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차량성능계측 원격측정 시스템의 L-band 무지향성 원편파 안테나 설계연구
유제택,이장명,구상화 한국통신학회 1998 韓國通信學會論文誌 Vol.23 No.9
본 논문에서는 차량의 각종 Data 송/수신용 L-Band (1435MHz~1535MHz) 무지향성 원편파 안테나의 설계연구를 수행하였다. 기존의 직선편과 안테나가 장애물 및 지면의 반사잡음의 영향으로 수신신호 크기가 감쇄되어 시험로 일부지역에서 신호손실을 초래하여 안테나 교체가 필요하였다. 그래서 반사의 의한 신호감쇄가 적은 원편파 안테나 특성과 이론적인 배경 및 설계원리를 연구하여 안테나를 제작하였고, 복사특성 실험을 통하여 설계치 보다 우수한 성능을 확인하였다. 또한 차량성능 원격측정 시스템을 이용하여 실차 실험한 직선편파 안테나와 비교하여 수신레벨이 5dB이상 향상됨과, 시험로 전지역에서 신호의 손실없이 획득 가능함을 입증하였다. An L-band (1435-MHz~1535MHz) omnidirectional circular polarized wave antenna is designed and evaluated for transmitting/receiving of vehicle data. Conventioanl linear polarized wave antenna can not receive clearly all of the vehicle data which come from the wide driving test range on account of distortion. To vercome this problem, an omnidirectional circular polarized wave antenna is reuaried an designed. For the design, first of all, the charcteristics, design principle and theoretical background of circular polarized wav ewith a little signal loss ahve been reviewed. The characteristics of th edesigned antenna are analyzed wave with a little signal loss have been reviewed. The characteristics of the designed antenna is increased over 5dB comparing to that of linear polarized wave. Our results also demonstrate that the strength of vehicle data is flat enough over the full test range using this new antenna.
내구시험의 무인 주행화를 위한 비포장 주행 환경 자동 인식에 관한 연구
이상호,이정환,구상화,Lee, Sang Ho,Lee, Jeong Hwan,Goo, Sang Hwa 한국시스템엔지니어링학회 2005 시스템엔지니어링학술지 Vol.1 No.2
In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.