무인 잠수정은 접경지역이나 적 잠수함이나 잠수정이 출몰하는 위협지역에서 감시 정찰 임무 가능한 주요 무기체계로 국내 외에서 활발한 연구 개발이 진행되고 있다. 무인 잠수정의 주요 활용처는 민수 분야에서는 해저 자원 탐사, 재난 예측, 해저 지형 조사 등에 활용가능하고, 국방 분야에서는 위협 지역이 등에서 적 잠수함/정 등에 대한 대잠 정찰, 기뢰 제거 등에 활용 가능하다. 본 논문에서는 무인 잠수정의 무게별, 임무별 주요 분류에 대해서 살펴보고, 무게별 주요 분류 기준에 따라 휴대용급, 경량급, 중량급, 대형급 무인 잠수정의 국외 개발 동향을 조사 분석한다. 이를 기반으로 국내 무인 잠수정 개발 동향을 조사 분석하여 국외 대비 국내 현황을 살펴본다. 또한 앞서 조사 분석된 국내 외 주요 무인잠수정 개발 현황을 통하여, 본 논문에서는 미래 국내 무인 잠수정의 핵심 기술로 은밀성 강화와 통합 전장 운영이 가능한 자율제어 기술, 수중 장기 체류가 가능한 차세대 에너지원 기술, 소형화 및 경량화 기반의 정밀 센서 기술 등 미래 무인 잠수정에 대한 발전 방안을 제시한다.
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.
The objective of this paper is to estimate the PCE(Passenger Car Equivalents) of various vehicle types on expressway work zones. Headway samples of 5,359 vehicles were collected in 6 work zones in the Kyungbu Expressway between September and November of 1995. Average headways of 8 vehicle types based on the vehicle classification method of the Department of Construction and Transportation were calculated. A statistical test of effects of the types of the preceding vehicles were performed for the average headways between a vehicle type preceded by other vehicle types. The results show that the effects of the type of preceding vehicles are significant (exceeded 5% and 10% significance levels) and the PCEs of heavy vehicles on expressway work zones are higher than that of basic expressway section. Therefore, different adjustment factors should be applied for heavy vehicles in estimating saturation flow rates of expressway work zones. The study also derives an equation to determine PCEs of these vehicle types.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
차량의 윤폭과 윤거 정보를 산출하는 답판 센서는 국내 유로 도로의 차종 분류 장치에서 일반적으로 사용 된다. 답판 센서는 차량 정보를 생성하기 위하여, 주행 중인 차랑의 바퀴와 접촉이 필요하며 따라서 이때 발생하는 충격을 견디기 위해 높은 내구성이 요구된다. 최근 한국도로공사가 요금소에서 화물차 고속 차로의 운영을 시작함에 따라, 화물차가 고속 주행할 때 발생하는 설계 기준 이상의 충격으로 인한 답판의 파손과 이에 따른 유지보수 및 관리 비용의 증가가 염려되고 있다. 본 논문에서는 물리적 충격에 대한 내구성을 향상 시킨 무접점 답판 센서를 사용해서, 통과 차량의 차종을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 이는 한국도로공사 6종 분류 방식을 기준으로 하였고, 지방도 1020호선의 창원 요금소를 통과하는 1892대를 대상으로 한 실험에서 99.5%의 분류 정확도를 나타내었고, 무접점 답판을 사용한 차종 분류 장치가 국내 유료 도로에 효과적으로 적용이 가능함을 확인하였다.
Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.
차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.
본 연구는 전기자동차(EV)에 대한 소셜미디어 데이터를 기반으로 감성분석 (SA)과 속성선택 (FS)방법을 적용하여 전기자동차에 대한 일반 사람들의 의견을 보다 효과적이고 정확히 예측할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 구체적인 방법은 다음과 같다. 첫째, 유튜브에 있는 전기자동차에 대한 일반 사람들의 의견을 추출하였다. 둘째, 분석의 효과성을 증대하기 위하여 카이 스퀘어, 정보획득량, 릴리프에프 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 그 결과 로지스틱 회귀분석 및 서포트 벡터 머신 분류 기법에서 가장 의미있는 결과를 얻을 수 있다는 것이 확인되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.32-39
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2023
This paper provides a comprehensive overview of UAV classification, tracking, and detection, offering researchers a clear understanding of these fundamental concepts. It elucidates how classification categorizes UAVs based on attributes, how tracking monitors real-time positions, and how detection identifies UAV presence. The interconnectedness of these aspects is highlighted, with detection enhancing tracking and classification aiding in anomaly identification. Moreover, the paper emphasizes the relevance of simulations in the context of drones and UAVs, underscoring their pivotal role in training, testing, and research. By succinctly presenting these core concepts and their practical implications, the paper equips researchers with a solid foundation to comprehend and explore the complexities of UAV operations and the role of simulations in advancing this dynamic field.
5세대 통신기술(5G)의 등장에 따라 4차 산업혁명 관련 첨단기술과 융합한 다양한 통신 서비스가 나타나고 있다. 그 중, 5G 기술의 효과적 실용적 활용을 위해 본 논문에서는 IT 전문가들을 대상으로 설문을 실시하였고, 그 결과 5G 기술과 융합하여 가장 많은 서비스 활성화를 이끌 수 있는 4차 산업혁명 분야로서 자율주행차가 선정되었다. 이를 기반으로, 5G 기반 자율주행차 활용 산업 및 서비스 분류체계를 개발함으로써 자율주행차를 활용한 신사업 개발 및 새로운 비즈니스 모델개발을 지원하는 기틀을 제공하였다. 이와 더불어, 개발된 새로운 자율주행자동차 산업-서비스 분류체계를 통해 연계 Matrix를 작성하여 향후 차세대 자율 주행차가 활용될 수 있는 분야에 대한 실용적인 산업-서비스 개발을 위한 가이드라인을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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