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남종하(Jong-ha Nam),강덕하(Duk-ha Kang),황호석(Ho-seok Hwang),박찬희(Chan-hi Park),이희관(Heui-kwan Lee),박민기(Min-kee Park) 전력전자학회 2011 전력전자학술대회 논문집 Vol.2011 No.7
무인 운반차(AGV, Automated Guided Vehicle)은 1955년에 개발된 자재 운반용 무인운송 시스템으로 초기에는 제조 현장에서 자재의 운송에 국한되어 사용되었다. 최근에는 창고, 컨테이너 터미널 그리고 지하공간에서의 반복되는 실내/외 운송으로까지 그 사용이 확산되고 있다. AGV는 제조현장에서 제조 공정과 관련된 모든 자재의 이송에 적용되고 반복되는 운송의 형태에 사용되며, 실내 용도로는 수입, 저장, 분류, 반출, 이송과 공정 간의 파레트(Pallet) 이송에 사용되며, 비교적 작은 용량의 AGV가 이러한 제조현장에서 산업용도에 쓰이고 있다. AGV는 실내에서 주로 사용되는 환경적 특성상 배터리를 사용하며, 충전하거나 교환하여야 하며, 이에 소요되는 시간이 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 대부분의 제조현장이나 배송센터에서 AGV는 비교적 짧은 거리를 운행하므로 대기 시간 중에 배터리를 충전하거나 교환이 가능하다. 하지만 비교적 장거리를 운행하는 시스템에서는 AGV의 가동률을 50% 이하로 유지하거나 온라인 충전 시스템을 구비하여야만 배터리 전압 강하에 의한 시스템의 마비를 예방할 수 있다.
이동형 기기를 위한 고출력 리튬 배터리 관리시스템 개발
남종하(Jong-ha Nam),유성모(Seong-mo Yoo) 전력전자학회 2008 전력전자학술대회 논문집 Vol.- No.-
현재 우리사회는 친환경을 요구하는 시대로 접어들었다. 세계적인 추세도 같은 방향으로 흐르고 있으며, 이미 미국, 영국, 프랑스, 이태리, 일본 등의 선진국에서는 자연 친화적, 경제적 실리 추구 및 편리성을 추구하면서 청정 에너지를 사용하는 “미래형 이동수단”에 큰 관심을 갖고 우리보다 한발 앞서 나가고 있다. 이중 전기자전거는 배터리를 통해 무공해, 무소음이라는 장점을 가지고 있으며, 유지관리비가 거의 들지 않고 교통체증을 완화시켜주며, 주차에 신경쓰지 않아도 되어 교통수단에 혁신을 가져다 줄 것이라 생각된다. 본 논문에서는 소형 이동 수단인 전기자전거에 채용되는 고출력 리튬이온 배터리팩의 관리시스템을 개발하였으며, 기존의 MCU를 채용하는 제품에서의 문제점이었던 소비전류는 크게 저감하고 셀 밸런싱(Cell Balancing), 온도보호(OTP, Over Temperature Protection) 등의 추가기능은 충실히 수행할 수 있으면서도 저가의 전기자전거용 배터리관리시스템(BMS, Battery Management System)을 개발하였다.
휠체어를 포함한 장애인 이동 수단 탐지를 위한 Seed 기반 딥러닝 모델 및 성능 평가
황성진(Sungjin Hwang),허지웅(Jiwoong Heo),문주철(Jucheol Moon),김한성(Hansung Kim),차재혁(Jaehyuk Cha),김광욱(Kwanguk (Kenny) Kim) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1
이용자가 현재 타고 있는 이동수단을 탐지하는 기술은 도시 계획, 개선된 위치 표시 등에 활용될 수 있다. 특별히 휠체어 이용자의 경우 이동수단 탐지가 도시계획에 활용할 때, 휠체어 이용자의 이동성과 접근성을 증진시켜 그들의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 최근 연구들에서는 이동수단 탐지를 위해 스마트폰의 위치 및 센서 데이터에 기계 학습 방법을 적용하였고, 그 성능을 파악하기 위해 repeated random sub-sampling validation 방법을 사용하였다. 하지만 이는 새로운 이용자에 대한 이동수단 예측 성능을 나타내는 k-fold user-cross-validation 을 시도할 때 그 성능이 저하될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 성능 저하가 휠체어를 포함한 이동수단 탐지에서도 발생하는지 확인하고, 발생시 이를 극복하기 위해 새로운 장애인의 데이터를 소량 추가 학습시키는 k-fold user-cross-validation with individual seed data 라는 방법을 제안하고자 한다. 연구 결과 기존 방법 두 가지와 본 연구에서 제안한 방법, 총 세 가지 방법으로 성능을 평가한 결과 휠체어를 포함한 이동수단 탐지에서도 같은 문제가 발생하며, 제안한 방법을 적용해 기존의 성능을 개선함을 확인할 수 있었다.