• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.715-718
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• 2018

최근 다층의 인공신경망 모델이 수많은 분야에 대한 해결 방안으로 제시되고 있으며 2015년 Mnih이 고안한 DQN(Deep Q Network)는 Atari game에서 인간 수준의 성능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 자아냈다. 본 논문에서는 Atari DQN Model을 실내 자율주행 모바일 로봇에 적용하여 신경망 모델이 최단 경로를 추종하며 장애물 회피를 위한 행동을 학습시키기 위해 로봇이 가지는 상태 정보들을 84*84 Mat로 가공하였고 15가지의 행동을 정의하였다. 또한 Virtual world에서 신경망 모델이 실제와 유사한 현재 상태를 입력받아 가장 최적의 정책을 학습하고 Real World에 적용하는 방법을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.437-438
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• 2019

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.4B
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• pp.278-284
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• 2006

In thispaper, we designed a intelligent autonomous driving robot by using Fuzzy algorithm. The object of designed robot is recognition of obstacle, avoidance of obstacle and safe arrival. We append a suspension system to auxiliary wheel for improvement in stability and movement. The designed robot can arrive at destination where is wanted to go by the old and the weak and the handicapped at indoor hospital and building.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.4
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• pp.86-97
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• 2016

빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.821-823
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• 2022

공기질에 대한 인식이 제고됨에 따라 실내공기질 규제가 강화되고 있다. 따라서 기존 고정형 공기청정기를 대체할 효율적인 기술로 자율주행 공기청정기를 연구하였다. 또한 자율주행 공기청정기에 AI 를 적용하여 오염도를 예측하는 방법으로 기존 자율주행 공기청정기와 차별성을 둔다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.32 no.3
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• pp.231-242
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• 2022

In this study, we developed a robot operating system (ROS)-based autonomous driving robot that estimates the robot's position in underground mines and drives and returns through multiple waypoints. Autonomous driving robots utilize SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) technology to generate global maps of driving routes in advance. Thereafter, the shape of the wall measured through the LiDAR sensor and the global map are matched, and the data are fused through the AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) technique to correct the robot's position. In addition, it recognizes and avoids obstacles ahead through the LiDAR sensor. Using the developed autonomous driving robot, experiments were conducted on indoor experimental sites that simulated the underground mine site. As a result, it was confirmed that the autonomous driving robot sequentially drives through the multiple waypoints, avoids obstacles, and returns stably.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.668-670
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• 2019

본 논문은 로봇의 위치추정에 관한 연구로서, 기존의 실내 자율주행은 탐색되지 않은 영역에서의 위치추정이 어렵다는 것을 보완하기 위해 Graph based SLAM 알고리즘을 이용하는 자율주행 로봇에 Beacon을 적용함으로써 보다 정확한 위치추정 능력을 향상하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.10a
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• pp.570-571
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• 2014

차량의 고속 주행 시 운전자가 인지하게 되는 공력소음은 대부분 차량 전방부의 A 필라 부근에서 발생하는 소음원에 의해 전달된다. A 필라 부근에는 다양한 모양의 돌출물들이 부착되어 있어서 차량 주변의 고속의 유동과의 상호 작용에 의해 다양한 공력 소음이 발생하게 된다. 이러한 차량 전방부의 대표적인 소음 인자인 A 필라 형상에 의한 와류 및 아웃사이드 미러에 의한 유동 구조 변화에 의한 실내 투과 소음에 대해 실험 및 소음원 분석을 수행하였다. 차량 내외부의 복잡한 구조와 재질에 의한 영향을 최소화 하고자 실차 형상 및 실내 조건을 간략화 시킨 차량 단순 모델을 이용해서 A 필라 주변부의 형상에 의한 주요 주요 공력 소음 인자에 대해 기여도를 분석했으며, 실험 결과는 다양한 CAE S/W 의 실내음 예측 결과의 정밀도를 분석하기 위해 사용되었다.

• Journal of Power System Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.20-25
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• 2012

오늘날 고속 철도는 중요한 교통수단으로 사용되고 있다. 주행거리 단축을 위해 직선 선로를 만드는 것이 불가피해 졌고 그에 따라 터널과 교량의 구간이 늘어나게 되었다. 특히 터널 통과 시에 발생되는 실내 소음은 운행 속도, 운행 구간 레일의 종류 등 여러 가지 원인에 의해 야기되어 진다. 실내소음으로 인해 철도를 이용하는 승객의 쾌적한 환경에 많은 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 KTX와 새마을호의 터널 통과 시 발생되는 소음이 피험자에게 미치는 영향을 EEG를 통해 살펴보았다. 먼저 터널 통과 시 KTX와 새마을호의 실내 소음을 실제로 측정하여 크기, 주파수별로 분석하였다. 측정된 실내 소음을 피험자에게 제시하였을 때 나타나는 EEG를 측정하였다. EEG의 분석에 대해서는 불안, 긴장 등 스트레스를 받을 때 강하게 나타나는 ${\beta}$파의 변화를 관찰한 결과를 제시하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.4
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• pp.194-210
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• 2023

LiDAR plays a key role in autonomous vehicles, where it is used to detect the environment in place of the driver's eyes, and its role is expanding. In recent years, there has been a growing need to test the performance of LiDARs installed in autonomous vehicles. Many LiDAR performance tests have been conducted in simulated and indoor(lab) environments, but the number of tests in outdoor(field) and real-world road environments has been minimal. In this study, we compared LiDAR performance under the same conditions lab and field to determine the relationship between lab and field tests and to establish the characteristics and roles of each test environment. The experimental results showed that LiDAR detection performance varies depending on the lighting environment (direct sunlight, led) and the detected object. In particular, the effect of decreasing intensity due to increasing distance and rainfall is greater outdoors, suggesting that both lab and field experiments are necessary when testing LiDAR detection performance on objects. The results of this study are expected to be useful for organizations conducting research on the use of LiDAR sensors and facilities for LiDAR sensors.