In the curving detection method by using an accelerometer, the ride comfort in the first car is worse than one in the others due to spend the time to calculate the tilting command and drive the tilting mechanism after entering in the curve. In order to enhance the ride comfort in the first car, the preditive curve detection method which predicts the distance from a train to the starting point of curve by using the GPS, Tachometer, Ground balise and position DB for track. In this study, we predicted and evaluated the ride comfort for predictive curve detection method in transient curves according to the shape and dimension of transient curve and the various driving speed. Also, we predicted the improvement of the ride comfort for predictive curve detection method by comparing with the result of the ride comfort for predictive curve detection method and for curve detection method using an accelerometer in the short transient curve.
Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Yoon, Han-Sam;Yi, Jin-Hak
Smart Structures and Systems
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제3권3호
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pp.263-280
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2007
In this paper, an improved GA-based damage detection algorithm using a set of combined modal features is proposed. Firstly, a new GA-based damage detection algorithm is formulated for beam-type structures. A schematic of the GA-based damage detection algorithm is designed and objective functions using several modal features are selected for the algorithm. Secondly, experimental modal tests are performed on free-free beams. Modal features such as natural frequency, mode shape, and modal strain energy are experimentally measured before and after damage in the test beams. Finally, damage detection exercises are performed on the test beam to evaluate the feasibility of the proposed method. Experimental results show that the damage detection is the most accurate when frequency changes combined with modal strain-energy changes are used as the modal features for the proposed method.
자율주행 연구가 활발히 진행되면서 ADAS(Advanced Driver Assistance System)에서 차량의 위치를 파악하고 경로를 유지하는데 차선 검출은 필수적인 기술이다. 차선 검출은 허프 변환과 RANSAC(Random Sample Consensus)과 같은 영상처리 알고리즘을 이용하여 검출한다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 OpenCV를 이용하여 선형 도형 검출 알고리즘을 구현하고 있다. OpenCV 가우시안 블러 구조와 캐니 에지 검출을 통해 문턱값을 설정하였고, 선형 검출 알고리즘을 통한 차선 인식에 성공하였다.
교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.
This paper applies the arc detection algorithm to prevent the false detection in photo voltaic series arc detection circuit, which is required not only to detect the series arc quickly, but also not falsely detect the arc for the non-arc noise. For this purpose, this study proposes a rapid and preventive false detection method of single peak noise and short noise signals. First, to prevent false detection by single peak noise, Discrete wavelet transform (DWT)-based characteristic parameters are applied to determine the shape and the amplitude of the noise. In addition, arc fault detection within a few milliseconds is performed with the DWT iterative algorithm to quickly prevent false detection for short noise signals, considering the continuity of serial arc noise. Thus, the method operates not only to detect series arc, but also to avoid false arc detection for peak and short noises. The proposed algorithm is applied to real-time serial arc detection circuit based on the TMS320F28335 DSP. The serial arc detection and peak noise filtering performances are verified in the built simulated arc test facility. Furthermore, the filtering performance of short noise generated through DC switch operation is confirmed.
에지 검출은 영상에 대하여 물체의 모양, 위치, 크기 및 재질 등과 같은 정보를 포함하고 있으며, 영상의 특징을 분석할 때 매우 중요한 요소이다. 기존의 에지 검출 방법에는 1차 미분을 이용한 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detect ion filter) 등이 있으며, 2차 미분을 이용한 LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 전체 영상 영역에 대해 고정된 가중치 마스크를 적용하기 때문에 에지 검출 결과가 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마스크 내의 중심 화소를 고려하여 에지 검출 특성을 높이는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 에지 검출 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션 결과 영상을 통해 비교하였다.
This paper shows an effective scanning trajectory for a mine detection device that is one of the mission equipments of unmanned ground vehicle. The mine detection device is composed of a mine-detection sensor, and a 4 DOF manipulator enabling sensor position control. There are three modes that manage the mine detection device: passive, semi-automatic, and automatic. The automatic mode is used the most. This paper suggests a scanning method that makes shape of 8. This method prevents missing target area and enhances scanning speed when the mine detection device scans the ground surface in automatic mode. The suggested method is verified by simulations and experiments.
Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.
본 연구는 자율주행차량의 필수 센서로 인식되는 LiDAR로 도로표지를 검지할 시, 도로표지의 모양과 높이 등이 검지성능에 주는 영향에 대하여 알아보았다. 연구를 위해 면적과 재질은 동일하고, 모양은 서로 다른 도로표지를 4종을 제작하였으며, 32Ch 회전형 LiDAR를 차량 상단부에 장착하여 도로주행실험을 수행하였다. 도로표지의 모양에 따른 점군데이터의 형상과 NPC를 비교한 결과, 32ch LiDAR를 활용하여 도로표지의 전체 모양을 인식하려면 40m 이내의 거리가 필요할 것으로 기대되며, 원거리에서 최대한 점군을 확보하는 데 있어서는 정사각형보다는 삼각형, 직사각형 등의 형상이 유리하였다. 도로표지의 높이에 따른 연구 결과, 근거리(20m이내)에서는 표지의 높이를 2m 이상으로 올리면 LiDAR의 수직시야각에서 이탈하여 완전한 점군 형상을 표현하지 못하게 되며, 차로변화로 센서와 표지 사이의 횡간격과 입사각이 커지게 되면 NPC가 소폭 감소하나 근거리 높이 변화에 비하면 미미한 영향을 보였다. 이러한 연구결과는 자율협력주행기술 상용화를 위한 LiDAR 전용 도로시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study was carried out to observe changes in several detection factors derived from thermoluminescence (TL) of minerals separated from irradiated Korean perilla and sesame seeds during storage under normal room and darkroom conditions. The TL intensities of the first glow curves increased from 0 to 5 kGy but only slightly increase from 5 to 10 kGy. Maximum TL temperatures of the first glow curves in all irradiated samples were around 20$0^{\circ}C$, ranging from 150 to 25$0^{\circ}C$. Since the control (0 day of storage) glow curve ratios of G3 and G4, calculated from re-irradiated (1 kGy) sample were over 0.5, detection of irradiation was possible. However, because Gl ratios were below 0.1, they were classified as non-irradiated. There was n unique first glow curve shape that could be clearly seen in all irradiated samples, regardless of storage conditions, that was never seen in non-irradiated samples. In all samples, the maximum TL temperatures and shape of the second glow curve was in a lower temperature range than that of the first glow curve. Therefore, detection of irradiated Korean perilla and sesame seeds was possible fur up to 3 months after irradiation, regardless of storage conditions, by examining several TL detection factors; including TL intensity, glow curve ratios maximum TL temperatures, and the shapes of glow curves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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