종래의 터보기기는 회전자의 높은 회전속도를 얻기 위하여 증속기어를 사용하였으나 근래에는 초고속 전동기를 적용하여 기계적인 효율 및 시스템의 소형차에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문은 직접구동방식의 터보 압축기를 위한 초고속 영구자석 동기전동기 구동시스템에 관한 논문으로서 150마력 70,000rpm 영구자석 동기전동기 구동시스템을 개발하여 상품에 적용하였다.
A new local path planning algorithm using DPH (distance profile histogram) is suggested in this paper. The proposed method makes a grid type world map using distance values from multiple ultrasonic sensors and genrates local points through which the mobile robot can avoid obstcles safely. The DPH (distance profile historgram) represents geometrical arrangement of obstacles around the robot in the local polar coordinate system which is assumed to be atached to the robot. To control robot's navigation, a three-layered control structure is adopted. The proposed local path planning algorithm is placed on the top level. And a point-to-point translation controller takes the middle level. The bottom level consists of a velcoity servo and sonar driver modules which take charge of driving physical hardwares. The validity of the propsoed method is demonstated through several experiments.
Noise is a problem in many electronic circuits and active control system. Arising from spuriously coupled noise from other circuits, it corrupts the signal of interest and introduces an uncertainty into information it contains. In this paper, re have researched noise characteristics of the inductive displacement sensor which has been designed. n first present basic concept and characteristics of magnetic field-coupled noise in the sensor output signal. Then, n are present relation noise and sensor performances. Finally, we concentrate low noise design of a sensor driver and a signal detection circuit.
최근 지능형 차량과 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 개발에 있어 차량 영상을 이용한 도로 정보 분석이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 다양한 도로 정보 중에서 도로표지판 검출 및 판단은 차량 운행 환경을 파악할 수 있는 중요한 과정이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 차량 영상에서의 색상 정보를 이용하여 표지판의 후보 영역을 추출(Candidate Generation)하고, 후보 영상에 대한 HOG(Histogram of Gradient) 특징 분석을 통해 도로표지판 여부와 그 종류를 판단(Object Classification)하는 알고리즘을 구현하였다. 또한 구현 알고리즘은 실시간 처리가 가능한 속도를 보여주어 지능형 차량 또는 ADAS에서의 실제 적용이 가능하도록 하였다.
경영환경의 변화를 예측하고, 변화를 창조하며 적극적으로 대응하고자 하는 오늘날 기업 활동의 노력은 전통적인 경영관리시스템(MIS, Management Information System)의 한계를 인식하고 있다. 테일러의 과학적 경영관리 기법을 근간으로 발전해온 MIS분야는 종래의 경영환경, 즉 변화 정도가 미약하거나 또는 예측 가능한 변화의 환경 속에서 기업관리 활동이 가능한 경우에 그 효과를 볼 수 있었다. 전략적 기업관리(SEM, Strategic Enterprise Management)는 기업의 가치창출을 위한 근본적인 프로세스에 관심을 가지고 있다. 이 연구에서는 기업의 가치중심 경영 기법과 연계되는 성과관리시스템의 새로운 설계 방안을 제시하고자 한다. 기업의 전략적 가치동인(value driver)을 도출하여 전략방향의 대안을 제시하고 그러한 전략대안을 달성하기 위한 균형성과지표를 개발한다. 향후 이 지표들은 다시 가치동인도에 반영되어 기업의 전략적 가치향상을 위한 지표 선정의 적정성을 검증하게 된다. 결국, 기업의 가치창출이라는 대명제 안에서 가치평가모델링(VBM, Value Based Management)과 균형성과 지표의 연계성을 강조하는 틀을 제시하게 될 것이다.
미래의 텔레매틱스(telematics)환경에서 차량항법과 관련된 주요 핵심 기술은 동적 경로 안내 이외에 차량 자체의 지능화를 통해 운전자에게 주행 중인 도로에서 급경사, 급커브 구간에 대한 정보를 사전에 경고함으로써 사고를 방지하는 운전자 보조 및 경고 시스템(driver assistance and warning system) 구현으로 전망되고 있다. 이와 같은 기술이 구현되기 위해서는 현재 차량항법용 수치도로지도에서 도로의 단순 위치정보만으로는 불가능하며 도로의 곡선구간에서 평면 곡선반경과 같은 도로의 선형설계요소에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 현재 전국적으로 구축되어있는 1/1000 수치지도의 도로중심선을 이용하여 실제 도로의 평면 선형설계요소를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 GUI 환경의 프로그램으로 구현함으로써 기존 도로의 정확한 평면 선형정보를 경제적이면서 효율적으로 획득할 수 있게 되었다.
This paper proposes a new method to measure the ECG signal from the driver. The ECG signal is often measured in the room. But it is mixed with many kinds of noise when we measure it during the vehicle moving. We classified noise occupied most many parts as the experimental among them. And we designed one suitable filter for each noise. It used ALE(Adaptive Line Enhancement) to remove the noise occurred to electromagnetic wave in vehicle. To remove the noise occurred to steering or vibration of vehicle, we used Wavelet transformation after ALE(preprocessing filter).
생활의 일부라 할 수 있는 교통시스템은 도시화, 산업화가 진행됨에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 이를 보완하기 위해 내비게이션, 텔레메틱스와 같은 다양한 보조 수단이 개발되고 있다. 하지만 이러한 운전자 보조 시스템은 개별화된 특성을 반영하지 않으며, 가장 일반적인 경우에 치중되어 있다. 본 논문에서는 개별화되고 사용자 중심적인 운전자 보조 시스템을 제안하며, 어떠한 정보가 이에 활용될 수 있는지를 고찰해 보았다. 또한 이런 정보를 해결하기 위한 소프트 컴퓨팅 기법을 제안하고자 한다.
In this paper, a new lateral offset estimation method, based on image processing techniques, is proposed for driver assistant system. A new description on lane markings in the image plane is presented, and its properties are discussed and used to detect lane markings. Multi-frame lane detection and analysis are adopted to improve the proposed lateral control method. An algorithm for obstacle detection is also developed. Experimental results show that the proposed method performs lateral control effectively.
In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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