This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
This study presents a novel safe landing algorithm for urban drone deliveries. The rapid advancement of drone technology has given rise to various delivery services for everyday necessities and emergency relief efforts. However, the reliability of drone delivery technology is still insufficient for application in urban environments. The proposed approach uses the "landing angle control" method to allow the drone to land vertically and a rapidly exploring random tree-based collision avoidance algorithm to generate safe and efficient vertical landing paths for drones while avoiding common urban obstacles like trees, street lights, utility poles, and wires; these methods allow for precise and reliable urban drone delivery. We verified the approach within a Gazebo simulation operated through ROS using a six-degree-of-freedom drone model and sensors with similar specifications to actual models. The performance of the algorithms was tested in various scenarios by comparing it with that of stateof-the-art 3D path planning algorithms.
USBL systems are essential for providing accurate positions of autonomous underwater vehicles (AUVs). On the other hand, the accuracy can be degraded by outliers because of the environmental conditions. A failure to address these outliers can significantly impact the reliability of underwater localization and navigation systems. This paper proposes a novel outlier rejection algorithm for AUV localization using Voronoi diagrams and query point calculation. The Voronoi diagram divides data space into Voronoi cells that center on ultra-short baseline (USBL) data, and the calculated query point determines if the corresponding USBL data is an inlier. This study conducted experiments acquiring GPS and USBL data simultaneously and optimized the algorithm empirically based on the acquired data. In addition, the proposed method was applied to a sensor fusion algorithm to verify its effectiveness, resulting in improved pose estimations. The proposed method can be applied to various sensor fusion algorithms as a preprocess and could be used for outlier rejection for other 2D-based location sensors.
전 세계적으로 대기환경 개선을 위해 대기오염물질 배출이 많은 차량의 진입을 제한하는 "공해차량 운행제한지역(LEZ : Low Emission Zone)" 제도 시행이 확산되고 있다. 국내에서도 2012년부터 서울시 전 지역과 일부 수도권 지역을 대상으로 노후경유차 운행제한을 시행하고 있으며, 특히 2019년 12월부터는 서울 도심인 한양도성 녹색교통지역에 진입하는 자동차 배출가스 5등급 차량의 운행을 제한하고 있다. 이에 본 연구에서는 녹색교통지역 자동차 운행제한 운영현황을 살펴보고, 기·종점통행량(O/D) 자료와 지역별 자동차 배출가스 등급별 자료를 활용하여 추후 운행제한 대상차량 확대시 등급별 교통량을 추정해 보고자 한다. 또한 서울시 25개 자치구에 진입하는 배출가스 등급별 교통량을 추정하여, 추후 자동차 운행제한 대상지역 추가 확대시 효과가 클 것으로 예상되는 대상지역(안)을 제안해 보고자 한다.
본 연구는 운전자에게 차량속도와 횡단보도 인근 보행자 존재 유무에 대한 정보를 제공하는 차량정보안내시스템의 설치 전·후에 대한 효과평가를 수행했다. 시나리오는 운전자에게 정보를 제공하지 않는 경우(S1), 차량주행속도만 제공하였을 경우(S2), 횡단보도에 보행자의 존재 유무와 차량주행속도를 모두 제공하였을 경우(S3) 등 3가지로 구성했다. 조사결과 시나리오 S1보다 운전자에게 정보를 제공하는 S2, S3에서 차량의 속도감속률이 약 0.4~0.7km 큰 것으로 나타났다. 또한 시나리오 S3에서 횡단보도 인근에 보행자가 있는 경우에 없는 경우보다 속도 감속률이 0.2km 높아 차량 속도를 더 줄이는 것으로 나타났다. 통계분석 결과에서도 시나리오 3개에 대한 평균 차량의 속도감속률에 차이가 있는 것으로 분석됐고, 보행자가 있는 경우 속도 감속률이 큰 것으로 나타났다.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study aimed to prepare a W/O nonionic microemulsion system(MEs) consisting of OP-4[polyoxyethylene(4) nonylphenol], OP-7[polyoxyethylene(7) nonylphenol], 1-hexanol, D2EHPA, kerosene and HCl solution and applied to the extraction of La(III) from chloride aqueous solution within the polysulfone hollow fiber contactor (HFC),laboratory-scale experiments were carried out to investigate the recovery of La(III) using as-prepared microemulsion from the simulation wastewater containing La(III),Al(III) and Fe(III). The right weight ratio(Rs) of OP-4 to OP-7 was firstly confirmed through determination of the solubilization capacity of HCl solution(W0,HCl) in microemulsion, the effect of several factors such as the HCl concentration, temperature and effective extraction time on the extraction efficiency of La(III) was discussed. Results showed that the acceptable Rs was 4:6 to prepare the W/O MEs. The extraction yield of La(III) increased with the increasing of HCl concentration, temperature and effective extraction time and reaches to 97.3% while using five-stage modules. The recovery yield of La(III) from simulation La-bearing wastewater was 90.6%.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
Now that the development of autonomous driving is progressing, LiDAR has become an indispensable element. However, LiDAR is a device that uses lasers, and laser side effects may occur. One of them is the much-talked-about eye-safety, and developers have been satisfying this through laser characteristics and operation methods. But eye-safety is just one of the problems lasers pose. For example, irradiating a laser with a specific energy level or higher in a dusty environment can cause deterioration of the dust particles, leading to a sudden explosion. For this reason, the dust ignition proof regulations clearly state that "a source with a pulse period of less than 5 seconds is considered a continuous light source, and the average energy does not exceed 5 mJ/mm 2 or 35 mW" [2]. Energy of output optical power is limited by the law. In this way, the manufacturer cannot define the usage environment of the LiDAR, and the development of a LiDAR that can be used in such an environment can increase the ripple effect in terms of use in application fields using the LiDAR. In this paper, we develop a LiDAR with low optical power that can be used in environments where high power lasers can cause problems, evaluate its performance. Also, we discuss and present one of the directions for the development of LiDAR with laser power limited by dust ignition proof regulations.
This paper presents a method to recognize the plane regions for movement of walking robots. When the autonomous agencies using stereo camera or laser scanning sensor is under unknown 3D environment, the mobile agency has to detect the plane regions to decide the moving direction and perform the given tasks. In this paper, we propose a very fast method for plane detection using normal vector of a triangle by 3 vertices defined on a small circular region. To reduce the effect of noises and outliers, the triangle rotates with respect to the center position of the circular region and generates a series of triangles with different normal vectors based on different three points on the boundary of the circular region. The vectors for several triangles are normalized and then median direction of the normal vectors is used to test the planarity of the circular region. The method is very fast and we prove the performance of algorithm for real range data obtained from a stereo camera system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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