본 논문은 BLCD 모터를 사용하여 복합연막탄 선회구동 장치를 정밀 제어하는 시스템 설계 및 알고리즘 개발을 그 목적으로 하고 있다. 복합연막탄은 적위협의 시계를 가리는 역할을 하므로 매우 짧은 시간 내에 적 위협을 감지하고 그에 대응해야 하므로 빠른 응답성을 갖도록 설계 되어야 한다. 따라서 300Hz ${\sim}$ 500Hz의 빠른 전류 응답성을 가지는 전류 제어기를 설계하였으며 기존에 많이 사용되던 공간벡터 PWM을 사용하지 않고 MIX-MAX PWM 방식을 사용하여 연산속도를 향상 시켰다. 연막탄이 정확히 발사되기 위한 정밀 위치제어기를 제안하였으며 PC기반의 모니터링 프로그램을 통해 전류, 전압, 위치, 속도 등의 파라메터를 그래프로 확인 가능하도록 구현하였다. 부동소숫점 방식의 고속 DSP인 TMS320VC33을 사용하여 제어기를 구성 하였으며 PWM발생부는 CPLD인 EPM7128을 사용하여 구현 하였다.
최근 크고 작은 차량사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용되고 있는 것과 유사한 기능을 가진 블랙박스를 차량에 장착시켜 운전자들은 차량사고의 원인을 분석하기 위해 차량용 블랙 박스를 사용하고 있다. 기존의 블랙박스들에서 사용된 운영체제와는 달리 안드로이드 OS는 다른 OS들에 비해 이식성이 좋으며 개방 플랫폼을 지원해서 개발 시 추가적인 비용이 들지 않으며 검증된 많은 라이브러리들을 포함하고 있어 별도의 외부 라이브러리를 사용할 필요가 없다는 장점이 있다. 또한 기존의 블랙박스들은 사고 발생 시 자동으로 사고 알림 신고를 보내지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스에서 사용된 OS와는 다른 장점이 있는 안드로이드 기반의 테스트 보드에 GPS 모듈과 가속도 센서 정보를 이용하고 스마트 폰에서 사고 감지 시 지정된 번호로 메시지를 전송하는 기능을 가진 블랙박스를 구현하였다.
최근 차량에는 유지관리 및 운전자 편의성 제공 등을 위해 많은 ECU장치와 엔터테인먼트 장치들이 부착되고 있다. 차량 내부에서는 ECU 장치의 센서정보를 관리 및 제어하기 위해서 CAN이 사용되고, 각종 엔터테인먼트 장치 제어를 위해서 MOST 네트워크가 사용되고 있다. 또한, 차량 외부에서는 무선 네트워크인 Wi-Fi 등을 통해 정보를 수신 받을 수 있는 환경이 구축되고 있다. GPS 기반 자동차의 네비게이션은 CAN, MOST 네트워크와 무선네트워크에 통합되고 있다. 이런 통합 환경은 네비게이션이 자동차 네트워크를 통합 제어하는 HMI 기능을 갖게 한다. 본 논문은 터널, 빌딩 숲등의 지역에서 전파장애로 위치측정이 불가능한 GPS 장치의 문제점을 해결하고자 통합된 차량 네트워크에 연결 될 수 있는 지자기 센서와 Wi-Fi 장치(WLAN)의 센싱 데이터를 이용하여 차량의 위치정보를 측정하는 기법을 설계하고, 구현하고자 한다.
차량에서 운전자 편의성에 대한 고객의 요구가 증대함에 따라 멀티미디어 서비스를 보장하기 위해 MOST에 관한 여러 기술들이 제시되고 있다. MOST 네트워크는 서로 다른 대역폭을 지원하는 MOST 25, MOST 50, MOST 150 은 각각 이기종 네트워크로 구성됨으로, 서로 다른 protocol을 가진 네트워크 간에 정보를 송수신하기 위해서는 Gateway가 필요하다. 기존 MOST 장비와의 호환을 위해서 Gateway를 구성할 경우, 네트워크 간 대역폭에 따른 데이터양의 차이로 인해 많은 지연과 자원 낭비로 인한 손실이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 MOST25와 MOST150 네트워크를 유기적으로 연결하여 하나의 네트워크를 형성할 수 있는 MOST GATEWAY 시스템의 구성 방안을 제안한다. 또한 MOST GATEWAY 시스템에서 기존에 사용하고 있는 스케줄링 알고리즘을 분석하여 그 효율성 및 확장성의 개선 방안을 제시하고자 한다.
An AMD control system is usually built based on the original model of a target building. As a result, the fact leads a large calculation workload exists. Therefore, the orders of a structural model should be reduced appropriately. Among various model-reduction methods, a suitable reduced-order model is important to high-rise buildings. Meanwhile, a partial structural information is discarded directly in the model-reduction process, which leads to the accuracy reduction of its controller design. In this paper, an optimal technique is selected through comparing several common model-reduction methods. Then, considering the dynamic characteristics of a high-rise building, an improved balanced truncation (BT) method is proposed for establishing its reduced-order model. The abandoned structural information, including natural frequencies, damping ratios and modal information of the original model, is reconsidered. Based on the improved reduced-order model, a new reduced-order controller is designed by a regional pole-placement method. A high-rise building with an AMD system is regarded as an example, in which the energy distribution, the control effects and the control parameters are used as the indexes to analyze the performance of the improved reduced-order controller. To verify its effectiveness, the proposed methodology is also applied to a four-storey experimental frame. The results demonstrate that the new controller has a stable control performance and a relatively short calculation time, which provides good potential for structural vibration control of high-rise buildings.
졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 휴대용 장치와 컴퓨팅 장치를 USB 인터페이스로 연결하여 구동하는 기법에 관한 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 휴대용 장치와 컴퓨팅 장치를 USB인터페이스를 통해 연결하고, 연결된 휴대용 장치를 대용량 저장 장치인 광 기록매체로 인식하도록 하여 휴대용 장치와 응용 프로그램간의 다양한 데이터를 손쉽게 송수신할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 시스템을 통해 휴대용 장치에 대응하는 별도의 USB 드라이버를 설치하지 않고도 휴대용 장치에 저장된 데이터를 이용하여 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하여 사용자의 편의성을 극대화하였다. 또한, USB 드라이버에 대한 의존성을 제거함으로써, 단일 통신 방식을 통해 다양한 휴대용 장치를 연결하여 각종 기능을 지원할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 액티브 블록을 사용하여 하나의 움직이는 물체를 효율적으로 검출하고 추적하는 방법에 대해 제안한다. 이것은 특정한 픽셀 값을 대표값으로 추출하여 8*8 픽셀 값들을 대표하는 방식을 사용하고, 인접한 명암차에 의한 차영상 정보를 비교, 분석하여 움직이는 물체를 검출한다. 이미지 데이터 획득 부분은 소프트웨어로 처리함으로써 하드웨어의 비중을 크게 감소시켰으며, 고해상도 이미지를 저해상도 이미지로 변환하여 획득해야 할 데이터 수를 대폭 줄임으로써 실시간으로 이동하는 물체를 추적할 수 있도록 하였다. 따 라서 이미지에 대한 모든 픽셀 값 정보나 비디오 인터페이스 카드 제어를 위한 가상 드라이버와 같은 특정 목적의 시스템 드라이버가 없는 간단한 시스템에서도 움직이는 물체를 실시간으로 추적할 수 있도록 충분한 속도를 제공하며 개인용 컴퓨터상에서도 저렴한 비용으로 고정 영역 내의 움직이는 단일 이동 물체 추적 시스템을 구축할 수 있다.
이륜차의 사고 원인에 관한 일반적인 연구는 활발히 진행 되고 있지만 배달 업무라는 특수한 작업 환경에서 발생하는 집배 이륜차의 사고에 관한 연구는 보편적으로 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 브이월드 오픈 플랫폼을 활용하여 집배원의 이륜차 운전행동과 배달 업무 부하 정도를 파악하기 위해 배달 경로에 따른 운전 행동을 지도상에 실시간으로 시각화하였다. 분석 결과의 현장 검증을 위해 실제 송파, 서청주, 및 강서 우체국에서 근무하는 집배원들을 6명씩 선별하여 참가하였으며, 배달지역의 지리적 요인 등이 운전행동에 영향을 주는지 확인 하였다. 수집한 이륜차 운행 GPS 데이터를 분석한 결과, 집배원의 안전과 배달 부하의 평준화 실현을 위한 정부의 노력에서 불구하고 각 집배원이 근무하는 지역 및 배달 구역에 따라 업무의 부하 및 이륜차의 운전 행동이 상이함을 발견하였다.
국내외의 배출가스 규제 강화에 부합하기위하여, 사용자 의도에 따른 연료 분사시기와 분사량 조절이 가능한 커먼레일 ECU를 제어할 수 있는 알고리즘 개발의 필요에 따라서 본 논문에서는 커먼레일 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 진단 알고리즘을 구현하여 시뮬레이터로 개발하였다. 또한 운전자가 직접 차량을 진단하는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준에 의거하는 차량 위주의 진단기로 개발하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 송수신하는 유선 시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계방안을 제안함으로써 차량의 연비향상 및 유해가스 저감을 통한 엔진의 효율성 향상을 실현하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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