• 한국정밀공학회지
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• 제26권6호
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• pp.74-80
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• 2009

Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.71-78
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• 2018

교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1441-1446
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• 2014

본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1163-1175
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• 2021

자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.142-151
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• 2022

With the advent of the 4th industrial revolution, autonomous driving technology is being commercialized in various industries. However, research on autonomous driving so far has focused on platforms with wheel-type platform. Research on a tracked platform is at a relatively inadequate step. Since the tracked platform has a different driving and steering method from the wheel-type platform, the existing research cannot be applied as it is. Therefore, a path-tracking algorithm suitable for a tracked platform is required. In this paper, we studied a path-tracking algorithm for a tracked platform based on a GPS sensor. The existing Pure Pursuit algorithm was applied in consideration of the characteristics of the tracked platform. And to compensate for "Cutting Corner", which is a disadvantage of the existing Pure Pursuit algorithm, an algorithm that changes the LAD according to the curvature of the path was developed. In the existing pure pursuit algorithm that used a tracked platform to drive a path including a right-angle turn, the RMS path error in the straight section was 0.1034 m and the RMS error in the turning section was measured to be 0.2787 m. On the other hand, in the variable LAD algorithm, the RMS path error in the straight section was 0.0987 m, and the RMS path error in the turning section was measured to be 0.1396 m. In the turning section, the RMS path error was reduced by 48.8971%. The validity of the algorithm was verified by measuring the path error by tracking the path using a tracked robot platform.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.84-99
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• 2021

마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.345-350
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• 2002

In recent years, as changing the habit of eating, the pathology in the colon grows up annually. The colonoscopy is generalized, but if requires much time to acquire a dexterous skill to perform an operation and the procedure is painful to the patient. biomedical and robotic researchers are developing a locomotive colonoscope that can travel safe1y in colon. In this paper, we propose a new actuator and concept of semi-autonomous colonoscope. The micro robot comprises camera and LED for diagnosis, steer- ing system to pass through the loop, pneumatic actuator and bow-shaped flexible supporters to control a contact force and to pass over haustral folds in colon. For locomotion of semi-autonomous colonoscope, we suggest an actuator that is based on impact force between a cylinder and a piston. In order to validate the concept and the performance of the actuator, we carried out the simulation of moving characteristics and the preliminary experiments in rigid pipes and on the colon of pig.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.399-409
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• 2016

최근 자동차시장은 친환경, 고연비, 무인자율주행을 앞세우고 빠르게 변해가고 있다. 자동차시장에서 국내 자동차산업이 성장하기 위해서는 IT, 마케팅, 광고/홍보, 생산/제조, 유통 등 다양한 기업들이 융 복합된 글로벌가치사슬(GVC) 생산시스템을 더욱 필요하게 되었다. 본 연구의 목적은 국내 자동차산업에서 부품중소업체들이 글로벌 완성차업체의 GVC내로 진입하기 위한 지원 방안을 찾아보고 이를 위해 GVC내 완성차업체와 부품업체 사이의 현황과 협력관계를 살펴보는 것이다. 또한 자동차산업의 완성차업체 GVC내 부품중소기업들이 진입하는데 필요한 정책방향을 현실성 있고 지원 가능한 방안을 찾아보는 것이다. 자동차산업에서 완성차업체의 GVC내로 부품중소기업이 진입하기 위해서는 GVC를 운영하는 대기업의 특성과 지배구조를 이해하고 맞춤형 전략을 수립해야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.51-59
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• 2021

딥러닝 모델은 변이를 통해 훈련 데이터에서 벗어난 입력으로부터 잘못된 예측 결과를 산출할 수 있으며 이는 자율주행, 보안 분야 등에서 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 딥러닝 모델의 신뢰성 보장을 위해서는 다양한 변이를 통해 예외적인 상황에 대한 모델의 처리 능력이 검증되어야 한다. 하지만, 기존 연구가 제한된 모델을 대상으로만 수행되었으며, 여러 입력 변이 유형에 구분을 짓지 않고 사용했다. 본 연구에서는 딥러닝 검증 데이터 세트로 널리 사용되고 있는 CIFAR10 데이터 세트를 기반으로 다양한 상용화된 모델과 추가 버전을 포함하여 총 6개의 모델에 대한 신뢰성 검증을 수행한다. 이를 위해 실생활에서 발생할 수 있는 6가지 유형의 입력 변이 알고리즘을 다양한 파라미터와 함께 데이터 세트에 개별적으로 적용하여 각각에 대한 모델의 정확도를 비교함으로써 특정 변이 유형과 관련된 모델의 취약점을 구체적으로 파악한다.