• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.86-87
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• 2023

해상환경에 적용된 최적항로예측 알고리듬을 자율운항선박의 기본 시스템으로 가정하고 육상의 육상원격제어시스템을 통해 선박이 제어되는 환경을 ECDIS 시스템을 사용하여 시뮬레이션하고 자율운항선박과 육상원격제어 간 안전운항를 위해 상호 시스템 공유를 이용한 협업을 바탕으로 최적항로예측 시뮬레이션을 개선하는 방안을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.369-370
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• 2022

최근 자율 운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) 프로젝트를 계기로 자율 운항 선박에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 국제해사기구 IMO는 자율 운항 선박 시대에 대응하기 위해 자율 선박을 MASS (Maritime Autonomous Surface Ship)라 정의하고 선박 자율화 정도에 따라 4단계 등급을 제시하고 있다. 완전한 자율 운항 선박에 대한 요구조건을 만족하기 위해서는 항로 결정과 제어기술이 필수적이다. 본 연구에서는 여러 가지 기술 중 선박의 최적경로를 생성하는 기법을 다룬다. 기존에 최적항로를 생성하기 위한 방법으로는 A^*, Dijkstra와 같은 알고리즘들이 주로 사용되었다. 그러나 이와 같은 알고리즘은 섬이나 육지에 대한 충돌 회피는 고려하고 있지만 수심 및 연안 선박에 대한 규정들은 고려하지 않고 있어 실제로 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 안전을 위해 선박의 선저 여유 수심과, 해도에 규정되어 있는 선박 운항에 대한 여러 규정들을 반영하여 최적 항로를 생성하고자 한다. 최적 항로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 강화학습 기반의 Q-learning 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.333-335
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• 2012

가상군의 자율행위 모델링은 전장모의모델링 시스템의 성능을 결정하는 주요한 요소이다. 불확실한 상황을 확률적으로 고려하여 최적의 의사결정을 가능하게 하는 POMDP (partially observable Markov decision process) 모델은 가상군의 자율행위 모델링에 있어서 매우 자연스러운 프레임워크이다. 그러나 POMDP 모델의 높은 계산복잡도로 인한 최적 행동정책 계산의 어려움은 POMDP 모델을 이용한 가상 군의 자율행위 모델링을 저해하는 요소이다. 본 논문에서는 대규모 가상군의 자율행위 모델링을 위해 factored POMDP 모델을 이용한다. 그리고 "Hasty Defense" 사례연구를 통해 그 효과를 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.299-300
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• 2022

4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.407-410
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• 2007

자율컴퓨팅은 관리자나 사용자의 개입없이 시스템이나 서비스가 원활하게 동작되는 환경으로 구조조정, 최적화, 치료, 방어 등을 위한 여러가지 기술이 복합적으로 요구된다. 태스크를 자율적으로 완수하고 최적으로 수행하기위한 자율적 계획수립 및 계획실행은 자율컴퓨팅에서 필요한 요소기술이다. 이 논문에서는 목표의 실패없는 수행을 위한 여러 잠재적인 실행경로를 포함하는 강건한 계획수립과 다중 에이전트 구조를 이용하여 가용한 자원에 대한 전반적인 고려와 함께 실행시점의 상황을 반영하여 최적의 실행경로에 따라 계획을 실행하게 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.838-839
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• 2023

배달량 확산과 자율 주행 로봇의 실내외 주행이 가능해지면서 로봇을 활용할 주문 및 배달 서비스가 활발해지고 있다. 따라서 기존의 자율 주행 배달 로봇의 문제점을 개선하여 보다 나은 배달 서비스를 제공하고자 자율 주행 배달 로봇을 연구하였다. 배달 로봇에 AI를 적용하여 장애물 탐지, 최적코스 탐색을 통해 목적지까지 최적 경로로 이동하며, 배달 물품 안전까지 보장한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.12
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• pp.164-172
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• 2019

In this paper, we implement a wheeled mobile robot that accurately and autonomously finds the optimal route from the starting point to the destination point based on computer vision in a complex indoor environment. We get a number of waypoints from the starting point to get the best route to the target through deep reinforcement learning. However, in the case of autonomous driving, the majority of cases do not reach their destination accurately due to external factors such as surface curvature and foreign objects. Therefore, we propose an algorithm to deepen the waypoints and destinations included in the planned route and then correct the route through the waypoint recognition while driving to reach the planned destination. We built an autonomous wheeled mobile robot controlled by Arduino and equipped with Raspberry Pi and Pycamera and tested the planned route in the indoor environment using the proposed algorithm through real-time linkage with the server in the OSX environment.

• Journal of IKEEE
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• v.14 no.4
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• pp.324-331
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• 2010

본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1809-1810
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• 2008

자율이동로봇의 동특성을 고려하여 실용적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 목표 지점까지 장애물을 회피하고, 자율이동로봇의 속도 및 조향각 등을 고려하여, 최적에 가까운 경로를 생성하는 방법을 다룬다. 본 논문에서 골격선 그래프를 구성하여 딕스트라알고리즘으로 초기 전역 경로를 설정하고, 이를 로봇의 동특성을 고려하여 동적 프로그래밍을 통해 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.257-259
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• 2022

디지털트윈 기술은 실제의 공간과 사물을 디지털상에 복제함으로써 사용자의 최적 운영을 위한 시뮬레이션과 최적화, 모니터링을 제공한다. 4차 산업혁명이 진행됨에 따라 해상물류 분야에서도 자율주행 선박과 관련한 사물인터넷, 빅데이터, 혼합현실(MR) 등 여러 첨단기술의 적용이 검토되고 있다. 또한 자율운항선박이 도입됨에 따라 선원의 업무가 자동화되며 육상 지원의 비중이 늘어나며, 완전 자율운항선박의 경우 선박의 모든 제어가 육상에서 이루어지게 된다. 따라서 육상지원자가 선박을 모니터링하고 최적 운영하기 위해 선박의 디지털트윈 모델의 개발이 필요하다. 따라서 선박에 적용가능한 디지털트윈 아키텍처를 구성하고 이를 기반으로 클라우드 기반의 혼합현실 프로토타입 애플리케이션을 개발했다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 디지털 트윈 아키텍처를 활용하여 선박의 디지털 트윈 시스템을 구현할 수 있음을 확인하였다.