The intended system's function and performance can be assured through implementing the development process, the verification compliance against corresponding requirements, in accordance with the fundamental principle from the Systems Engineering. For the effective verification implementation, related core metadata should be selected and managed throughout the development life cycle. And these have to be included in the configuration document such as specification so that taking them as development baselines each phases if necessary. In this paper, associated case study results are introduced to establish the Requirements Verification Matrix (RVM) for the verification management on the space launch vehicle development program.
For the success of system development, it is necessary to systematically manage the requirements that are the basis of system development and its verification results. In order to follow the principles of SE(Systems Engineering)-based V&V(Verification&Validation) process, requirements can be managed by securing the requirements and their establishments, design compliances, and verification compliances according to the system development lifecycle. Especially, in a large-complex system research and development project, such as a space launch vehicle development project, many participants establish, verify, and validate numerous requirements together during the project. Therefore, logical and systematic requirements management, including guarantee of data integrity, change history, and traceability, is very important for multiple participants to utilize numerous requirements together without errors. This paper introduces the practical requirements and verification management for the requirements-based development process in the space launch vehicle development project.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
This paper proposes an algorithm capable of detecting vehicles in front or in rear using a monocular camera installed in a vehicle. The vehicle detection has been regarded as an important part of intelligent vehicle technologies. The proposed algorithm is mainly composed of two parts: 1)hypothesis generation of vehicles, and 2)hypothesis verification. The hypotheses of vehicles are generated by the analysis of vertical and horizontal edges and the detection of symmetry axis. The hypothesis verification, which determines vehicles among hypotheses, is done by the AdaBoost algorithm. The proposed algorithm is proven to be effective through experiments performed on various images captured on the roads.
Hydrogen Fuel Cell Vehicle(HFCV) is system that uses electrical energy of fuel cell stack to main power source, which is different system with other vehicles that use high-voltage, large-current. Isolation performance of this system which is connected with electrical fire and electrical shock is important point. Isolation resistance of electric installation is divided according to working voltage, it follows criterion more than $100{\Omega}$/VDC (or $500{\Omega}$/VAC) about system operation voltage in a hydrogen fuel cell vehicle. Although measurement of isolation resistance in a hydrogen fuel cell vehicle is two methods, it uses mainly measurement by megger. However, the present isolation resistance measurement system that is optimized to use in electrical facilities is unsuitable for isolation performance estimation of a hydrogen fuel cell vehicle because of limit of maximum short current and difference of measurement resolution. Therefore, this research developed the isolation resistance measurement system so that may be suitable in isolation performance estimation of a hydrogen fuel cell vehicle, verified isolation performance about known resistance by performance verification of laboratory level about developed system, and executed performance verification through comparing results of developed system by performance verification of vehicle level with ones of existing megger. Developed system is judged to aid estimation and upgrade of isolation performance in a hydrogen fuel cell vehicle hereafter.
This study analysed testing method for performance verification in the phase of signalling system development for application in the Light Rail Transit(LRT). The main focus in this study therefore includes development of vehicle location detection system by first GPS and analysis of performance verification method by field testing. The comprehensive testing method has been analysed for the signalling system for LRT high speed operation. The signalling system for LRT high speed operation deals with vehicle location identification through vehicle location information using the second GPS and decision for whether the high speed proceed signal and departure inhibition output is feasible or not and for signalling output to the corresponding vehicle.
니콜라 테슬라에 의해 항공기의 무선제어 가능성이 제시되면서 출현한 무인항공기는 제 1, 2차 세계대전을 통해 항공력의 급속한 발전과 함께 군사, 방산용으로 사용하게 되었다. 2000년대, 무인항공기의 분야가 촬영, 배송, 통신 등 민간분야까지 확대됨에 따라 여러 서비스와 융합되어 활용되고 있다. 하지만, 최근 무인항공기 시스템에서의 통신이나 무인항공기 자체의 보안 취약점을 이용하여 GPS 스푸핑, 전파 교란 공격 등을 시도하는 보안사고가 발생하고 있다. 이에, 안전한 무인항공기의 도입을 위하여 국내에서는 자체 무인항공기 검증 제도인 감항 인증 제도가 마련되었다. 그러나 감항 인증 제도는 무인항공기의 보안성보다는 시험 비행, 설계 및 물리적 구조의 안전성과 인증하는 쪽에 초점이 맞추어져 있다. 보안성 높은 안전한 무인항공기의 도입을 위해 본 논문에서는 무인항공기 시스템 모델을 제안하고 데이터 흐름도를 작성하였다. 작성한 데이터 흐름도를 바탕으로 무인항공기 시스템에서의 위협을 도출하였고, 도출한 위협을 방지할 수 있는 보안기능요구사항을 개발하였다. 제안한 보안기능요구사항을 통해 향후 무인항공기의 안전한 도입을 위한 앞으로의 평가, 검증 기술의 발전 방향을 제시한다.
As increasing the number of Electronic Control Units in a vehicle, the proportion for reliability and stability of the software is going increasingly. Accordingly, the traditional CAN network has occurred the situation that the requirement of developing vehicle software is not sufficient. To solve these problems, the FlexRay network which is ensured the high bandwidth and real-time is generated. However it is difficult to implement FlexRay based application software because of complex protocol than traditional CAN network. Accordingly the system for analysis and verification of network state is needed. Also vehicle vendor develops application software using Matlab/Simulink in order to increase productivity. But this development method is hard to solve the network problem of node to node. Therefore this paper implements Matlab/Simulink based FlexRay network system and verifies it through comparing with existing embedded system.
Hyundai-Rotem Company has designed and manufactured Light Railway Vehicle (LRV) according to the Urban Rail Transit Code, which applies to urban railway vehicles in Korea. The Urban Rail Transit Code specifies the loads, for which vehicle bodies shall be capable of withstanding, identifies how material data shall be used and presents the principles to be used for design verification by analysis and test. The structural design of railway vehicle bodies depends on the loads they are subjected to and the characteristics of the materials they are manufactured from. Therefore Hyundai-Rotem Company has carried out Finite Element Analysis (FEA) and has performed load tests on the vehicle body according to the Urban Rail Transit Code. This research contains the results obtained by the analysis and the load tests. The analysis was carried out using I-DEAS Master Series 12 and load test were carried out using specially designed test jigs and equipment are used for the load tests.
Ubiquitous computing is a novel paradigm that is rapidly gaining in the scenario of wireless communications and telecommunications for realizing smart world. As rapid development of sensor technology, smart sensor system becomes more popular in automobile or vehicle. In this study, a new vehicle detection mechanism in real-time for blind spot area is proposed based on imaging sensors. To determine the position of other vehicles on the road is important for operation of driver assistance systems (DASs) to increase driving safety. As the result, blind spot detection of vehicles is addressed using an automobile detection algorithm for blind spots. The proposed vehicle verification utilizes the height and angle of a rear-looking vehicle mounted camera. Candidate vehicle information is extracted using adaptive shadow detection based on brightness values of an image of a vehicle area. The vehicle is verified using a training set with Haar-like features of candidate vehicles. Using these processes, moving vehicles can be detected in blind spots. The detection ratio of true vehicles was 91.1% in blind spots based on various experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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