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- 저자 : 홍광석(Kwangseok Hong) (검색결과 3 건)
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AFS System(AFS + R-EPS) 출력계산을 위한 유성기어 AFS 메커니즘분석
홍광석(KwangSeok Hong),박정식(Jungsick Park),고경민(KyungMin Ko) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2014 No.5
Active Front Steering System mainly consists of two core components; a set of planetary gears which is used to change the steering ratio by applying an additional angle; power steering system which provides steering power for the driver. With the maturity and widespread use of Rack type Electric Power Steering (R-EPS), AFS System (AFS + R-EPS) can not only adjust steering angle but also control the steering torque, these two degrees of freedom are the basis for a wide variety of high-level functions ranging from vehicle stability to driving comfort. Although, a lot of researchers performed the study of AFS system, the interactions between AFS and R-EPS are not known in detail yet. In this study, to develop AFS system, AFS mechanism including worm and a set of planetary gears is analyzed considering the gear efficiency. The results will contribute the engineer to design AFS motor more accurately. Also, the effects of AFS to R-EPS (motor & sensor) and the compensation methods of the effects are introduced.
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이재갑(JaeGap Lee),홍광석(KwangSeok Hong) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
본 논문에서는 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 스마트 신호인식 모델생성 도구를 제안한다. 제안한 스마트 신호인식 모델생성 도구는 입력으로 사용자가 보유하고 있는 임의의 신호 데이터를 사용하며, 입력된 신호에 대해 사용자 선택형 전처리과정을 적용할 수 있다. 적용 가능한 전처리기법은 BPF, FFT, IFFT, ACF, RR 등을 제공하고 있으며 각각의 전처리기법은 처리순서, 처리대역 등을 사용자의 필요에 따라 지정할 수 있다. 사용자가 선택한 순서대로 전처리를 진행한 후, 처리된 전처리결과를 이용하여 LSTM 구조의 딥러닝 학습을 진행하고 인식 모델을 생성한다. 생성된 신호인식 모델을 사용하여 인식 성능을 평가하여 제공한다. 제안한 도구의 평가를 위하여 여러 생체신호 중 얼굴 피부 색상 신호로부터 추출한 맥파 신호를 이용하여 맥박수에 대한 인식을 진행하였다. 그 결과 FFT-IFFT(대역 선정)-ACF 의 경우 96%의 인식률로 가장 좋게 나왔고 다른 전처리 선택 맥박수 인식 방법보다 성능이 높다는 것을 확인하였다.
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윤대섭 (Daesub Yoon),최종우(Jongwoo Choi),김현숙(Hyunsuk Kim),노용완 (Yongwan Roh),홍광석(Kwangseok Hong) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
텔레매틱스환경에서 운전자는 외부로부터 들어오는 정보와 같은 외부 자극에 대해서 능동적으로 처리 할 수 있어야 한다. 그러나 최근 정보기기의 발전으로 운전자가 운전 중에 처리하여야 하는 정보의 양은 급격하게 늘어났고, 운전자의 정보처리 능력을 초과한 운전부하의 과부하로 인한 교통사고를 야기시키기도 한다. 특히 운전 중 핸드폰의 사용이나 동승자와의 지속적인 대화는 운전자의 인지처리 능력을 저하시키고 운전부하를 과부하로 만드는 경향이 있어 지양되어야 한다. 본 논문에서는 운전 중에 운전자 대화가 운전자에게 미치는 영향에 대하여 논의하고 운전자의 대화여부에 따른 운전부하 측정을 위해 필요한 운전자 대화 여부 판단 알고리즘에 대해 제안하고 구현된 시스템을 이용하여 운전부하를 측정하는 방법에 대해 논의 하고자 한다. Drivers need to process dynamic stimulus in real-time with full attention from Telematics environment. However, as the information technology revolution brings more and more data into vehicles, all of it competing for the drivers' attention, the development of automated assistance for driver information processing becomes increasingly important. Therefore, drivers' workload is very essential factor for safety driving in Telematics environment. In this paper, we have discussed driver distraction caused by driver conversation while driving and proposed voice activity detection algorithm for measuring driver workload. Finally, we show how voice activity detection system works for measuring driver workload.
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