http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
김기우(Gi-Woo Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11
This paper presents a study on the driveline output torque estimation based on two angular velocity sensors: the output and wheel speed sensors. The linear state-space system equations are first derived and the discrete Kalman filter is designed based on the Kalman filter theory to estimate the driveline output torque, and its estimation performance is compared with the in-situ output torque measured by a strain gage type torque transducer. The comparison result show that the discrete Kalman filter can be effective for estimating the output torque without direct torque measurement.
[동력전달계] 자동 변속기 클러치 제어압의 안정성 개선
김기우(Kim Gi-woo),장재덕(Jang Jae-duk) 한국자동차공학회 1999 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.1999 No.11_2
As excellent shift quality is increasingly demanded in Automatic Transmission (in short : A/T), performance study of clutch control pressure has lately become a new subject of special interest, In particular, clutch control pressure needs high operational stability and quick response, To solve this problem, a notch effect of pressure control valve has firstly been examined using new' method like root locus in this study, Optimal geometric shape of the notch for PCV is also discussed, Theoretical and experimental results demonstrate that the proposed triangle notch is one of the useful methods for the improvement of hydraulic stability and suppression of pressure riffle, Consequently, this study provides feasible results for hydraulic control system design
SURF 알고리즘과 칼만 필터를 이용한 실시간 객체 추적 및 위치 예상 연구
김기우(Gi-Woo Kim),안명수(Ming-Shou An),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5
본 논문에서는 SURF(Speed up robust feature) 알고리즘과 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적 예상하는 방법을 제안한다. 물체를 인식하는 방법은 SURF알고리즘 SURF알고리즘 등 여러 가지가 있으나 실시간으로 물체를 인식하기 위해 SURF알고리즘을 사용하였다. 인식할 이미지를 를 통해 특징 점을 기억하고 실시간으로 영상에서 SURF를 통해 특징 점을 체크하여 두 개의SURF 비교 후 그 이미지를 물체로 인식하여 매칭을 시켜준다. 이후 인식한 순간부터 물체가 마지막에 인식이 된 위치까지를 칼만 알고리즘을 이용하여 속도와 거리를 계산한 후 카메라의 범위에서 벗어났을 때 객체의 예상 지점을 알려준다 본 논문은 객체가 이동을 할 때 카메라의 시야에서 벗어나더라도 이동된 지점을 예측 할 수 있는 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 알고리즘을 증명한다. This paper is a study on moving object tracking using fast speeded up robust feature(SURF) algorithm and expecting location using Kalman filter. The methods which are recognized object have lots such as SURF algorithm and scale invariant feature transform(SIFT). In this paper using SURF Because SURF algorithm is faster than process time of SIFT. Do SURF one image and SURF video in real time. One image help to recognize object which I wanted. After that matching image to identify, checking or not. and Save image time. Save last image which is last recognized. After that using Kalman filter to expect where is object. and Kalman filter can help to get velocity and distance. After get out camera view range We can expect where is object.