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- 저자 : 전찬우 ( Chan-woo Jeon ) (검색결과 37 건)
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전찬우,박일규,Jeon, Chan-Woo,Park, Il-Kyu 한국분말재료학회 (*구 분말야금학회) 2018 한국분말재료학회지 (KPMI) Vol.25 No.6
Layered-double hydroxide (LDH)-based nanostructures offer the two-fold advantage of being active catalysts with incredibly large specific surface areas. As such, they have been studied extensively over the last decade and applied in roles as diverse as light source, catalyst, energy storage mechanism, absorber, and anion exchanger. They exhibit a unique lamellar structure consisting of a wide variety of combinations of metal cations and various anions, which determine their physical and chemical performances, and make them a popular research topic. Many reviewed papers deal with these unique properties, synthetic methods, and applications. Most of them, however, are focused on the form-factor of nanopowder, as well as on the control of morphologies via one-step synthetic methods. LDH nanostructures need to be easy to control and fabricate on rigid substrates such as metals, semiconductors, oxides, and insulators, to facilitate more viable applications of these nanostructures to various solid-state devices. In this review, we explore ways to grow and control the various LDH nanostructures on rigid substrates.
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콤바인 수확기 시뮬레이터를 이용한 자율주행 경로탐색 및 조향제어 적용연구
전찬우 ( Chan-woo Jeon ),김학진 ( Hak-jin Kim ),김정훈 ( Jung-hun Kim ),이상엽 ( Sang Yub Yi ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2
실제 환경에서 무인 콤바인의 자율주행성능을 예측하고 분석하기 위해서는 다양한 조건에서 주행시험을 수행하여야 하지만 불완전한 알고리즘으로 인한 안정성 확보와 특정 사용 시기가 정해져 있어 시험환경 조성에 어려움이 있다. 특히 콤바인의 경우 일정한 간격으로 심어져있는 작물의 소실 없이 정밀한 주행을 요구하여, 실제 콤바인에 적용 전에 알고리즘에 대한 충분한 검토가 필수적이다. 본 연구에서는 자율주행 콤바인 시뮬레이터를 이용하여 정밀추종을 위한 알고리즘의 문제점을 정의하여 이를 개선하고, 속도 별 작업 효율을 비교 분석하여 자율주행 시스템의 현장 적용가능성을 분석하였다. 자율주행 수확작업을 위한 경로생성 및 탐색 알고리즘이 구현 된 컴퓨터 시뮬레이터는 콤바인 시스템 특성 방정식을 이용해 콤바인의 움직임을 제어하는 Client부와 주행 환경을 구축하고 차체와 궤도 자체의 미끄러짐을 단순화 한 궤도형 기구학 모델을 기반으로 콤바인의 주행정보를 제공하는 Server로 구성되어 있다. Server의 위치, 자세 등의 정보는 TCP/IP통신을 이용, Client 환경으로 피드백 되어 미리 생성 된 경로점과의 비교로 산출 된 측면 변이값, 방향 오차 그리고 차체 각속도를 선형조합하여 조향변수로 정의하고 퍼지로직 기반으로 좌·우 궤도 속도를 7 단계화하여 제어하는 방식이다. 시뮬레이션은 장변 80 m, 단변 30 m인 서울대학교 농장의 좌표정보를 이용해 Round harvesting 기법으로 생성 된 경로를 대상으로 허용 최대 작업속도 검출 및 작업 효율을 분석하기 위해 1~5 km/h의 속도조건에서 각 작업구간(총 28개의 작업구간)에서의 측면오차 RMSE, 최대 측면변위, 작업효율을 분석하였다. 그 결과, 사용된 속도조건과 작업구간에서 12 cm이내의 측면변위 RMSE가 측정되었고, 최대 측면변위는 3 km/h 이하의 속도에서는 모든 작업구간에서 17 cm 이내로 측정되었으나, 4, 5 km/h 속도조건에서는 각각 4개, 9개의 작업구간에서 디바이더간격인 30 cm보다 큰 최대 측면오차가 예측되었다. 작업효율은 3 km/h에서 92.1%로 가장 높게 나타났다. 반면에 1 km/h 조건에서는 89.4%로 가장 낮게 예측되었다. 개발 된 자율주행 추종 알고리즘은 미리 개발된 경로생성 알고리즘을 이용해 생성 된 경로를 3 km/h의 작업속도에서 허용가능 오차범위 내에서 최대효율을 보이며 안정적으로 추종이 가능한 것으로 보이며 실제 콤바인 적용이 가능한 것으로 나타났다.
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자율주행 콤바인을 위한 레이저 스캐너 기반 작물 열 인식 강인 알고리즘 개발
전찬우 ( Chan-woo Jeon ),김학진 ( Hak-jin Kim ),한웅철 ( Xiongzhe Han ),김정훈 ( Jung-hun Kim ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2
레이저 스캐너는 자율주행 알고리즘에 많이 사용되는 GPS에 비해 가림 효과와 같은 외부 영향에 의한 데이터 손실문제와 빛에 의한 영향이 거의 없어 신뢰성 있는 데이터 취득이 용이하며, 영상수집방식 방식에 비해 데이터 처리양이 적어 실시간 알고리즘 개발에 유용하다. 본 논문에서는 자율주행 콤바인의 경로추종에 필요한 실시간 작업 진행로 인식기술 개발을 위하여 레이저 스캐너를 이용한 작물 열 인식 알고리즘 개발과 실제 포장 적용성 시험 결과를 보고한다. 이용한 레이저 스캐너는 독일 SICK사의 0.1667°의 분해능을 갖는 LMS511PRO를 사용 하였으며 직류모터와 감속기를 이용해 자동으로 측정 각도를 변화시켜주는 Pan-tilt unit(PTU)을 제작, 대동 3조 콤바인 조종석 상판의 2.46 m 높이에 설치하여 3차원 Data를 취득하였다. PTU의 회전각도와 콤바인의 자세정보를 취득하기 위해 SBG사의 Ellipse-E IMU를 사용하였으며 알고리즘의 정밀도를 평가하기 위해 1 cm 위치 정밀도를 갖는 VRS system을 이용하였다. 외란이 많은 외부환경에서 정밀한 작물수형을 강인하게 추출하기 위해 Modified Random Sampling Consensus(RANSAC) 방법을 이용하였으며, 최단 거리 기법을 이용해 추출 된 수형에서 가장자리 점을 검출하였다. 또한 약 1.7초당 한 번의 PTU 상 또는 하 회전으로 위 방법으로 추출 된 가장자리 점들로 작물 열을 생성하고 순간 잘못 측정 된 가장자리 점을 보상하기 위해 2차 RANSAC 필터링을 적용하였다. 실험은 너비 6 m, 길이 30 m의 서울대학교 농장의 실험 포장에서 진행되었으며 주행속도는 4, 5 km/h로 변경하면서 알고리즘 정밀도 평가를 수행하였다. 주행 경로별 인식 RMSE는 10.3 ~ 19.6 cm로 측정되어 자탈형 콤바인의 예취부 간격이 30 cm 조건을 고려하였을 때 개발 된 알고리즘의 자율주행콤바인 적용 가능성을 나타내었다. 추후 연구는 취득 된 레이저 스캐너 와 GPS 데이터를 이용해 정밀한 작물 수형을 생성하고 정밀한 제어를 위해 작물의 잎사귀에 의한 밑동 위치 가림 현상을 고려해 알고리즘에 적용하고자 한다.
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CNN을 이용한 자율주행 트랙터 조향각 및 속도 조작 기술 기초 연구
전찬우 ( Chan-woo Jeon ),윤창호 ( Changho Yun ),강민석 ( Minseok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2
농촌인구의 감소, 급속한 고령화로 1인당 경작 규모가 증가 됨에 따라 농기계산업 및 학계는 부족한 일손을 효과적으로 대체하며, 농작업 효율성 증대가 가능한 자율농작업 트랙터 연구에 노력을 기울이고 있다. 그중 경로를 정밀 추종하기 위한 정교한 조향각 및 속도 명령 생성 연구는 자율주행 기술의 고도화를 위해 필수적이지만, 농민의 경험과 직관까지 모델식으로 표현하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 자율주행 시스템에서 도출되는 GPS 정보를 활용해 농민의 경험·직관을 수치화하는 방법을 제시하고, 누적된 데이터를 통해 운전습관을 모방할 수 있는 Convolutional Neural Networks (CNN) 기반의 조향각 및 속도 명령 생성 알고리즘을 개발하고자 하였다. 농민의 직관과 경험을 정량화하기 위해 GPS가 장착된 지점부터 선견 지점(3m)까지 1cm 간격으로 측면변위와 방향각 변위를 조사하여 1×301×2 배열을 생성하여 입력으로 사용하고, 그때의 조향각과 속도를 label 값으로 사용하였다. 기준경로는 이전에 개발된 경로생성 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘은 Python 환경에서 Keras library를 활용하여 1개의 normalization layer, 3개의 convolutional layer, 1개의 dropout layer, 그리고 2개의 fully connected layer로 총 4종류의 layer로 구성 된 network로 구성하였다. 실제 농민의 운전 데이터를 학습하기 전에 제시한 알고리즘의 효요성을 판단하기 위해, 충남 논산시 상월면에 위치한 97 x 35.7 ㎡의 직사각형 논에서 수행된 C형 선회 기반의 자율주행 균평 작업 시 직접 취득된 48957개의 sample을 활용하였다. 검증을 위해 이전에 개발된 시뮬레이터를 활용하여 C, X, R형 기반의 선회와 직진 경로를 추종하고 모델식 기반의 추종 알고리즘의 결과와 비교하였다. 실험결과, 모든 작업이 수행된 구간에서 측면과 방향각 평균 제곱근편차(RMSE)는 각각 3.3 cm와 0.7deg로 측정되어 모델식 기반의 추종 결과 (3.1cm와 0.6deg 이하)과 유사하였으며, 학습한 C형 기반의 선회뿐 아니라 다른 선회유형도 추종 가능함을 보여 개발된 CNN기반의 조향각 및 속도 명령 생성 알고리즘의 현장적용 가능성을 검증하였다.
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자율경운 트랙터를 위한 최적 전역경로 생성 알고리즘 연구
전찬우 ( Chan-woo Jeon ),김학진 ( Hak-jin Kim ),윤창호 ( Changho Yun ),한웅철 ( Han Xiongzhe ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
농촌인구가 줄어들고 고령화가 가속화 되는 상황에서 부족한 일손을 대체할 수 있는 GPS 기반의 자율 주행 농기계 연구가 활발히 진행되고 있다. 관련 기술 중 작업경로와 새머리에서 자동 선회를 포함하는 자동 경로 생성 알고리즘은 소규모 포장 조건에서는 필수적으로 요구되는 기술이다. 이외에도 작업로 진출입구와 시작위치, 종료위치와 진출입구 자동 이동 기능까지를 제공하는 전역경로알고리즘은 국내의 농지조건은 외국에 비하여 형상이 다양하고 포장경계에 고정 된 출입구 특성을 반영하여야 하며 담수를 위한 논둑 형태를 고려하여야 한다. 본 연구에서는 국내 농지 특성을 고려한 자율 경운작업을 위한 최적 전역경로 생성 알고리즘을 개발하고자 하였다. 개발된 자동 경로생성 프로그램은 Labview 환경에서 크게 3단계의 절차를 거치는 형태로 구성하였다. 첫 번째 단계로, 포장 경계 점, 트랙터 너비 및 최소 회전반경, 회경작업 횟수, 겹침량 정보를 입력하면 프로그램은 주행 방향을 0°에서 180°까지 0.1° 간격으로 변화시키면서 기하학적으로 표현 된 경로의 주행 거리를 계산하여 최소 값을 갖는 주행 방향을 결정하고, 이를 이용해 X형 선회 방식 기반의 내부 작업경로와 선회경로를 생성하였다. 두 번째로, 진출입구부터 시작위치 그리고 종료위치부터 진출입구까지 거리가 최소인 전역경로 생성을 위해 생성 된 내부 작업경로 중 가장 바깥 작업 열에 위치한 작업 시작점을 변화시키며 포장 경계에 위치한 진출입구와 작업 종료 점과의 거리가 최소인 작업 시작점을 결정하였으며 작업 종료점이 같을 경우에는 진출입구와 작업 시작점과의 거리가 최소가 되는 경로로 선택하였다. 최종적으로 포장 외 구획을 장애물 노드로 설정하고 작업 시작점, 작업 종료점 그리고 진출입구 지점을 트랙터 최소 회전반경, 선견거리 값을 이용해 정의 된 U자형 장애물노드 중심에 각각 위치시키고 최소 경로를 생성하는 A* 알고리즘을 적용 작업로 진출입구와 시작위치, 종료위치와 진출입구 경로를 생성하였다. 개발한 전역경로생성 알고리즘의 유용성 검증은 충남 논산시 상월면에 위치한 실제 포장인 삼각형(0.41 ha), 직사각형(0.63 ha), 사다리꼴(0.51 ha), 오변형(0.42 ha) 경계점 및 진출입구 위치 정보를 개발 프로그램에 입력하여 최적 전역경로를 생성하고, 트랙터의 경로 추종 성능은 선행 연구에서 개발한 트랙터 자율주행 시뮬레이터를 이용 가상작업을 수행하여 이루어졌다. 그 결과 각 포장에서의 경로생성시간은 143.3, 153.8, 152.6, 159.1 초가 소요되었으며, 시뮬레이터 추종 결과 모든 포장의 작업구간에서 15cm 이내의 횡방향 오차를 보이며 미경지 없이 추종이 가능하였다. 추후연구는 개발된 알고리즘을 이용해 생성된 경로를 실제 자율주행 시스템을 이용한 추종 및 자율작업 실험을 수행하여 알고리즘의 현장적용 가능성을 조사하고, 주행정밀도와 미경지 영역을 최소화하는 최적전역경로 알고리즘을 개발하고자 한다.
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자율정지ㆍ균평 트랙터를 위한 경로생성ㆍ추종 시스템 개발 및 현장검증 실험
전찬우 ( Chan-woo Jeon ),김학진 ( Hak-jin Kim ),윤창호 ( Changho Yun ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1
농촌인구의 감소, 급속한 고령화로 1인당 경작 규모가 증가됨에 따라 농기계산업 및 학계는 자율ㆍ정밀 농작업 기술이 탑재된 대형 트랙터 개발 및 상용화에 노력을 기울이고 있다. 특히 국내 전체 농가 중 최대 규모인 41.7%가 종사하는 무논 환경에서 자율농작업 트랙터는 부족한 일손을 효과적으로 대체하며 농작업 효율성을 증대시킬 수 있어 활발히 연구되고 있다. 그중 고도의 정교함이 요구하는 정지ㆍ균평 작업은 잡초관리의 편리함, 이앙에 적합한 토양 조건을 및 육모 생장에 알맞은 환경 형성 등의 효과로 인해 자율주행 적용 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 국내 무논 환경을 고려한 자율정지ㆍ균평 트랙터 경로생성 및 자율농작업 시스템을 개발하고, 현장실험을 통해 개발된 시스템을 검증하고자 하였다. 개발된 시스템은 Labview 환경에서 포장경계 점, 트랙터 너비 및 최소 회전 반경, 겹침량 정보를 이용해 포장 경계점 부근에서 후진이 포함 된 회행 및 C형 선회 방식 기반의 내부 왕복 경로를 생성하며, 이와 트랙터에 장착된 RTK-aided INS system(SPAN CPT,Novatel)으로 측정된 위치 및 방향각 정보와 실시간으로 비교하여 슬립을 고려한 조향각을 생성하여 동작기에 전송한다. 실험은 충남 논산시 상월면에 위치한 97 x 35.7㎡의 직사각형 논에서 진행하였다. 실험결과, 작업이 수행된 구간에서 측면과 방향 각 평균 제곱근 편차(RMSE)는 약 9 cm와 1.1deg로 측정되었으며, 총 작업면적 대비 99.6%의 작업률을 보여 개발된 자율정지ㆍ균평 트랙터 시스템의 현장적용 가능성을 검증하였다.
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