복잡해져가고 있는 현재의 교통상황에서 최근 개발되고 있는 HUD(Head-up Display)의 경우는 기능이 다양하므로 운전중 많은 정보가 운전자에게 제시되어야 한다. 이러한 많은 정보를 제공하고 디스플레이하기에는 HUD의 크기에 한계가 있으며, 운전중 운전자에게 부하를 가중시켜 안전에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 HUD에 제공될 정보에 대하여 인간공학적 접근과 사용자들의 선호에 맞추는 HMI(Human Machine Interface)연구를 통하여 제시아이템에 대한 중요도 및 우선순위를 파악하고 제시아이템의 아이콘의 형태 및 색채를 결정하는 것은 운전중 안전사고에 대한 발생확률을 감소시킬 수 있을 것이다. 그러므로 본 연구에서는 제시 아이템과 제시 아이콘에 대한 중요도를 파악하였다. 그리고 제시 아이콘의 형태와 색채에 대한 주관적 평가를 통해 그에 대한 아이콘의 형태 및 색채에 대한 새로운 평가 방법에 의한 가이드라인을 제시하고자 한다. 또한 이러한 연구를 통하여 ITS내의 인간요소적인 측면을 고려하여 인간친화적인 ITS구축이 가능할 것이다.
SCADA, DCS, PLC 등 산업제어시스템은 전기, 수도, 수송, 가스 및 석유와 같은 국가기반시설의 감시 및 제어를 통해 위험의 조기 예측, 대응, 각 공정의 품질 향상 등에 기여하고 있다. 산업제어시스템은 HMI(Human Machine Interface), 이력 데이터베이스, 각 센서 H/W 및 S/W 기술로 구성되는데, 그 중 이력 데이터베이스는 실시간으로 들어오는 디지털 및 아날로그 형태의 이력 데이터에 대한 효과적으로 처리하기 위한 주요 요소이다. 현재, 국내에서는 히스토리안 등 주로 외산 제품에 의존하고 있어 이에 대한 기반 기술 연구 및 관련 산업화가 요구된다. 또한, 이력 데이터베이스의 종류 및 특성에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 산업제어시스템에 주로 적용된 이력 데이터베이스들에 대해 자세히 살펴보고, 일반적으로 사용되는 데이터와 산업제어시스템에서 사용하는 이력 데이터와 트랜잭션의 특징을 살펴봄으로써 산업제어 응용에서 요구되는 이력 데이터베이스가 어떤 모습을 갖추어야 할 지에 대한 이해를 높이고자 한다.
This paper presents the development of the underwater cleaning robot platform for a higher efficiency in manufacturing industry. Human operators directly go into the cistern and clean sludge after drainage of the water so far. It is sometimes dangerous because of the harmful chemical materials from the product making process. In addition, it takes long time for water drainage and supplying it back. However, the robot cleaning operation does not need to drain water so that it could be applied to the sludge cleaning work at any time without the plant pause. Moreover, it can prevent the safety accidents because human operators are not necessary to enter directly the sludge cisterns. This paper shows the performance of cleaning work that can be applied in the industrial field through the design and development of underwater cleaning robot platform. And these results demonstrate that the developed underwater cleaning robot has great possibilities to clean other industrial water cisterns.
한국과학기술원 인간친화복지로봇 연구센터에서 개발 중인 ISH(Intelligent Sweet Home)는 다양한 서비스 로봇 및 인간-기계 인터페이스(HMI:Human-Machine Interface)를 통해서 노약자 및 장애인의 일상 생활을 도와 줄 수 있는 지능형 주거 공간이다. ISH에서는 홈네트워크를 통해 연결된 가전 기기 및 환경 정보 취득이 가능한 센서 장비, 그리고 지능형 침대, 휠체어, 이동 보조 로봇 등이 거주자가 독립 생활을 영위할 수 있도록 여러 가지 서비스를 제공한다. 하지만 노약자 및 장애인의 관점에서 서비스 양의 증가뿐만 아니라, 이를 쉽고 편하게 운용할 수 있는 서비스 질의 측면 또한 중요하게 고려하여야 한다. 이러한 이유 때문에, ISH에서는 집사 로봇(steward robot)의 개념을 도입하여 거주자와 복잡한 시스템의 효율적인 매개체로 사용하고 있다. 사용자의 편의를 추구하기 위한 공학적인 접근방법 중의 하나로, 본 논문에서는 집사 로봇의 작업 계획 기능에 대해서 설명하도록 한다. 작업 계획 시스템을 이용하여, 집사 로봇은 사용자의 상위 레벨 명령을 해석하여 각 로봇 또는 제어 가능 개체들을 제어하게 된다. 제안하는 시스템은 STRIPS(STanford Research Institute Problem Solver) 상태 표현 방법과 그래프계획(Graphplan) 방법에 기반하여 작업 계획을 수행한다. 또한 작업 계획 속도를 증가 시키기 위하여 공간 추상화(world abstraction)와 하위 목표 계획(subgoal planning)의 개념을 적용하였다. 그리고 ISH에서 정의된 시나리오를 이용한 상위 레벨 명령을 통해 제안된 시스템의 효용성을 검증하도록 한다.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권3호
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pp.463-474
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2015
Future Ground Control Stations (GCSs) for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) teleoperation targets better situational awareness by providing extra motion cues to stimulate the vestibular system. This paper proposes a new virtual environment for long range Unmanned Aerial Vehicle (UAV) control via Non-Line-of-Sight (NLoS) communications, which is based on motion platforms. It generates motion cues for the teleoperator for extra sensory stimulation to enhance the guidance performance. The proposed environment employs the distributed component simulation over GSM network as a simulation platform. GSM communications are utilized as a multi-hop communication network, which is similar to global satellite communications. It considers a UAV mathematical model and wind turbulence effects to simulate a realistic UAV dynamics. Moreover, the proposed virtual environment simulates a Multiple Axis Rotating Device (MARD) as Human Machine Interface (HMI) device to provide a complete delay analysis. The demonstrated measurements cover Graphical User Interface (GUI) capabilities, NLoS GSM communications delay, MARD performance, and different software workload. The proposed virtual environment succeeded to provide visual and vestibular feedbacks for teleoperators via GSM networks. The overall system performance is acceptable relative to other Line-of-Sight (LoS) systems, which promises a good potential for future long range, medium altitude UAV teleoperation researches.
The wind power prediction system is composed of a meteorological forecasting module, calculation module of wind power output and HMI(Human Machine Interface) visualization system. The final information from this system is a short-term (6hr ahead) and mid-term (48hr ahead) wind power prediction value. The meteorological forecasting module for wind speed and direction forecasting is a combination of physical and statistical model. In this system, the WRF(Weather Research and Forecasting) model, which is a three-dimensional numerical weather model, is used as the physical model and the GFS(Global Forecasting System) models is used for initial condition forecasting. The 100m resolution terrain data is used to improve the accuracy of this system. In addition, optimization of the physical model carried out using historic weather data in Jeju. The mid-term prediction value from the physical model is used in the statistical method for a short-term prediction. The final power prediction is calculated using an optimal adjustment between the currently observed data and data predicted from the power curve model. The final wind power prediction value is provided to customs using a HMI visualization system. The aim of this study is to further improve the accuracy of this prediction system and develop a practical system for power system operation and the energy market in the Smart-Grid.
안전성을 최우선시 해야 하는 자동차 환경에서 관심지 (POI, Point-Of-Interest) 도메인을 대상으로 하는 대용량 고려 단어 인식 시스템은 최적의 인간-기계 상호접속(HMI, Human-Machine Interface) 기술을 요구하고 있다. 하지만, 매우 제한된 연산처리 능력과 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서 10만 단어 이상을 일반적인 음성인식 방식으로 처리하기는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 텔레매틱스 단말기의 관심지 인식을 위하여 다단계 구조의 대용량 고립단어 인식 시스템을 제안하였다. 이 관심지 인식 시스템의 성능향상을 위해 음소별 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용한 음소 인식기와 음소별 거리 행렬(PDM, Phoneme-distance Matric) 레빈쉬타인(Levenshtein) 거리를 제안하였다. 제안한 방법은 낮은 처리속도와 적은 양의 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서도 대용량 고립단어에 대하여 우수한 인식 성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 다단계 인식 시스템을 사용하였을 경우 실내에서 최대 94.8%, 자동차환경에서는 최대 92.4%의 인식 성능을 얻을 수 있었다.
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
차량 통신 프로토콜은 IEEE 802.11 WG과 P1609에서 진행하고 있는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)가 대표적이며, 보안 등을 제외한 MAC과 PHY에 대한 부분은 표준으로 제정되었다. 이러한 차량통신을 이용하여 운전자들의 안전과 전체 교통 흐름의 원활한 통제를 위해 국내외에서 많은 프로젝트가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교차로에서 좌회전 시도 시에 위험 상황이 예상되면 운전자에게 알려주기 위한 차량간 통신 기반 안전서비스 알고리즘을 설계하였고, 이를 실제 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 자차와 반대편에서의 접근차량에 대한 모델을 구성하고 충돌 위험이 있을 경우 운전자에게 HMI(Human Machine Interface)를 통해 경고를 주게 된다. 본 안전 서비스의 성능 테스트를 위해 테스트 차량을 이용하여 알고리즘을 시스템에 탑재하였으며, 테스트 케이스를 구성하여 성능 시험장에서 검증하였다. 테스트 결과로써, 우수한 성능을 나타냈으며, 앞으로 차량 통신 인프라가 설치된다면 V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신을 이용하여 본 알고리즘을 보다 정밀하게 보완해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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