• 국방과기술
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• 10호통권58호
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• pp.11-15
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• 1983

• 제어로봇시스템학회지
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• 제15권1호
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• pp.29-36
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• 2009

무인차량의 야지 자율주행에 있어서 지형 및 환경 인식기술은 다양한 지형/지물에 대한 인식, 분류 및 융합을 통하여 최종적인 자율주행 및 임무 목적용 인식 맴을 제작하기 위한 기술이다. 병렬기구는 조립, 포장, 기계가공, 크레인, 수중공학, 항공 및 해양구조, 비행 및 3D 시뮬레이션, 위성 접시안테나 위치제어, 망원경 자세제어, 그리고 정형외과 수술 등 여러 분야에 사용되고 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.49-59
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• 2018

차량의 엔진성능에 따라 구동성능이 결정되는 도로주행차량과 달리, 포장되지 않은 지반 위를 주행하는 야지궤도차량의 구동성능은 지반-궤도 접지면에서 발생하는 지반의 전단 및 침하현상에 의해 제한된다. 특히 차량의 중량에 의해 발생하는 정적침하 및 슬립에 의해 유발되는 슬립침하는 지반-궤도 접지면에서 지반저항력을 발현시켜 야지궤도 차량의 구동을 직접적으로 방해하는 요소로 작용한다. 따라서 야지궤도차량의 구동성능을 확보하기 위해서는 정적침하 및 슬립침하를 평가하고 제한할 필요가 있다. 본 연구에서는 야지궤도차량의 중량 및 구동지반의 특성이 슬립침하에 미치는 영향을 종합적으로 평가하기 위하여, 다양한 연직하중 및 지반조건에서 모형궤도시험을 수행하였다. 모형 시험 결과, 모든 시험조건에 대해 슬립율이 증가할수록 슬립침하가 증가했지만, 그 증가량은 점차 감소하는 것으로 나타났다. 또한 궤도시스템에 재하 된 상부 연직하중이 크고 모형지반의 상대밀도가 작을수록 슬립침하가 커지며 이에 따라 지반저항력도 증가하는 것으로 평가되었다. 추가적으로, 평가된 슬립침하를 각 시험조건 별로 산정된 정적침하로 정규화 시킨 뒤 이를 슬립율에 관한 함수로 나타내어 야지궤도차량의 침하량 및 지반저항력 산정 시 활용 가능하도록 하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제27권2호
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• pp.155-161
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• 2017

When a military vehicle is driven on a cross-country road, the occupants are exposed to vibration at a body resonance. In case that the exposure continues for too long period, the attention ability of the occupant could be affected by the vibration exposure. In the study, it was experimentally tried to find if there is a correlation between degradation of attention and vibration exposure. Two kinds of test among various psychological attention tests were employed, which were selected with considering a situation of carrying out military mission on vehicle. At the result, the searching test for controlled attention showed significant degradation in the accuracy and performance time in case of exposure at the vibration. And the attention degradation appeared to be greater when the vibration exposure increases. The dual task test for divided attention showed the difference between vibration and non-vibration condition, but showed it is insignificant for the attention to degrade by increasing exposure time.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.92-98
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• 2010

Virtual ground modeling is one of key topic for real-time vehicle dynamic simulation. This paper discusses about the virtual 3D road modeling process using parametric surface concept. General road data is a type of lumped position vector so interpolation process is required to compute contact of internal surface. The parametric surface has continuity and linearity within boundaries and functions are very simple to find out contact point. In this paper, the parametric surface formula is adopted to road modeling to calculate road hight. Position indexing method is proposed to reduce memory size and resource possession, and a simple mathematical method for contact patch searching is also proposed. The developed road process program is tested in dynamic driving simulation on off-road. Conclusively, the new virtual road program shows high performance of road hight computation in vast field of off-road simulation.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.251-257
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• 2012

Unmanned ground vehicles have important military, reconnaissance, and materials handling application. Many of these applications require the UGVs to move at high speeds through uneven, natural terrain with various compositions and physical parameters. This paper presents a framework for high speed autonomous navigation based on the integrated real time traversability. Specifically, the proposed system performs real-time dynamic simulation and calculate maximum traversing velocity guaranteeing safe motion over rough terrain. The architecture of autonomous navigation is firstly presented for high-speed autonomous navigation. Then, the integrated real time traversability, which is composed of initial velocity profiling step, dynamic analysis step, road classification step and stable velocity profiling step, is introduced. Experimental results are presented that demonstrate the method for a $6{\times}6$ autonomous vehicle moving on flat terrain with bump.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.606-616
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• 2022

Semantic segmentation in autonomous driving for unstructured environments is challenging due to the presence of uneven terrains, unstructured class boundaries, irregular features and strong textures. Current off-road datasets exhibit difficulties like class imbalance and understanding of varying environmental topography. To overcome these issues, we propose a deep learning framework for semantic segmentation that involves a pooled class semantic segmentation with five classes. The evaluation of the framework is carried out on two off-road driving datasets, RUGD and TAS500. The results show that our proposed method achieves high accuracy and real-time performance.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.20-20
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• 2017

궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.905-912
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• 2011

견마로봇이 야지 노면에서 주행할 때 로봇에 설치되어 있는 각종 장비의 보호를 위하여 주행 안정성을 높이는 것이 중요하다. 견마로봇의 주행 안정성을 평가하는 데에 있어서 차체의 수직 가속도, 롤 각가속도, 피치 각가속도의 영향이 지배적이다. 가속도가 발생한다는 의미는 차체에 그만큼의 힘이 가해진다는 것을 의미한다. 따라서 차체에 작용하는 힘의 크기를 조절함으로써 차량의 안정성을 향상시킬 수 있다. 차량의 안정성을 높이기 위한 하나의 방법으로 MR 댐퍼와 스카이 훅 제어기법을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 $6{\times}6$ 견마로봇에 대하여 MR 댐퍼에 스카이 훅 제어기법을 적용하였으며, 수직 가속도 및 롤, 피치 각가속도를 줄이는 방향으로 제어하여 차량의 주행 안정성을 향상시켰다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-36
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• 2019

국방 분야에서 무인 차량의 주행로는 포장 도로 뿐만 아니라, 자주 다양한 변화를 갖는 야지의 비포장 도로 등이 포함된다. 이 무인 차량은 주로 험지나 오지에서 감시 및 정찰, 진지 방어 등을 수행하므로 자율 주행을 위해서 예측하지 못했던 다양한 주행로와 환경을 수시로 접하게 되며, 이에 따라 추가 학습이 필요하다. 본 논문에서는 'Forgetting' 문제를 피하면서 거리 비교와 Class 비교를 통해 빠르게 추가 학습이 가능하도록 Approximate Nearest Neighbor를 수정한 GPU 기반 Additional Learning Nearest Neighbor(ALNN) 알고리즘을 제안한다. 또 ALNN 알고리즘은 학습 데이터가 누적될수록 연산 속도가 저하되는 문제가 있고, 본 연구에서는 OpenGL Shading Language 기반의 GPU 병렬 처리를 사용하여 이를 해결하였다. ALNN 알고리즘은 기존의 학습 데이터에 영향을 주지 않으면서 빠르게 추가 학습이 가능하여, 빈번히 실시간으로 재학습이 필요한 국방 등의 분야에 활용될 수 있다.