Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.6
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pp.790-798
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2018
Discrete noise signals from a small scale tactical unmanned aerial vehicle(UAV) propeller were predicted numerically using time domain approach. Two-bladed 29 inch propeller in diameter and 150 kgf in gross weight were used for main parameters of the UAV based on the actual size of the similar scale vehicle. Panel method and Farassat formula A1 were adopted for aerodynamic and aeroacoustic analysis respectively. Time domain signals of both thickness and loading noises were transformed into frequency domain to analyze the discrete noise characteristics. Directivity pattern in a plane perpendicular to the rotating disc plane and attenuation of noise intensity according to double distance were also presented.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.1
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pp.25-31
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2019
An underwater glider is a type of autonomous unmanned vehicle and it advances using a vertical zig-zag glide. For this purpose, the position of an internal battery is regulated to control its attitude, and the amount of water in a buoyancy bag is regulated to control the depth. Underwater glider is suitable for a long-distance mission for a long time, because the required energy is much smaller than the conventional autonomous unmanned vehicle using propeller propulsion system. In this paper, control of horizontal tail wing is newly added to the conventional battery position and buoyancy control. The performance of the proposed controller is shown through Matlab simulation.
Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
In this paper, we codify the objective function that should be optimized by using Genetic Algorithm instead of Heuristic method to solve these problems. So, each bit that constitutes one structure can signify each commodity. Therefore, we can exchange customers without restriction if the traveling distance diminishes among the districts. Furthermore, even though the capacity of a customer's commodities exceeds that of a vehicle, the following vehicle can be allocated. Also, we obtained good result by testing with real data. To be brief, we can effectively allocate innumerable commodities, that have various magnitudes and weight, into restricted capacity of the vehicle by applying genetic algorithm that is useful in solving the problems of optimization.
In general, in order to operate an autonomous underwater vehicle (AUV) in an underwater environment, a navigation system such as a Doppler Log (DVL) using a Doppler phenomenon of ultrasonic waves is used for speed and direction estimation. However, most of the ultrasonic sensors in underwater is large for long-distance sensing and the cost is very high. In this study, not only canal neuromast on the fish's lateral lines but also superficial neuromast are studied on the simulation to obtain pressure values for each pressure sensor, and the obtained pressure data is supervised using spherical CNN. To this end, through supervised learning using pressure data obtained from a pressure sensor attached to an underwater vehicle, we can estimate the speed and angle of the underwater vehicle in a quasi-static underwater environment and propose a method for a non-ultrasonic based navigation system.
Rail vehicle brakes partly or completely transform the kinetic energy of moving vehicles into other forms of energy, in order to reduce the speed, and if necessary to bring them to a halt. To fulfil these requirements, the effect of a certain brake force is necessary and especially it is considered that the brake force is a important device to rail vehicles as a mass transit. The brake distance is a criterion for measuring brake force. The brake force is measured via dozens of brake distance test before its service operation. The brake distance is influenced by cars and rail conditions; weight of cars, speed on the verge of braking, temperature of brake disk and condition of the upper side of rail, etc. Therefore we will study how the these factors impact with the brake distance via a real test results.
This Study aims at investigating actual condition on attending school road of children and analyzing empirically the characteristics of cognition and the influence of safety on school road. This study findings are as follows : 1) Walking alone to go to school is the highest rates among Commuting Mode, and Commuting distance to school is nearly doubles than range of school zone(300 m). 2) Among characteristics of urban spatial structure affecting on influence classify safety of school road, 'Commuting Distance' has been drawn to most influential variable. Especially, there are 4 types classified by commuting distance and it became obvious that the longer the distance, the lower the safety score(under 127 m=76.9 points, Over 451 m=58.3 points). 3) As a result of investigating the influence of Safety on attending school road, Vehicle commuting speed urder 127 m as internal of school zone, and Walking and crossing convenience over 451 m as external of school zone have a lot of influence on safety cognition on school road. Therefore Safety on school road should be considering the commuting distance to school among surrounding characteristics, needed for improvement plan and program based on real safety cognition of children.
The purpose of this study is to develop an index for evaluating the function of a new motorway using the travel distance frequency distribution (TLFD) calculated using the vehicle travel route big data, and to overcome the limitations of the evaluation through the existing traffic volume. The mobility evaluation index of motorways was developed by applying it to the TLFD data table in 2019. The smaller the value of the mobility evaluation index of the link is calculated, the more it is a link with mainly short-distance travel, and the higher the value of the mobility evaluation index, the more it means a link with mainly long-distance travel. The accessibility evaluation index was calculated through the result of the mobility evaluation index of all motorways developed, and all motorways were grouped into three groups using K-means clustering. Group A was found to exist inside a large city and consisted of motorways with many short-distance traffic, Group B was investigated as acting as an arterial between groups, and Group C was classified as a motorway consisting mainly of long-distance traffic connecting large cities and large cities. This study is significant in developing a new motorway function evaluation index that can overcome the limitations of motorway function evaluation through the existing traffic volume. It is expected that this study can be a reasonable comprehensive indicator in the operation and planning process of motorways.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.2
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pp.80-87
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2013
This paper proposes a CW (Contention window) allocation scheme for real-time data transmission of emergency data on VANET (Vehicle to vehicle Ad hoc Network, V2V) protocol. The proposed scheme reduces the probability of packet collisions on V2V protocol and provides bandwidth efficiency with short delay of emergency sporadic data. In the case of high density traffic, the proposed scheme provides a decrease of recollision probability using dynamic CW adjustments. For the performance analysis, a throughput, end-to-end delays, and network loads were investigated on highway traffic. Simulation results show the performance enhancements in terms of the throughput, end-to-end delays, and network loads.
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