• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.24 no.3
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• pp.293-301
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• 2021

LTV(Light Tactical Vehicle) operating in our military requires higher levels of performance and durability to withstand harsher conditions than general vehicles, as they must travel on both rough-train and off-road as well as on public roads. Recently, LTV development is demanded a variety of test evaluations in order to satisfy ROC (Required Operational Capability) by the military requirement. However, there is no informations of driving test course for satisfying the durability performance of Korean tactical vehicle. Therefore, this study aims to provide basic data to establish reliable drive test conditions by analyzing the main maneuvering test site at the domestic and foreign country in order to select the representative drive course. These studies will provide a more scientific and systematic evaluation solution for the development of tactical vehicles, and can be effectively used to establish a certified system for military vehicle test evaluation in the future

• International Journal of Highway Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.139-146
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• 2011

Travelling vehicles on roads may slip or overturn due to strong cross wind. This paper presents the path deviation equation and the overturning equation of vehicle, and the process of evaluating the cross wind risk. Case studies for cars and trucks are carried out. It explains the mechanism why the deviation occurs according to the types of vehicles. It shall help to prepare the measures for reducing the risk of travelling vehicles in high wind speeds.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.775-778
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• 2016

로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.2
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• pp.79-84
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• 2021

The most important device of the AGV is the guide sensor, and the typical function of this sensor is high accuracy and extraction of the road. If the accuracy of the guide sensor is low or the sensor device is extracted the wrong track, this causes the problems such as the AGV collision, track-out, the load falling due to AGV swing. In order to improve these problems, this study is proposed a signal processing method of the guide sensor based on multi-maskings and the center of gravity method, and evaluated its performance. As a result, the proposed method showed that the mean error of absolute value is 2.32[mm] and it showed performance improvement of 27[%] than the center of gravity method of existence. Therefore, when the proposed signal processing method is applied, It is thought that the posture control and driving stability of the AGV will be improved.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.1
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• pp.65-76
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• 2002

This study is realized using fuzzy evaluation and AHP(the analytic hierarchy process) for the optimum search of traffic route and estimated by the quantitative analysis in the vague subjective judgement. It is different from classical route search and noticed thinking method of human. Appraisal element, weight, appraisal value of route is extracted from basic of the opinion gathering fur the driving expert and example of route model was used for the finding of practice utility. Model assessment was performed attribute membership function making of estimate element, estimate value setting, weight define by the AHP, non additive presentation of weight according to $\lambda$-fuzzy measure, Choquet fuzzy integral.

• Information and Communications Magazine
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• v.21 no.5
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• pp.70-79
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• 2004

최적 경로 서비스를 제공하기 위해서는 구간 통행속도, 구간 통행시간, 회전 정보, 혼잡도 등과 같은 교통정보가 필요하다. 또한, 고객에게 신뢰성 있는 최적 경로를 제공하기 위해서는 실시간 교통정보 수집은 반드시 필요하며, 이러한 실시간 교통정보 수집 방법들에 대한 고찰과 검토가 선행되어야 한다. 기존의 교통정보 수집방법을 살펴보면 지점검지 방식의 경우, 수집되는 정보가 검지기 설치 지점의 지점속도(Spot Speed)이므로 해당 링크를 주행한 통행속도(통행시간)의 대표값으로 채택하기에는 다소 무리가 있으며 구간검지 방식의 경우, 일반적으로 급격한 교통류 변동에 따른 대기행렬 검지가 늦다는 단점이 있다.(중략)

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.22 no.3
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• pp.341-352
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• 2019

LTV(Light Tactical vehicle) operating in our military requires higher levels of performance and durability to withstand harsher conditions than ordinary vehicles, as they must travel on both rough-train and off-road as well as on public roads. Recently, developed light tactical vehicle is developed by a variety of test evaluations in order to satisfy ROC(Required Operational Capability) by the requirement military group. However, there is no standardized driving test condition for satisfying the durability performance of Korean tactical vehicle. Therefore, this study aims to provide basic data to establish reliable driving test conditions by analyzing the maneuver conditions and the driving data in order to select the representative drive course required. To do this, we analyzed the future operational environment, the area of operation analysis and the driving information of light tactical vehicle.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1021-1024
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• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.454-456
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• 2018

주율 주행과 로봇 시스템의 기술이 발전하면서 이와 관련된 영상 알고리즘들의 연구가 활발히 진행되고 있다. 제안 네트워크는 단일 영상을 이용하여 비주얼 오도메트리를 예측하는 시스템이다. 딥러닝 네트워크로 KITTI 데이터 세트를 이용하여 학습과 평가를 하며 네트워크의 입력으로는 연속된 두 개의 프레임이 들어가고 출력으로는 두 프레임간 카메라의 회전과 이동 정보가 된다. 이를 통하여 대표적으로 자동차의 주행 경로를 알 수 있으며 여러 로봇 시스템 등에서 활용할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.6 s.84
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• pp.19-30
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• 2005

The objective of this research is to keep track of path travel time using methods of collecting traffic data. Users of traffic information are looking for extensive information on path travel time, which is referred to as the time taken for traveling from the origin to the destination. However, all the information available is the average path travel times, which is a simple sum of the average link travel times. The average path travel time services are not up to the expectation of traffic information consumers. To improve provide more accurate path travel time services, this research makes a number of different estimates of various path travel times on one path, assuming it will be under the same condition, and provides a range of estimates with their probabilities to the consumers, who are looking for detailed information. To estimate the distribution of the path travel times as a combination of link travel times. this research analyzes the relation between the link travel time and path travel time. Based on the result of the estimation. this research develops the algorithm that combines the distribution of link travel time and estimates the path travel time based on the link travel times. This algorithm was tested and proven to be highly reliable for estimating the path traffic time.