone, PDA, PMP, UMPC, etc). equipped with a vehicle diagnostic programs, information for operation, failure and malfunction can be obtained and analyzed in real-time, and alarm is alerted when the vehicle is in abnormal status, which makes the early reactions to the status. Furthermore, the collected data can be sent through WiBro network to the server managed by the company specialized in managing the vehicles, thus the technology could help the drivers who have less knowledge about their auto-vehicles have safe and economic driving. There is always a possibility of malfunction due to various types of noise that are caused by wring-harness when the device is wired-connected. In this research, in order to overcome this problem, we propose a system configuration that can do monitoring and diagnosis with a device for collecting data from vehicle and a personal WiBro device. Also, we performed research on data acquisition and interlock for the system defined by the definition for information and data sharing platform.
Recent developments in computer graphics technology and image processing technology have increased interest in point cloud technology for inputting real space and object information as three-dimensional data. In particular, point cloud technology can accurately provide spatial information, and has attracted a great deal of interest in the field of autonomous vehicles and AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality). However, in order to provide users with 3D point cloud contents that require more data than conventional 2D images, various technology developments are required. In order to solve these problems, an international standardization organization, MPEG(Moving Picture Experts Group), is in the process of discussing efficient compression and transmission schemes. In this paper, we provide a region division transfer method of 3D point cloud content through extension of existing MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) technology, quality parameters are further defined in the signaling message so that the quality parameters can be selectively determined according to the user's request. We also design a verification platform for ROUTE (Real Time Object Delivery Over Unidirectional Transport)/DASH based heterogeneous network environment and use the results to validate the proposed technology.
This paper analyzes the machine learning predictions of the economic effects of Busan's strategic industries on the employment and income using the Ridge Regression and Lasso Regression models with regulation terms. According to the Ridge estimation and Lasso estimation models of employment, the intelligence information service industry such as the service platform, contents, and smart finance industries and the global tourism industry such as MICE and specialized tourism are predicted to influence on the employment in order. However, the Ridge and Lasso regression model show that the future transportation machine industry does not significantly increase the employment and income since it is the primitive investment industry. The Ridge estimation models of the income show that the intelligence information service industry and global tourism industry are also predicted to influence on the income in order. According to the Lasso estimation models of income, four strategic industries such as the life care, smart maritime, the intelligence machine, and clean tech industry do not influence the income. Furthermore, the future transportation machine industry may influence the income negatively since it is the primitive investment industry. Thus, we have to select the appropriate economic objectives and priorities of industrial policies.
The demand for information related to 3D spatial objects model in metaverse, smart cities, digital twins, autonomous vehicles, urban air mobility will be increased. 3D model construction for spatial objects is possible with various equipments such as satellite-, aerial-, ground platforms and technologies such as modeling, artificial intelligence, image matching. However, it is not easy to quickly detect and convert spatial objects that need updating. In this study, based on spatial information (features) and attributes, using matching elements such as address code, number of floors, building name, and area, the converged building DB and the detected building DB are constructed. Both to support above and to verify the suitability of object selection that needs to be updated, one system prototype was developed. When constructing the converged building DB, the convergence of spatial information and attributes was impossible or failed in some buildings, and the matching rate was low at about 80%. It is believed that this is due to omitting of attributes about many building objects, especially in the pilot test area. This system prototype will support the establishment of an efficient drone shooting plan for the rapid update of 3D spatial objects, thereby preventing duplication and unnecessary construction of spatial objects, thereby greatly contributing to object improvement and cost reduction.
Due to the development of communication technology and expansion of Intelligent Transport System (ITS), the car is changing from a simple mechanical device to second living space which has comprehensive convenience function and is evolved into the platform which is playing as an interface for this role. As the interface area to provide various information to the passenger is being expanded, the research importance about smart car based user experience is rising. This study has a research objective to propose the guidelines regarding the smart car user experience elements. In order to conduct this study, smart car user experience elements were defined as function, interaction, and surface and through the discussions of UX/UI experts, 8 representative techniques, 14 representative techniques, and 8 locations of the glass windows were specified for each element. Following, the smart car users' priorities of the experience elements, which were defined through targeting 100 drivers, were analyzed in the form of questionnaire survey. The analysis showed that the users' priorities in applying the main techniques were in the order of safety, distance, and sensibility. The priorities of the production method were in the order of voice recognition, touch, gesture, physical button, and eye tracking. Furthermore, regarding the glass window locations, users prioritized the front of the driver's seat to the back. According to the demographic analysis on gender, there were no significant differences except for two functions. Therefore this showed that the guidelines of male and female can be commonly applied. Through user requirement analysis about individual elements, this study provides the guides about the requirement in each element to be applied to commercialized product with priority.
Yongju Kim;Jaehyeon Lee;Sungyong Chung;Chungwon Lee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.73-87
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2023
Furnishing traffic safety information can contribute to providing hazard warnings to drivers, thereby avoiding crashes. A smart road lighting platform that instantly recognizes road conditions using various sensors and provides appropriate traffic safety information has therefore been developed. This study analyzes the short-term traffic safety improvement effects of the smart road lighting's tunnel traffic safety information service using surrogate safety measures (SSM). Individual driving behavior was investigated by applying the vehicle trajectory data collected with RADAR in the Anin Avalanche 1 and 2 tunnel sections in Gangneung. Comparing accumulated speeding, speed variation, time-to-collision, and deceleration rate to avoid the crash before and after providing traffic safety information, all SSMs showed significant improvement, indicating that the tunnel traffic safety information service is beneficial in improving traffic safety. Analyzing potential crash risk in the subdivided tunnel and access road sections revealed that providing traffic safety information reduced the probability of traffic accidents in most segments. The results of this study will be valuable for analyzing the short-term quantitative effects of traffic safety information services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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