• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4B호
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• pp.278-284
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 사용하여 지능형 자율주행로봇을 설계하였다. 설계된 로봇은 이동시 장애물을 인식하여 이를 회피하며 안전하게 도달하는데 목적이 있다. 또한 로봇의 이동에 있어서 로봇의 안정성과 주행성의 성능을 높이기 위해 보조 바퀴에 서스펜션을 장착하였다. 이렇게 설계된 지능형 자율주행로봇은 병원이나 빌딩내부의 좁은 실내에서 노약자나 장애인이 원하는 목적지 까지 안전하게 갈수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권4호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.231-242
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• 2022

본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 동력기계공학회지
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• 제16권5호
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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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.194-210
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• 2023

자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR는 운전자의 눈을 대신하여 주변 환경을 검지하는 데 활용되며, 그 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 최근에는 자율주행차량에 장착된 LiDAR의 성능을 시험하는 요구가 높아지고 있다. 많은 LiDAR 성능 시험은 시뮬레이션 및 실내환경에서 수행되고 있어, 실외환경 및 실도로 환경에서의 시험은 미미한 상황이다. 이에 본 연구는 LiDAR 성능을 실내와 실외에서 동일한 조건으로 비교하여, 실내외 시험 간의 관계를 확인하고, 각각의 특징과 역할을 정립하고자 하였다. 실험결과 조광환경(직사광선, 실내) 및 검지물체에 따라 LiDAR 검지성능이 달라지는 것을 확인하였다. 특히, 거리증가와 강우량 증가에 따른 Intensity 감소 영향은 실외에서 보다 크게 나타남에 따라 물체에 대한 LiDAR 검지 성능 시험 시 실내외 실험이 모두 필요함을 제시하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 센서활용 연구 수행 기관 및 LiDAR 대응 시설물 연구 기관에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.