This research was conducted to design and develop a wired monitoring system for judging if sick or dead layers (SDL) exist in multi-tier layers battery (MLB) by machine vision, and to analyze its performance. In this study, 20 Brown Leghorn (Hi-Brown) layers aged 37 weeks old, were used as the experimental animals. The intensity of concern paid by layers on feed was over 90% during 5 minutes and 30 seconds after providing feed, and normal layers (NL) had been standing to take feed for that period. Therefore, in this study, the optimal judging time was set by this test result. The wired monitoring system developed was consisted of a driving device for carrying machine vision systems, a control program, a RS232 to RS485 convertor, an automatic positioning system, and an image capture system. An image processing algorithm was developed to find SDL in MLB by the processes of binary processing, erosion, expansion, labeling, and reckoning central coordinate of the captured images. The optimal velocity for driving unit was set up as 0.13 m/s by the test results for wired monitoring system, and the proximity switch was controlled not to be operated for 1.0 second after first image captured. The wired monitoring system developed was tested to evaluate the remote monitoring performance at lab-scale laying hen house. Results showed that its judgement success.ate on normal cage (without SDL) was 87% and that on abnormal cage (with SDL) was 90%, respectively. Therefore, it would be concluded that the wired monitoring system developed in this study was well suited to the purpose of this study.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.
차세대 융합 교통 기술 분야중 하나인 Personal Rapid Transit 시스템 기술은 새로운 도심형 대중교통 기술로서 주목받고 있다. PRT 시스템은 센서 및 자율 주행 기술을 융합한 무인 운행 차량과 통신설비, 구간 검지 등 인프라 및 관련 요소 기술이 개발되어도 운행 예상 지역의 대규모 주행 트랙 구조에서 다수의 차량들의 다양한 주행 및 이상 패턴들에 대한 효율적이고 신뢰할 만한 관제 기술 개발이 요구된다. 또한 이러한 관제 기술 개발에 앞서 실제 PRT 차량 개발 및 소규모 테스트 트랙 구축을 통한 수많은 실차 주행과 같은 단계적 실험에 따른 막대한 시간 및 물리적 비용이 소요가 예상된다. 따라서 실제 구축 전 단계에서 다수의 PRT 차량에 대한 무선 기반 운행 관제 기술 개발을 위해서는 가상 환경에서의 시뮬레이션이 효과적이다. 본 논문에서는 물리엔진을 적용하여 단순 궤도 차량이 아닌 전륜 조향 시스템을 탑재한 PRT 차량 모델을 대상으로 대규모의 운행 예상 지역의 지형, 궤도, 인프라 및 네트워크 특성과 구조를 반영한 시뮬레이션이 가능하도록 설계한 통합 시뮬레이터 기술을 제시한다.
체내에 이식되는 완전 이식형 인공중이 시스템의 제어를 위해 저전력 마이크로프로세서인 MSP430을 이용한 적외선 리모컨형 외부제어기를 설계하였고, 수신된 신호 해석을 위한 제어 알고리즘을 설계하여 전원 ON/OFF와 소리크기 UP/DOWM 동작을 수행하도록 하였다. 먼저 피부 투과시 발생하는 적외선 신호의 반사 및 투과모델을 이용하여 시스템에 필요한 적외선 LED 방사강도를 계산하고, 인반 적외선 리모컨과의 오작동을 방지하기 위해 고유의 데이터 프로토콜을 설정하였다. 이식되는 수신부의 적외선 수신모듈은 자체 소비전류를 줄이기 위해 마이크로프로세서의 내부 타이머에 의한 25% 듀티비를 갖는 출력신호를 전원으로 사용하였다. 4mm 두께의 돼지피부를 이용한 피부투과 전송실험을 실시하여 구현된 송수신 장치로 신호가 전달됨을 확인하였다.
본 연구는 침상의 인체 위치와 생체신호를 검출할 수 있는 스마트 침상제어시스템의 개발에 관한 것이다. 침상제어 시스템의 메인 제어보드는 인체 감지부, 모터 구동부, MCU로 구성된다. 여기서, 침상의 인체존재 확인의 신뢰성을 높이기 위해 맴브레인 센서에 의한 인체위치 검출부와 EMFI 센서의 생체신호 검출부를 인체감지부로 결합하였다. 또한 검출된 두 신호를 원격으로 앱 모드의 응용 프로그램에 연결하여, 침상위 인체정보를 모니터링할 수 있는 앱모드의 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 블루투스 통신에 의해 침상 인체 정보를 모니터링하는 원격 기능은 병원 및 요양기관의 낙상 및 침상부재사고 예방기법으로 활용될 수 있을 것이다.
원형레일을 기반으로 하는 지상 SAR 시스템인 ArcSAR 시스템에서 간섭(interferometry)기법의 적용이 가능한 정밀한 지상 SAR 영상을 획득하기 위해서는 안테나 위치의 정밀한 제어가 요구된다. 본 연구에서는 자력 선형 스케일(Magnetic Linear Scale)을 이용하여 기존 ArcSAR 시스템에서의 안테나 위치 값의 정확도를 분석하였으며 자력 엔코더(Encoder) 값을 이용하여 안테나 위치를 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 개발하였다. 기존의 ArcSAR 시스템의 제어 체계에서는 안테나 회전 각도에 대한 평균 RMS 오차가 $0.043^{\circ}$였으나, 본 기술을 통해 $0.006^{\circ}$로 감소시킬 수 있었다. 이는 3미터 길이의 arm을 기준으로 할 때, 안테나 위치 정확도에 대한 평균 RMS 오차가 2.262mm에서 0.324mm로 감소된 것에 해당한다. 본 기술을 통해 매우 정밀한 지상 SAR 영상자료의 획득이 가능하게 되었으며 향후 간섭기법의 적용을 통해 지반 및 대형 구조물의 미세변위에 대한 초정밀 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Piled snow upon PV module interferes with Photoelectric Effect process through photovoltaic directly. As a result of this phenomenon, its generation efficiencies keep decreasing or are stuck at zero power generating status. In addition, PV facilities have been installed on those places such as water surface, roof-top, and other isolated places, dealing with conditions of "Securing high REC weighted value", "Difficulty of securing land" and so forth. Through this study, we are able to actualize the function of heating over PV modules when it snows. We adopted laminating method through heating film and modules, guaranteeing warranty more than for 25 years. Also we are trying remote control systemically, not by hardware control, to run parallel with automatic driving and monitoring system which enable to control operation time, insolation, amount of snowfall automatically. We applied analysis of actual proof to both snow removal PV system and general PV power system, and these led to bear power consumption analysis while snow-removing, and its comparison after finishing the task as "One stone, two birds." In the long run, we could carry out economic analysis against snow removal system, and this helps to verify the most maximized control method for snow removal conditons on a basis of weather information. this study shall let prevent people from negligent accidents, and improve power generation problems as mentioned from the top. Ultimately, we expect to apply this system to heavy snowfall regions in winter season in spite of its limited system installaion in Korean territory, initially.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.
IoT와 센서를 기반으로 원격으로 제어할 수 있는 액추에이터 모듈의 지능형 환기 기능을 구현하기 위해, 실내 가스/CO2/습도 온도 및 실내/외 미세먼지 관련 실외 환경을 감지하는 사전 설정된 개수의 데이터를 기반으로 환기 포트를 개폐하기 위한 알고리즘 설계 및 구동 회로를 구성하여 환기창시스템을 구현하였다. 실내공기 순환모듈의 전송데이터관련 센서와 조건이 많아 데이터 저장·관리·분석에 어려움을 겪고 있다. 빅데이터 기술은 실내 공기 순환 시스템에 채택되어야 한다. 원격 모니터링과 원격 무선 제어 화면은 환기구시스템의 상태를 추출하여 관리함으로써 분리 및 작동 조건을 자동화할 수 있도록 구축되었다. 엑츄에이터 및 센서로 구성된 환기창시스템의 제어 및 센싱용 대량의 데이터전송 안정성을 확보하기 위해 MQTT를 적용하고 시스템 오류를 대비하여 운용의 빅데이터 안정적인 전송 보장을 위해 RocketMQ를 활용하여 시스템을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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