• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.188-193
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• 2007

본 논문에서는 실사영상을 기반으로 동작하는 내비게이션에서 핵심적인 역할을 담당하고 있는 모듈 가운데 하나인 도로객체인식 모듈의 기능에 대해서 살펴보고자 한다. 이 모듈은 기존의 맵 기반의 내비게이션에서 찾아볼 수 없는 부분이며, 실사 영상위에 차량의 경로를 안내하기 위해서는 이 모듈을 통해 다양한 도로객체를 인식해야 하는데, 주행차선인식, 주행차로인식 및 신호등 인식이 필요하며 경우에 따라서는 건물인식이 여기에 포함될 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.363-370
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• 2022

Grasping a target object among clutter objects without collision requires machine intelligence. Machine intelligence includes environment recognition, target & obstacle recognition, collision-free path planning, and object grasping intelligence of robot hands. In this work, we implement such system in simulation and hardware to grasp a target object without collision. We use a RGB-D image sensor to recognize the environment and objects. Various path-finding algorithms been implemented and tested to find collision-free paths. Finally for an anthropomorphic robot hand, object grasping intelligence is learned through deep reinforcement learning. In our simulation environment, grasping a target out of five clutter objects, showed an average success rate of 78.8%and a collision rate of 34% without path planning. Whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 94% and an average collision rate of 20%. In our hardware environment grasping a target out of three clutter objects showed an average success rate of 30% and a collision rate of 97% without path planning whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 90% and an average collision rate of 23%. Our results show that grasping a target object in clutter is feasible with vision intelligence, path planning, and deep RL.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.2
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• pp.169-176
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• 2013

To generate the walking path of a humanoid robot in an unknown environment, the shapes of obstacles around the robot should be detected accurately. However, doing so incurs a very large computational cost. Therefore this study proposes a method to classify the obstacle shape into three types: a shape small enough for the robot to go over, a shape planar enough for the robot foot to make contact with, and an uncertain shape that must be avoided by the robot. To classify the obstacle shape, first, the range and the number of the obstacles is detected. If an obstacle can make contact with the robot foot, the shape of an obstacle is accurately derived. If an obstacle has uncertain shape or small size, the shape of an obstacle is not detected to minimize the computational load. Experimental results show that the proposed algorithm efficiently classifies the shapes of obstacles around the robot in real time with low computational load.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.381-387
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• 2009

This paper is presented simultaneous localization and mapping (SLAM) based on feature map and path-planning using modified genetic algorithm for efficient driving of autonomous vehicle. The biggest problem for autonomous vehicle from now is environment adaptation. There are two cases that its new location is recognized in the new environment and is identified under unknown or new location in the map related kid-napping problem. In this paper, SLAM based on feature map using ultrasonic sensor is proposed to solved the environment adaptation problem in autonomous driving. And a modified genetic algorithm employed to optimize path-planning. We designed and built an autonomous vehicle. The proposed algorithm is applied the autonomous vehicle to show the performance. Experimental result, we verified that fast optimized path-planning and efficient SLAM is possible.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.363-365
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• 2009

대부분의 이동 로봇은 효율적인 경로계획을 위하여 최단거리 및 최소비용을 갖는 경로를 선택한다. 그러나 다수의 로봇이 존재하는 환경에서는 이웃하는 로봇 상호간에 동적 장애물로 인식되어 주행성능을 떨어뜨리게 된다. 또한 트래픽량이 거의 없는 환경에서는 무선 통신의 전송거리 제한으로 이동 로봇간 네트워킹이 원활하게 수행될 수 없는 문제도 있다. 따라서 적당한 거리의 이웃 로봇들과 협업을 위한 네트워킹을 하면서 동적인 경로계획 및 주행을 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 A* 알고리즘을 수정하여 로봇의 동적인 트래픽을 고려한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 경로설정과정에서의 로봇 상호간 병목현상을 완화시키며, 일관된 협업 통신도 유지할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 동적인 트래픽을 고려하여 경로를 선택함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.806-809
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• 2007

최근 화재, 수해, 테러 등의 안전사고가 증가하면서 건물 안전 시스템 구축을 위한 관심이 높아지고 있다. 이러한 시스템을 개발하는데 있어 유비쿼터스 컴퓨팅은 핵심 기술로 떠오르고 있다. 특히 화재시 건물 내 생존자를 안전한 경로로 대피하기 위한 시스템은 이미 여러 프로젝트에서 시범으로 보이고 있다. 이에 필요한 기능은 사용자 위치 인식, 화재 감지, 안전 경로 안내로 구성된다. 각 기능을 구현하기 위해 사용되는 장비는 생존자의 개별 인식에 이용하는 RFID 태그, 건물 내 각 방의 화재 상황을 감지하기 위한 센서네트워크 그리고 사용자 이동을 확인 할 수 있는 카메라로 구성되어 있다. 본 논문은 화재 상황에서 생존자를 대피하기 위한 안전 경로 시스템을 설계하고, 센서 네트워크와 RFID를 활용하여 프로토타입을 구축하며, 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템의 유효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.59-60
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• 2019

WCS에서 AGV의 스케줄링과 동적, 정적 장애물 인식 및 충돌 회피문제는 오래전부터 다뤄져 온 중요한 문제이다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 Lidar 센서를 중심으로 다양한 데이터를 기반으로 한 강화학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기본의 명시적인 알고리즘에 비해 다양하고 유동적인 환경에서 경로 계획과 동적 정적 장애물을 인식하고 안정적으로 회피하는 것을 확인하였으며 산업 현장에 도입 가능성을 확인하였다. 또한 강화학습의 적용 범위, 적용 방안과 한계에 대해서 시사한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1084-1085
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• 2023

현재 국내 항만에서의 작업은 대부분 수작업으로 진행되기 때문에 다양한 안전사고 발생과 시간 및 비용 등의 손실이 우려된다. 이를 해소하고자 최적경로 알고리즘을 이용한 AGV 차량 및 자동화 크레인으로 무인 스마트 항만을 제안한다. RFID 인식으로 컨테이너의 정보를 확인하고, 각 경로의 노드 정보가 담긴 QR 코드 인식을 통해 최적으로 목적지에 달성하는 것이 핵심이다. 본 논문은 이러한 기능으로 시간 및 비용 절감, 효율 상승과 인명피해 및 안전사고 예방을 목표로 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.4
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• pp.149-155
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• 2014

A study on the indoor positioning system has been active recently, and TDOA technique using acoustic signal has been used generally. The drawback of the TDOA is very weak against signal distortion due to multipath effect. Especially to estimate the smartphone position, the sound distortion is very severe, and the generated radio signal jitter when using WLAN or Bluetooth as a time reference signal makes the receiver difficult to estimate the position. In this paper, acoustic trigger signal for the receiver preparing the positioning signal reception is proposed, and the mitigation of the multipath effect is shown.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.8
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• pp.1528-1535
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• 1994

In this paper, a filtered-X LMS algorithm by new error path identification method is proposed for active noise control system. The proposed algorithm identifies accurately the error path transfer function using three microphones and the control of error signal through double loop scheme with on-line. In the computer simulation using the sinusoidal and the practical duct noise, the proposed algorithm reduces noise level about 29.1dB and 10.4dB, respectively. We can observe the improvement of about 0.5dB and 2.5dB in noise level compared with that obtained using the filtered-X LMS algorithm of Eriksson model.