Controlling industrial vehicle operated by human in warehouse was not simple since the information transfer for controlling the vehicle was not easy. However, as the technology for the WMS (Warehouse Management System) has been advanced and the PDA (Personal Digital Assistant) has come into wide use in a workplace, the control of man-operated vehicle became less difficult as do to AGVS (Automated Guided Vehicle System). This study examines the ways to improve the efficiency of warehouse operation through introducing rule of task assignment for the vehicles, particularly forklift. This study, basically, refer to AGV operation policy because a great number of studies for AGV dispatching rule have been done and the mechanism for the controlling vehicles is very similar. The workers in field prefer to simple dispatching rules such as Shortest Retrieval Time First (SRTF), Shortest Travel Time First (STTF), and Longest Waiting Time First (LWTF). However, these rules have potential disadvantage. Thus, several rules made up by combining rules mentioned above are introduced and these new rules use threshold value or evaluation formula. The effectiveness of these new rules are tested by simulation and the results are compared. This study proposes favorable dispatching rules for forklift in warehouse for the efficiency of the vehicle operation and stability of service level.
모바일 기기 기반의 제어시스템에서 정보 해킹과 유출에 대비한 보안기능의 적용이 요구되고 있다. 이를 위한 보안 기술로서 가장 일반적인 방법은 암호와 인증이다. 본 연구에서는 보안 기능이 취약한 모바일 기기 기반의 제어 시스템에 있어서 효율적인 인증 방식 중 하나인 CBC-MAC (Cipher Block Chaining-Message Authentication Code)을 사용하여 외부의 공격으로부터 정보를 보호하는 CBC-MAC 기반의 보안 모바일기기 제어시스템 (SMIV: Secure Mobile in Vehicle)을 제안한다. CBC-MAC 은 송신측과 수신측에 비밀 키를 공유함으로써 전송된 정보가 변경되지 않고 본래의 정보임을 보증하는 방식이다. 제안 시스템의 검증을 위하여 모바일 기기 제어 시스템의 H/W 및 S/W를 구현하고 CBC-MAC 인증 방식을 적용하였다. 기존 연구에서는 모바일 기기를 이용한 제어시스템에서 보안성보다는 개선된 제어 방식이 주로 보고되고 있다. 본 연구에서는 모바일 기기를 이용한 제어시스템에서 보안성을 제고한 모바일 기기 제어시스템을 제안하며 이러한 보안 제어 시스템은 향후 모바일 기기를 이용한 각종 제어 시스템 설계 및 구축에 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.
When raining or snowing, windshield wiper system is very important for safety of driver. However, manual wiper system frequently needed to be controlled for sufficient visibility and it was very uncomfortable. So, rain sensor which controls automatically was developed. This rain sensor technology uses optical sensing technique sensed the rainfall by receiving reflected light of rain dropped on the windshield. The technology used optical sensor was simple and easy to implement as a rain sensing system in the car. However, it is sometime shown low accuracy to measure rainfall on the windshield when affected by ambient lights from surroundings. It is also given inconvenience to the driver to control the car. To solving these problems, we propose a rain sensing system using image sensor and the fuzzy wiper control algorithm.
License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of $720{\times}576$ show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Autonomous driving is no longer atechnology of the future since the development of autonomous vehicles has now been realized, and many technologies have already been developed for the convenience of drivers. For example, autonomous vehicles are one of the most important drive assistant systems. Among these many drive assistant systems, Cruise Control Systems are now a typical technology. This system constantly maintains a vehicle's speed and distance from a vehicle in front by using Radar or LiDAR sensors in real time. Cruise Control Systems do not only serve their original role, but also fulfill another role as a 'Driving Safety' measure as they can detect a situation that a driver did not predict and can intervene by assuming a vehicle's longitude control. However, these systems have the limitation of only focusing on driver safety. Therefore, in this paper, an Intelligent Cruise Control System that utilizes the path planning method and GIS is proposed to overcome some existing limitations.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Choi, Hae-Ock;Lee, Jong-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.194-197
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1999
In AVL, GIS analyze the information from the vehicles to provide commercial or other value far user. As spatial analysis functions in GIS make a new valuable information using the vehicle's position and geographic object's location, they perform an important roles to improve the management efficiency of vehicles. Most GIS however are used static data for the spatial analysis, so the research area on AVL used dynamic vehicle location has generated unsuitable result. In this study, we use GPS real time tracking data to perform spatial analysis between moving vehicle and static geographic object. The method proposed in this paper considers the driving direction of vehicle and creates the result which is located in forward of vehicle. In this paper, two spatial analysis functions, near and connectivity, are developed.
지자기 센서 기반의 차량검지 시스템에서 지자기 센서 노드는 복잡한 케이블 연결 없이 쉽게 도로에 매설할 수 있도록 무선 통신을 이용하는 방식으로 설계되며, 시스템의 유지보수 비용을 줄이기 위해서는 도로에 매설된 지자기 센서 노드의 배터리 수명을 늘리는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량검지 시스템에서의 차량 검지 정보의 실시간성을 보장하면서 지자기 센서 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있는 저전력 TDMA 프로토콜을 제안한다. 성능분석에서는 실제 지자기 센서 기반 차량검지 시스템에서의 지자기 센서 노드의 전력 소모를 측정하였으며, 시스템의 시간동기를 유지하면서도 배터리 효율을 62% 향상함으로써 약 5년간 배터리 교체없이 사용할 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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