• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.939-947
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• 2010

With the rising numbers of elderly and disabled people, the demand for welfare services using a robotic system and not involving human effort is likewise increasing. This study deals with a mobile-robot system combined with a BWS (Body Weight Support) system for gait rehabilitation. The BWS system is designed via the kinematic analysis of the robot's body-lifting characteristics and of the walking guide system that controls the total rehabilitation system integrated in the mobile robot. This mobile platform is operated by utilizing the AGV (Autonomous Guided Vehicle) driving algorithm. Especially, the method that integrates geometric path tracking and obstacle avoidance for a nonholonomic mobile robot is applied so that the system can be operated in an area where the elderly users are expected to be situated, such as in a public hospital or a rehabilitation center. The mobile robot follows the path by moving through the turning radius supplied by the pure-pursuit method which is one of the existing geometric path-tracking methods. The effectiveness of the proposed method is verified through the real experiments those are conducted for path tracking with static- and dynamic-obstacle avoidance. Finally, through the EMG (Electromyography) signal measurement of the subject, the performance of the proposed system in a real operation condition is evaluated.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.158-164
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• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.150-157
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• 2015

보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권5호
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• pp.422-428
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• 2013

최근에 소형무인기(small UAV)에 대한 관심이 증대되고 있는데, 이는 소형무인기가 비용대비 효율적이고 사람의 접근이 어려운 재난 환경 등에 적합하기 때문이다. 이러한 소형무인기에서 거리측정을 통한 매핑(mapping)은 필수적인 기술이다. 기존의 무인시스템 연구에서 거리 측정 센서는 주로 레이저 센서와 스테레오 비전 센서를 많이 사용하였다. 레이저 센서는 정확도와 신뢰성이 우수하지만 대부분 고가의 장비이고 스테레오 비전 센서는 구현이 용이하지만 무게 측면에서 소형무인기에 탑재하여 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 레이저 포인터와 단일 카메라를 사용하여 저가의 거리측정기를 구성하는 방안을 소개한다. 제안한 시스템을 이용하여 거리를 측정하고 이로부터 맵을 구성하는 실험을 수행하였고 실제 데이터와 비교 분석하여 시스템의 신뢰성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.399-409
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• 2016

최근 자동차시장은 친환경, 고연비, 무인자율주행을 앞세우고 빠르게 변해가고 있다. 자동차시장에서 국내 자동차산업이 성장하기 위해서는 IT, 마케팅, 광고/홍보, 생산/제조, 유통 등 다양한 기업들이 융 복합된 글로벌가치사슬(GVC) 생산시스템을 더욱 필요하게 되었다. 본 연구의 목적은 국내 자동차산업에서 부품중소업체들이 글로벌 완성차업체의 GVC내로 진입하기 위한 지원 방안을 찾아보고 이를 위해 GVC내 완성차업체와 부품업체 사이의 현황과 협력관계를 살펴보는 것이다. 또한 자동차산업의 완성차업체 GVC내 부품중소기업들이 진입하는데 필요한 정책방향을 현실성 있고 지원 가능한 방안을 찾아보는 것이다. 자동차산업에서 완성차업체의 GVC내로 부품중소기업이 진입하기 위해서는 GVC를 운영하는 대기업의 특성과 지배구조를 이해하고 맞춤형 전략을 수립해야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.237-244
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• 2020

본 논문은 2차원 공간에서 SLAM(: Simultaneous Localization and Mapping)의 구현을 설명한다. 본 논문에서 사용한 방법은 불변량이라고 하는 변수가 일정하게 유지 될 때 변환된 변수가 선형 공간을 구성하도록 상태 변수와 측정 변수를 변환하는 IEKF(: Invariant extended Kalman filter)를 사용한다. 따라서, IEKF는 불변량이 일정하게 유지되는 경우 수렴을 보장한다. 제안된 IEKF 접근법 중 변환을 하는 과정에서는 리군(Lie group) 행렬을 사용한다. 이 방법은 시뮬레이션을 통해 테스트 되었으며 결과는 선형 칼만 필터의 경우와 마찬가지로 칼만 이득이 일정하다는 것을 보여준다. 즉, 시뮬레이션 결과 이동체의 추정된 위치와 검출된 물체들 사이의 일관성을 보였다.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제23권1호
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• pp.20-27
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• 2014

Purpose: This study was conducted to identify the association between emotional labor and job stress in bus drivers, as well as to propose management strategies for job stress. Methods: The study was conducted in February 2013 and involved 182 bus drivers working in the Gyeonggi area. Results: emotional labor was $9.5{\pm}2.34$ on average, and job stress was higher than the median of the same indicator among Korea's workers in the areas of physical environment, job autonomy, and relationship conflicts. Factors that affected job stress was lower if the subjects' Higher values for emotional labor indicated a higher level of job stress. Conclusion: To reduce among drivers, the following measures are necessary: increase the comfort of the driver's seat within the vehicle, provide adequate rest between bus headways, provide comfortable in-house rest facilities, and establish physical training spaces to reduce musculoskeletal disorders as well as programs for reducing back pain. In addition, relationship conflicts may be relieved by increasing job autonomy as much as possible, by granting autonomous control of working hours and bus headways, as well as by banning long work hours. Moreover, various club activities, exercise programs, and counseling programs that workers can be involved in together may be beneficial. This study is significant in that it identified the relationship of the bus drivers' emotional labor and job stress, which has previously been ignored as a research topic. Through its results, this study provides baseline data for the preparation of management strategies that can address the job stress of bus drivers.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.104-109
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• 2020

본 논문에서는 지능형 주차검지센서에 장착하기 위한 ISM-대역(중심주파수 447 MHz) 소형화된 역 F 안테나를 제안하였다. 먼저 제한된 크기를 가진 지능형 주차검지센서 모듈(72 mm × 70 mm)내에 안테나를 내장하기 위해, ISM-대역의 낮은 주파수 447 MHz(파장 λ : 670mm)에서 폴디드 형태의 역 F 안테나를 설계하였다. 그 결과, ISM 대역(중심주파수 447 MHz)에서 공진하며, -10 dB 대역폭 13 MHz(2.9%)로 적합한 특성을 얻었다. 또한, 수직·수평소자에 의한 H-plane 패턴은 null point가 제거된 전방향성 패턴을 나타내며, E-plane은 특정 방향으로 지향성을 가지므로, 주차장에서의 차량 관리용 안테나로써 적합함을 확인하였다.

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.257-284
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• 2000

According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.149-156
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• 2003

This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o.f. equations of motion of SAUV in a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass and a depth senor. The error of the estimated position still slowly drifts in horizontal plane about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.