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배차문제 : 연구현황과 전망 (Vehicle Fleet Planning Problems : The State of the Art and Prospects)

  • 송성헌;박순달
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.37-55
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    • 1986
  • Vehicle fleet planning problem is generic name given to a whole class of practical decision making problems which find the vehicle routes and schedules to accomplish the reqired service to customers using vehicles. In this paper the various problems are classified into the three groups according to their characteristics: (1) vehicle routing problems, (2) vehicle scheduling problems, and (3) vehicle routing and scheduling problems. The State of the art of each group is described and the future research directions are presented.

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단일 클래스 분류기를 사용한 차량 해킹 탐지 (Detection of Car Hacking Using One Class Classifier)

  • 서재현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.33-38
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    • 2018
  • 본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.

300m급 수중ROV 개발에 관한 연구 (A study on Development of 300m Class Underwater ROV)

  • 이종식;이판묵;홍석원
    • 한국해양공학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.50-61
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    • 1994
  • A 300 meter class ROV(CROV300) is composed of three parts : a surface unit, a tether cable and an underwater vehicle. The vehicle controller is based on two processors : an Intel 8097-16-bit one chip micro-processor and a Texas Instruments TMS320E25 digital signal processor. In this paper, the surface controller, the vehicle controller and peripheral devices interfaced with the processors are described. These controllers transmit/receive measured status data and control commands through RS422 serial communication. Depth, heading, trimming, camera tilting, and leakage signals are acquired through the embedded AD converters of the 8097. On the other hand, altitude of ROV and lbstacle avoidance signals are processed by the DSP processor and periodically fetched by the 8097. The processor is interfaced with a 4-channel 12-bit D/A converter to generate control signals for DC motors an dseveral transistors to handle the relays for on/off switching of external devices.

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고도별 클래스를 통한 소형 무인비행체 교통 제어 방안 (Traffic Control Proposal of Small Unmanned Aerial Vehicle using Altitude Class Concept)

  • 최효현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.131-132
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    • 2016
  • 우리는 많은 소형 무인비행체들이 운행될 곧 다가올 미래에 대비하여 무인비행체들 간의 충돌 예방을 할 수 있는 방안에 대하여 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 높은 밀집도를 가지는 소형 무인 비행체들 간의 충돌을 회피하기 위하여 무인비행체의 성능에 따라 클래스를 부여하고 비행 고도를 지정해주고 지정된 고도 내에서는 수평 비행을 하고 클래스간 이동을 위해서는 몇개의 정해진 지점에서만 수직 비행이 가능하도록 하는 제어 방안을 논하였다.

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SVM을 이용한 실시간 차량 인식 기법 (Real-time Vehicle Recognition Mechanism using Support Vector Machines)

  • 장재건
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1160-1166
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    • 2006
  • 혼잡한 현대의 교통 상황에서 교통질서를 유지하기 위해 차량에 대한 정보를 아는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 차량의 정보를 아는데 있어서 가장 중요한 차량 번호판을 인식하는 새로운 기법을 소개한다. 제안하는 기법은 물체를 분류하는데 있어서 다른 방법보다 우수하다고 알려진 SVM을 이용한다. 번호판 영역을 찾는데는 이중분류 SVM을 이용하고 번호판 문자 인식에서는 다중 분류 SVM을 이용한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 여러 종류의 차량 번호판에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 실험결과를 통하여 성능을 입증하였다.

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FPD 공정용 Glass 이송 시스템을 위한 자기부상 EMS의 개발 (Magnetic Levitated Electric Monorail System for Flat Panel Display Glass Delivery Applications)

  • 이기창;문지우;구대현;이민철
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.566-572
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    • 2011
  • In recent semiconductor and FPD (Flat Panel Display) manufacturing processes, high clean-class delivery operation is required more and more for short working time and better product quality. Traditionally SLIM (Single-sided Linear Induction Motor) is widely used in the liner drive applications because of its simplicity in the rail structure. A magnetically levitated (Maglev) unmanned vehicle with SLIM traction, which is powered by a CPS (Contactless Power Supply) can be a high precision delivery solution for this industry. In this paper unmanned FPD-carrying vehicle, which can levitate without contacting the rail structure, is suggested for high clean-class FPD delivery applications. It can be more acceptable for the complex facilities composed with many processes which require longer rails, because of simple rail structure. The test setup consists of a test vehicle and a rounded rail, in which the vehicle can load and unload products at arbitrary position commanded through wireless communications of host computer. The experimental results show that the suggested vehicle and rail have reasonable traction servo and robust electromagnetic suspensions without any contact. The resolution of point servo errors in the SLIM traction system is accomplished under 1mm. The maximum gap error is ${\pm}0.25mm$ with nominal air gap length of 4.0mm in the electromagnetic suspensions. This type of automated delivery vehicle is expected to have significant role in the clean delivery like FPD glass delivery.

차량 형상자료를 이용한 2축 차량의 차종분류 방안 (Vehicle Classification Scheme of Two-Axle Unit Vehicle Based on the Laser Measurement of Height Profiles)

  • 오주삼;장경찬;김민성
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.47-52
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    • 2011
  • 본 연구는 차량 제원이 유사한 2축 차량의 차종분류에 있어서 정확도를 높이고자 차량 외형의 높이 프로파일을 이용한 차종분류 방안을 제시했다. 차종별 교통량 자료 생성은 도로를 주행하는 차량을 대상으로 AVC장비에서 계측되는 차량 제원들인 축수, 축간거리, 차량길이, 오버행 등을 활용하여 12종 분류 체계에 의해서 분류되고 있다. 그러나 차량 축이 2개인 2축 차량(1~4종 차량)의 경우 승용차(1종)의 다양화, 대형화로 인하여 화물수송용 차량(3종, 4종)의 제원과 유사해짐에 따라 기존 차량분류인자(축수, 축간거리, 차량길이 등)에 의한 차종분류 시 분류 오류가 발생할 수 있다. 이에 본 연구는 이러한 분류상의 한계를 극복하고자 차량 외관의 높이 프로파일 값을 통하여 주행차량의 형태를 파악하고 이를 이용한 차종분류 방법을 제시하였다. 그리고 현장실험을 통하여 제안된 방법의 정확도를 검증하였다.

열화상 카메라를 활용한 딥러닝 기반의 1·3종 차량 분류 (Class 1·3 Vehicle Classification Using Deep Learning and Thermal Image)

  • 정유석;정도영
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.96-106
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    • 2020
  • 본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

OPTIMIZATION ON VEHICLE FUEL CONSUMPTION IN A HIGWAY BUS USING VEHICLE SIMULATION

  • Lyu, M.S.
    • International Journal of Automotive Technology
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    • 제7권7호
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    • pp.841-846
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    • 2006
  • This paper presents a numerical approach to optimizing vehicle fuel economy in a higway bus. The method described is based on using a commercial software vehicle simulation to identify the relative efficiency of each of the vehicle systems, such as the engine hardware, engine software calibration, transmission, cooling system and ancillary drives. The simulation-based approach offers a detailed understanding of which vehicle systems are underperforming and by how much the vehicle fuel economy can be improved if those systems are brought up to best-in-class performance. In this way, the optimum vehicle fuel economy can be provided to the vehicle customer. A further benefit is that the simulation requires only a minimum number of vehicle testing for initial validation, with all subsequent field test cycles performed in software, thereby reducing development time and cost for the manufacturer.

고속버스 연비개선 예측에 관한 연구 (A Prediction Study for Fuel Economy Development in an Express Bus)

  • 류명석
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제14권5호
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    • pp.181-185
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    • 2006
  • A study to get better vehicle fuel economy is described based on an express bus. The approach is based on using a commercial software vehicle simulation to identify the relative efficiency of each of the vehicle systems, such as the engine hardware, engine software calibration, transmission, cooling system and ancillary drives. The simulation-based approach offers a detailed understanding of which vehicle systems are underperforming and by how much the vehicle fuel economy can be improved if those systems are brought up to best-in-class performance. In this way, the optimum vehicle fuel economy can be provided to the vehicle customer. A further benefit is that the simulation requires only a minimum of vehicle testing for initial validation, with all subsequent field test cycles performed in software, thereby reducing development time and cost for the manufacturer.