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- 저자 : 박상형 (검색결과 68 건)
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AHP를 활용한 국내 냉동물류센터 입지경쟁력 결정요인에 관한 연구
박상형,차준헌,김시현 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1
COVI-19 이후 콜드체인 시스템의 중요성이 증가함과 함께 냉동물류센터에 대한 중요성도 부각되고 있다. 향후 냉동물류센터의양적•질적 팽창은 불가피하며 그에 따른 위치선정의 중요성도 커지고 있다. 하지만, 대다수의 국내 냉동물류센터는 단순보관의 역할 위주에, 도심이나 주요도로와 멀리 떨어져 있고, 노후화의 문제를 가지고 있다. 또한 냉동물류센터는 에너지 소비가 많은 만큼 위치선정에 따른 비용문제도 큰 영향을 미친다. 따라서 본 연구는 AHP를 활용하여 부산 경남 냉동 물류 센터의 위치 경쟁력 결정 요인을 분석하고자 한다. 시설요인, 서비스 요인, 위치 요인, 그리고 비용 요인의 네 가지 영역과 이를 세부적으로 나누어 19개의 항목을 계층화하여 상대적 중요도를 평가하였다. 연구결과는 냉동물류센터의 입지결정요인과 기존에 냉동물류센터에 요구되던 기본적인 요소에 입지경쟁력 분석을 위한 우선 순위를계층화하였다. 비용요인이 국내 냉동물류센터 입지경쟁력의 결정요인 중 가장 높은 비중을 차지하였다. 실제 시설인프라와 물류연결성은 관련 업종 근무자들이 가장 민감하게 받아들이는 사항이기도 하며 새로운 냉동물류센터의 도입 시에도 필수적으로 참고가 되어야할 것으로 보인다. 본 연구는 냉동물류센터 종사자 및 관련업계 종사자들이 어떠한 요인을 냉동물류센터의 입지경쟁력 결정요인으로 비중 있게 고려하고있는지를 도출하였고, 향후 입지경쟁력 향상을 위한 전략적 시사점을 제공한다.
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박상형,이수영 제어로봇시스템학회 2016 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 Vol.2016 No.01
Localization capability is essential for an autonomous mobile robot. The optical mouse is one of useful sensors for the mobile localization because it is cost-effective and it can overcome the slip problem and the modeling error in the motion equation of a mobile robot. Simple integration is a possible algorithm to localize a mobile robot using velocity data from the optical mouse sensor. However, the result of the localization is deteriorated by inevitable signal noise in the mouse sensor data. An effective localization algorithm based on Kalman filter theory is proposed in this paper for a mobile robot with the optical mouse sensors. The performance of the proposed algorithm over the simple integration of the mouse sensor data is shown by computer simulation.
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Least-square Matching for Mobile Robot SLAM Based on Line-segment Model
박상형,이수영 제어·로봇·시스템학회 2019 International Journal of Control, Automation, and Vol.17 No.11
This study proposes an efficient simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm for a mobile robot. The proposed algorithm consists of line-segment feature extraction from a set of points measured by a LIDAR, association and matching between the line-segments and a map database for position estimation, and the registration of the line-segments into the map database for the incremental construction of the map database. The line-segment features help reduce the amount of data required for map representation. The matching algorithm for position estimation is efficient in computation owing to the use of a number of inliers as the weights in the leastsquares method. Experiments are conducted to demonstrate the performance of the proposed SLAM algorithm, and the results show that the proposed algorithm is effective in the map representation and the localization of a mobile robot.
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Active Balancing Control for Unmanned Bicycle Using Scissored-Pair Control Moment Gyroscope
박상형,이수영 제어·로봇·시스템학회 2020 International Journal of Control, Automation, and Vol.18 No.1
A control moment gyroscope (CMG) is capable of generating strong restoration torque with a relatively small-sized flywheel by changing the direction of flywheel momentum. Because the CMG is energy efficient, it has been used for active balancing of a bicycle that has an unstable equilibrium point in its dynamics. A single CMG generates not only the restoration torque component but also an additional unwanted torque component. In contrast, a scissored-pair CMG cancels out the unwanted torque and doubles the restoration torque. This study deals with active balancing to implement an unmanned bicycle by using a scissored-pair CMG. Based on the inverted pendulum dynamics model of a bicycle, a linear quadratic regulation algorithm is presented for balancing control. In order to investigate active balancing, a miniaturized bicycle system is developed, and its 3D solid model is created to obtain the parameter values of the dynamics model. Two kinds of disturbances exist that can cause the instability of a bicycle with an unstable equilibrium point: impulsive external disturbance and static constant disturbance. Experimental results show the performance of active balancing for a bicycle with a scissored-pair CMG against those disturbances.
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박상형(Sang-Hyung Park),이수영(Soo-Yeong Yi) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.5
무인 자전거의 균형 자세 제어를 위해 CMG(Control Moment Gyroscope)를 이용할 수 있다. 그러나 단일 CMG의 경우에는 균형 자세 제어를 위한 토크 외에 의도하지 않은 방향으로 토크가 발생하며, 이로 인해 자세가 불안정해질 수 있다. 또한 무인 자전거가 선회 주행을 하는 경우에 CMG의 짐벌에 외란이 발생한다는 문제점이 있다. 가위쌍 구조의 CMG는 무인 자전거의 균형 자세제어 수행 시 원치 않는 회전방향으로의 토크를 적게 발생시키며, 선회주행에서 불필요한 토크를 상쇄함으로써 제어 효율을 개선할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 소형 무인자전거의 균형 유지 제어를 위해 가위 쌍 CMG를 이용한 무인 자전거의 동적 모델과 자세 제어 알고리즘을 제시하였다. 무인 바이크 제어 시스템의 모델 매개변수 추출을 위해 동역학 솔리드 시뮬레이션 프로그램을 활용하였으며, 동역학 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 성능을 검증하였다. A CMG(Control Moment Gyroscope) can be used for balancing control of an unmanned bike. Beside the torque for the balancing control, A single CMG generates unwanted directional torque that may cause instability of the unmanned bike. In addition, the single CMG makes unwanted torque while the unmanned bike is in turning motion. The CMG scissored pair improves the performance of the balancing control by canceling out the unwanted torque. This paper presents the dynamics model and the balancing control algorithm using the CMG scissored pair for a miniaturized unmanned bike. A dynamic solid simulation program was used to obtain the parameters of the dynamics model of the bike. Performances of the proposed balancing control algorithm are verified by computer simulations.
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박상형(Sang-Hyung Park),이수영(Soo-Yeong Yi) 제어로봇시스템학회 2016 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.22 No.9
Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot’s motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
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