This paper proposes an algorithm to effectively detect the traffic lights and recognize the traffic signals using a monocular camera mounted on the front windshield glass of a vehicle in day time. The algorithm consists of three main parts. The first part is to generate the candidates of a traffic light. After conversion of RGB color model into HSI and YCbCr color spaces, the regions considered as a traffic light are detected. For these regions, edge processing is applied to extract the borders of the traffic light. The second part is to divide the candidates into traffic lights and non-traffic lights using Haar-like features and Adaboost algorithm. The third part is to recognize the signals of the traffic light using a template matching. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects the traffic lights and recognizes the traffic signals in real time in a variety of environments.
In this paper have developed a system for monitoring and processing the real time sensor data in remote site through network. For realizing this system, measurement equipment and protocol are used to transmit the measurement data to remote server and to process measurement data. In server part, the received data from remote site sensor is converted to text or graphic charts for user. The measurement device in sensor part receives the sensor data form sensor and store the received data to its internal memory for transmitting data to server part through Internet. Also the measurement device can receive data form server. The temperature sensor is connected to the measurement device located in laboratory and the measurement device measures temperature of laboratory which can be confirmed by user through Internet. We have developed a server programworking on the Linux to store measurement data from measurement device to server memory. The program is use for SNMP(Simple Network Management Protocol) to exchange data with measurement device. Also the program changes the measurement data into text and graphic charts for user display. The program is use apache PHP program for user display and inquiry. The real time temperature measurement system can be apply for many parts of industry and living.
In this paper, we introduce an design of fuzzy relation-based fuzzy neural networks with multi-output. Fuzzy relation-based fuzzy neural networks comprise the network structure generated by dividing the entire input space. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the relation of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions such as constant, linear, and modified quadratic. For the multi-output structure the neurons in the output layer were connected with connection weights. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons both in the consequent part of the fuzzy rules and in the output layer, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, learning rate and momentum coefficient are automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. Two examples are included to evaluate the performance of the proposed network.
본 논문은 필수 실행 부분과 선택 실행 부분으로 구성된 불확정 태스크(imprecise task) 모델에서 효과적으로 스케줄링 하는 EDF(Earliest Deadline First)기반의 알고리즘을 제안한다. 이러한 태스크 모델은 태스크가 과부하 상태가 되었을 때 처리하는데 유용하게 사용된다. 과부하 상황이 발생하면 선택 실행 부분 중 일부를 포기해야 하는데, 제안한 DOP 알고리즘은 이후에 발생할 태스크에 대해서 보다 유연하게 대처 할 수 있게 하기 위해서 마감시간이 빠른 태스크의 선택 실행 부분을 제거하고, 마감시간이 늦은 태스크의 선택 실행 부분을 남기는 방법을 사용한다. 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가한 결과 DOP는 기존에 연구된 스케줄링 알고리즘들에 비해서 좋은 성능을 보였다.
Fatigue fracture behavior of a hybrid bolted joint was evaluated in comparison to the case of static fracture. Two kinds of specimens were fabricated for the mechanical tests; a hybrid bolted joint specimen for the shear test and a hybrid joint part specimen applied in the real tilting car body for the bending test. Characteristic fracture behaviors of those specimens under cyclic toads were obviously different from the case under static loads. For the hybrid bolted joint specimen, static shear loading caused the fracture of the bolt body itself in a pure shear mode, whereas cyclic shear loading brought about the fracture at the site of local tensile stress concentration. For the hybrid joint part specimen, static bend loading caused the shear deformation and fracture in the honeycomb core region, while cyclic bend loading did the delamination along the interface between composite skin and honeycomb core layers as well as the fracture of welded joint part. Experimental results obtained by static and fatigue tests were reflected in modifications of design parameters of the hybrid joint structure in the real tilting car body.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.274-284
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2019
The control architectures of Chuan Suo (CS) deep submergence rescue vehicle are introduced. The hardware and software architectures are also discussed. The hardware part adopts a distributed control system composed of surface and underwater nodes. A computer is used as a surface control machine. Underwater equipment is based on a multi-board-embedded industrial computer with PC104 BUS, which contains IO, A/D, D/A, eight-channel serial, and power boards. The hardware and software parts complete data transmission through optical fibers. The software part involves an IPC of embedded Vxworks real-time operating system, upon which the operation of I/O, A/D, and D/A boards and serial ports is based on; this setup improves the real-time manipulation. The information flow is controlled by the software part, and the thrust distribution is introduced. A submergence vehicle heeling control method based on ballast water tank regulation is introduced to meet the special heeling requirements of the submergence rescue vehicle during docking. Finally, the feasibility and reliability of the entire system are verified by a pool test.
In this paper, spoofing effects on a GNSS receiver were analyzed. The spoofer (spoofing device) was classified to two categories. One is an active spoofer and the other is a passive spoofer. The active spoofer was considered for analysis. For the analysis of spoofing effects on a GNSS receiver, a real-time GNSS spoofing simulator was developed. The simulator was consisted with two parts which are a baseband signal generation part and a RF up-conversion part. The first GNSS baseband signal was generated according to spoofing parameters such as range, range rate, GNSS navigation data, spoofing to GNSS signal ratio, and etc. The generated baseband signal was up-converted to GNSS L1 band. Then the signal transmitted to a GNSS signal. For a perfect spoofing, a spoofer knew an accurate position and velocity of a spoofing target. But, in real world, that is not nearly possible. Although uncertainty of position and velocity of the target was existed, the spoofer was operated as an efficient jammer.
Properties of nanoparticles synthesized during gas phase reaction were studied in terms of particle behaviors using real-time particle characterization method. For this study, $TiO_2$ nanoparticles were synthesized in the chemical vapor condensation process(CVC) and their in-situ measurement of particle formation and particle size distribution was performed by scanning mobility particle sizer(SMPS). As a result, particle behaviors in the CVC reactor were affected by both of number concentration and thermal coagulation, simultaneously. Particularly, growth and agglomeration between nanoparticles followed two different ways of dominances from coagulations by increase of number concentration and sintering effect by increased temperature.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the real-world driving study, 52 drivers drove approximately 11.0 km of rural road (about 20 min), 7.9 km of urban road (about 25 min), and 20.8 km of highway (about 20 min). The results suggested that the appropriate number of blinks during the last 60 seconds was 4 times, and the head movement interval was 35 seconds. The results from drowsy driving data will be presented in another paper - part 2.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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