• Life and Agrochemicals
• /
• s.246
• /
• pp.20-23
• /
• 2009

지금 한국 농업이 당면한 가장 힘든 장애물은 농업에 대한 올바른 이해와 인식의 부재다. 농업정책과 농업보조는 선심성의 시혜가 아니다. 농업이 생산하는 다원적 기능에 대한 정당한 보상이며, 경제적 불안정과 사회적 갈등에 대한 안전망을 제공하는 국가존립의 기반이다. 그런 인식하에서 접근되어야 한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.7 no.6
• /
• pp.229-235
• /
• 2017

In recent years, research has been actively carried out to recognize and recognize objects based on a large amount of data. In this paper, we propose a system that extracts objects that are thought to be obstacles in road driving images and recognizes them by car, man, and motorcycle. The objects were extracted using Optical Flow in consideration of the direction and size of the moving objects. The extracted objects were recognized using Alexnet, one of CNN (Convolutional Neural Network) recognition models. For the experiment, various images on the road were collected and experimented with black box. The result of the experiment showed that the object extraction accuracy was 92% and the object recognition accuracy was 96%.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.283-288
• /
• 2024

In this paper, a novel mechanism for overcoming obstacles is studied by designing an All-Directional RC car for obstacle traversal and creating test courses with various obstacles. We propose an algorithm for controlling the RDS3115 servo motor and utilize a gyro sensor to detect the incline of various obstacle terrains, adjusting the servo motor's angle to enable the RC car to navigate the terrain. Through terrain experiments in the test course, we determined the most suitable RC car turning angles for traversing all obstacle terrains created in the experimental terrain.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.175-178
• /
• 2016

실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07d
• /
• pp.2420-2423
• /
• 2001

본 논문에서는 Nonholonomic 특성을 갖는 이동로봇이 여러 가지 장애물이 있는 환경 하에서 장애물들을 회피하면서 목표지점에 표시된 표식을 인식하고, 그 표식에 대해 일정한 자세를 유지하면서 목표 지점으로 이동하는 Homing 동작을 행위 기반 제어 알고리즘을 기반으로 한 개선된 주행알고리즘을 제안한다. 또한 장애물이 있는 환경에서의 이동로봇이 Homing하는 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.01a
• /
• pp.101-104
• /
• 2011

본 논문에서는 레이저 센서를 장착한 자율 이동 로봇을 이용하여 실내에서 장애물들을 검출한다. 데이터에서 나오는 패턴을 인식해 사람과 정적 장애물을 실시간으로 구분한 후 사람의 속도와 로봇의 속도를 각각 비교하여 따로 지정해준 안전거리를 유지하며 주행한다. 예상치 못한 상황이 발생될 것을 대비해 로봇의 전방에 범퍼 센서를 장착하여 안전성을 고려하였다. 로봇의 자기 위치 인식을 위해 StarGazer센서를 이용하였다. 패턴은 레이저 센서 데이터의 거리, 각 값을 이용하여 다리 패턴의 너비를 구하고 너비의 가운데 점을 중심점으로 지정해 추적하며 구동하는 알고리즘을 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2368-2371
• /
• 2003

알려지지 않은 환경에서 이동로봇이 목표점까지 이동하기 위해서는 외계센서를 이용하여 장애물을 인식하여 충돌 없이 주행할 수 있는 능력이 있어야하고 또한 인식된 장애물을 지도정보로 저장하여야 한다. 이렇게 생성된 지도정보를 이용하여 최적의 경로를 실시간으로 계획하면서 목표점까지 도달하여야 한다. 본 논문에서는 초음파 센서로 알려지지 않은 환경을 인식하여 선분지도를 생성하면서 생성된 선분지도를 이용하여 동적으로 최적의 경로계획을 위한 경로생성에 대하여 방법을 제시한다. 또한 실내 환경에서 모의실험을 통하여 실시간으로 경로계획이 가능함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 1987.10b
• /
• pp.91-95
• /
• 1987

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.463-470
• /
• 2008

In this paper, we confirm that the two properties, 'existence of obstacles' and 'connectivity between obstacles', involved in information acquired by a robot can be used efficiently for location recognition of the robot by using rough sets. Moreover, we propose a method which can reduce ambiguity of the location recognition by applying the properties and recognize the robot's location with distrustful information of the environment where the robot moves. We confirmed it through computer simulation that a robot moves to a goal with only the map containing not enough information on the real environment.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.95-111
• /
• 2021

As the population decreases in an aging society, the average age of drivers increases. Accordingly, the elderly at high risk of being in an accident need autonomous-driving vehicles. In order to secure driving safety on the road, several technologies to respond to various obstacles are required in those vehicles. Among them, technology is required to recognize static obstacles, such as poor road conditions, as well as dynamic obstacles, such as vehicles, bicycles, and people, that may be encountered while driving. In this study, we propose a deep neural network algorithm capable of simultaneously detecting these two types of obstacle. For this algorithm, we used 1,418 road images and produced annotation data that marks seven categories of dynamic obstacles and labels images to indicate road damage. As a result of training, dynamic obstacles were detected with an average accuracy of 46.22%, and road surface damage was detected with a mean intersection over union of 74.71%. In addition, the average elapsed time required to process a single image is 89ms, and this algorithm is suitable for personal mobility vehicles that are slower than ordinary vehicles. In the future, it is expected that driving safety with personal mobility vehicles will be improved by utilizing technology that detects road obstacles.