• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.819-824
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• 2021

자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1859-1867
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• 2021

자율주행차량을 위해 다수의 LiDAR 센서가 차량에 탑재되고 있으며, 다수의 LiDAR 센서가 탑재됨에 따라 이를 전처리해줄 시스템이 요구되었다. 이러한 전처리 시스템을 거쳐 메인 프로세서에 센서의 데이터를 전달하거나 이를 처리할 경우 막대한 데이터양에 의해 전송 네트워크에 부하를 야기하고 이를 처리하는 메인 프로세서에도 상당한 부하를 야기하게 된다. 이러한 부하를 최소화하고자 LiDAR 센서의 데이터 중 프레임 간 데이터 비교를 통해 의미 있는 데이터만을 전송하고자 한다. 움직이는 객체가 없는 정적인 실험 환경과 센서의 시야각 내에서 사람이 움직이는 동적 실험환경에서 최대 4대의 LiDAR 센서의 데이터를 처리하였을 때, 정적 실험 환경일 경우 232,104 bytes에서 26,110 bytes로 약 89.5% 데이터 전송량을 줄일 수 있었으며, 동적 실험 환경일 경우 29,179 bytes로 약 88.1%의 데이터 전송량을 감축할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.121-125
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• 2022

4차 산업혁명의 기술이 발전함에 따라 공간정보의 디지털화가 심화되고 있다. 이제는 스마트폰으로도 메가시티 내의 국가·군사중요시설의 위치를 쉽게 식별할 수 있다. 이로 인해 메가시티의 국가·군사중요시설은 전통적 위협뿐만 아니라 테러, 사이버 해킹, 범죄 활동 등과 같은 비전통적 위협에 노출되었다. 본 연구에서는 이와 같은 위협으로부터 메가시티의 국가·군사중요시설을 방호할 수 있는 방안을 제시하였다. 시간·자원의 제약을 고려할 때, 모든 국가·중요시설을 방호하는 것은 제한되므로 이들의 핵심노드에 집중해야 한다. 구체적으로 핵심노드와 주변 환경과의 조화로운 설계 및 배치, 지하·복토화, 허식(虛飾) 등의 방법을 융·복합하는 방안을 대책으로 제시하였다. 향후, 도심항공모빌리티와 자율주행차량의 등장으로 디지털 공간정보의 투명성은 더욱 증대될 것이다. 따라서, 미래 위협에 대비하기 위해 메가시티 핵심노드의 노출을 최소화하기 위한 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.389-395
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• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.226-234
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• 2022

자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권4호
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• pp.19-28
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• 2022

This paper introduces an automatic steering system for straight traveling capable of being mounted on drivable agricultural machinery which user can handle it such as a tractor, a transplant, etc. The modular automatic steering device proposed in the paper is composed of RTK GNSS, IMU, HMI, hydraulic valve, and wheel sensor. The path generation method of the automatic steering system is obtained from two location information(latitude and longitude on each point) measured by GNSS in advance. From HMI, a straight path(AB line) can be created by connecting latitude and longitude on each point and the device makes the machine able to follow the path. During traveling along the reference path, it acquires the real time position data every sample time(0.1s), compares the reference with them and calculates the lateral deviation. The values of deviation are used to control the steering angle of the machine using hydraulic valve mounted on the axle of front wheel. In this paper, Pure Pursuit algorithm is applied used in autonomous vehicles frequently. For the analysis of traveling characteristics, field tests were executed about these conditions: velocity of 2, 3, 4km/h which is applied to general agricultural work and ground surface of solid(asphalt) and weak condition(soil) such as farmland. In the case of weak ground state, two experiments were executed about no-load(without work) and load(with work such as plowing). The maximum average deviations were presented 2.44cm, 7.32cm, and 11.34cm during traveling on three ground conditions : asphalt, soil without load and with load(plowing).

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.198-208
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• 2022

In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.473-478
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• 2021

본 논문은 급증하는 무선통신, 자율주행자동차, 5G 무선통신 및 광대역 어플리케이션 등과 같이 다양한 방면에서 필요로 하는 광대역, 고이득 안테나 필요성에 따라 후면 주파수 선택 표면(FSS, Frequency Selective Surface)을 이용한 광대역 고이득 평면 사다리꼴 모노폴 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나는 이중 금속층을 사용하여 기존의 주파수 선택 표면과 구조적인 차이점을 갖는다. 또한 기존의 안테나 설계에서 갖는 설계의 복잡함을 해결하기 위해 GA(Genetic Algorithms)과 HFSS(High Frequency Structure Simulator) 시뮬레이션을 사용하여 효율성을 증가시켰다. 이를 통해 3.52 GHz ~ 5.92 GHz의 넓은 대역폭과 전체 대역폭에서 10.5 dBi 이상의 이득을 유지하며, 5.1 GHz에서 11.8 dBi의 최고 이득을 갖는다. 기존 안테나와 비교하였을 경우 1.8 GHz의 36% 임피던스 대역폭이 2.4 GHz의 50% 임피던스 대역폭으로 향상되었으며, 이득의 경우 8.6 dBi 증가하는 것을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.127-134
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• 2022

최근 4차산업 혁명의 도래와 함께 플랫폼 비즈니스의 중요성이 더욱 커지고 있다. 높은 시장 가치를 지닌 글로벌 기업들은 대부분 플랫폼 기업으로 알려져 있다. 이러한 변화는 다양한 산업에 있는 기업들의 비즈니스 모델에 변화를 주고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 주로 정보 집약적 산업과 대기업을 중심으로 이루어져 왔다. 이에 본 연구는 신생산업이라고 볼 수 있는 서비스용 로봇 산업에서 성공적으로 성장하고 있는 에브리봇 사례를 분석하였다. 에브리봇은 로봇청소기를 판매하는 기업으로 알려져 있으나, 자율주행기술에 초점을 두고 제품 중심이 아닌 플랫폼 중심의 비즈니스를 영위함으로써 장기적 성장을 도모하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 국내 중소로봇기업이 개인서비스용 로봇시장에서 리더십을 가지고 장기적으로 성장하기 위해 어떻게 제품 중심이 아닌 플랫폼 중심 비즈니스 전략을 적용하는지 보여줌으로써 이론적 실무적 시사점을 가진다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.