• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1387-1388
• /
• 2015

본 논문은 주어진 두 주행로 의미정보간 부분그래프 매칭(subgraph matching)을 이용한 맵매칭 방법을 제안한다. 지도 주행로의 의미정보를 선택하여 그래프로 재구성하는 방법을 제시하고 재구성된 지도 그래프에서 부분그래프 매칭을 통한 두 지도간 맵매칭 방법을 제안한다. 실제 지도를 이용한 모의실험을 통해 제안한 방법을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.157-161
• /
• 2003

본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2002.07d
• /
• pp.2460-2462
• /
• 2002

본 논문에서는 안정성 높은 미로탐색로봇의 제작을 위해 EPLD를 이용하여 회로부의 간략화를 꾀한 후 PCB 작업을 하여 하드웨어 시스템을 구성하였고 주행기법을 개선하여 주행 알고리즘을 강화하였다. 미로탐색로봇의 제작 및 주행 실험 결과 미로탐색로봇에서 주행기간의 단축은 최고속도가 아니라 가속과 감속방법에 달려 있음을 확인할 수 있었으며, 이를 바탕으로 속도 테이블의 구성과 테이블 운영방법을 연구하여 기존의 주행 알고리즘을 강화할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.47-48
• /
• 2002

현재 우리나라에서 자동차 배출량 평가에 이용되는 주행거리를 산출하는 방법으로는 환경부에서 이용하고 있는 등록대수 및 일 평균주행거리에 기초한 방법과 통행량을 고려하는 방법(한국에너지기술연구원, 2001)이 있다. 자동차 주행거리의 지역 분포는 배출량의 공간분포와 직접적으로 연결되어 있음에도 불구하고 이 방법들에 대한 적절한 검토 없이 배출량 산출에 이용하고 있어서 이에 대한 연구가 시급하다. 이러한 배경 하에 이 연구에서는 자동차 주행거리 평가에 이용되는 두 방법을 비교하여 향후 신뢰성 있는 주행거리 평가방법 개발의 기초자료를 제공하고자 한다. (중략)

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2020.11a
• /
• pp.284-287
• /
• 2020

현재 자율주행은 Stand Alone 으로 차량 자체적인 센서만을 이용해서 자율주행을 하고 있다. 이번 연구로 Stand Alone 하지 않은 서버 제어 방식의 자율주행 차량 개발이 가능해져 자율주행 차량의 센서와 연산장치가 줄어 차량의 가격이 줄어들며 이 시스템의 궁극적 목표인 자율주행 차량의 사고 감소에 큰 도움을 줄 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.339-340
• /
• 2022

운전자가 필요없는 완전한 자율주행 시대에 있어, 자율주행 차량에 탑승한 사람의 상황인지 측면에서 불안감을 예측하고 이를 저감하는 방법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 탑승자의 불안감을 유발시키는 자율주행 환경 요인으로 도로 환경, 차량의 내·외부 환경, 자율주행 제어 환경의 3가지 요소가 도출되었고, 각 요소에서 탑승자의 불안감을 유발시키는 세부 요인들을 도출하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.143-144
• /
• 2019

자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.

• 전기의세계
• /
• v.46 no.3
• /
• pp.20-25
• /
• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.207-211
• /
• 2000

주행 시뮬레이터는 여러 가지 주행상황을 탑승자에게 전달하고자 하는 장치이다. 기존의 주행 시뮬레이터에 관한 대부분의 연구는 탑승자의 감성평가에 관해 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 탑승자의 감성을 주행 시뮬레이터에 피드백하여 주행 시뮬레이터의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 다변량 해석형 수법, 기능 전개형 수법, 가상현실 감성공학 등을 응용하여 동적 시스템에 대한 측정 및 평가방안을 연구하였다. 설정된 목표감성인 운동감에 대한 20여개의 감성어휘 추출과 주행 시뮬레이터에 대한 분석을 통하여 차단주파수를 감성요인으로 정하였다. 감성어휘와 감성요인간의 관계를 평가하기 위하여 감성실험을 수행하였고, 그 측정결과를 통계학적으로 분석하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.113-116
• /
• 2008

본 연구에서는 차량-교량간 상호작용효과가 교량의 동적거동에 미치는 영향을 분석하기 위한 차량 주행 하중에 대한 실험적 및 이론적 연구를 수행하였다. 이를 위하여 차량 교량간 상호작용이 포함된 이동질량형 윤하중 실험기를 단순교형식 교량에 적용하여 반복주행실험을 수행하였다. 이동질량 반복 주행실험 결과를 분석하여 차량-교량간의 상호작용을 포함한 가속도 형태의 실동주행차량가속도를 규명하였다. 규명된 차량의 실동주행차량가속도를 범용 해석프로그램에 적용하여 차량-교량 상호작용을 재현할 수 있었다. 또한 차량주행시 교량의 사용성평가에 대한 기본자료를 판단할 수 있었다.