• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.911-913
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• 2019

최근 자율주행을 위해서는 객체를 인식하고 검출할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최근 활발하게 개발되고 있는 딥러닝에 기반한 알고리즘에 대해 기술하고 그 알고리즘을 활용하여 영상처리에 활용하여 자율주행 중에도 이전 기술보다 정확하게 객체 인식 및 검출하는 것이 목표이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.58-65
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• 2003

기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.30-42
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• 2023

자율주행시대에 맞춰 다양한 연구에서 미시교통시뮬레이션(VISSIM)을 활용하여 자율주행차 도입시 교통류 안전성 분석을 수행중이다. 그러나, 일반자동차의 주행행태를 VISSIM 내 파라미터로 반영하여 혼재시의 교통류 안전성을 분석한 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 주행행태와 유사한 주행행태를 구현하기 위하여 일반자동차의 VISSIM 입력변수를 유전알고리즘을 통해 최적화 한 후, 자율주행차 도입률에 따른 교통류 안전성 분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. US I-101 고속도로의 640m 구간을 대상으로 후행차량이 일반자동차인 경우에 대해서 상충횟수 분석을 수행한 결과, 전체 상충횟수는 자율주행차 도입률 20%까지 증가하였으며 20%를 초과한 이후부터는 지속적으로 감소하였다. 일반자동차와 자율주행차 사이의 상충횟수는 자율주행차 도입률 60%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나, 자율주행차의 주행행태를 기존 문헌결과를 바탕으로 하여 실제 주행행태를 표현하지 못했다는 한계가 존재한다. 그러므로 보다 정확한 분석을 위해 향후 연구에서는 자율주행차의 실제 주행행태를 반영하여 연구를 수행할 필요가 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.3-6
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• 2003

뱀형 로봇은 일반적인 바퀴형 이동로봇과 운동 메카니즘이 상이하며 다관절로 이루어져 있기 때문에 장애물 회피에 있어 빠른 정보의 처리와 이를 위한 특별한 정보가 요구된다. 이를 실현하기 위하여 로봇은 자신의 위치를 지속적으로 파악하면서 장애물의 좌표 값과 일정한 거리의 간격을 두고 움직여야 한다. 주행 궤도 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 검증하기 위하여 가상 뱀형 시뮬레이터를 제작하였다. 시뮬레이터는 이동 주행 궤도를 생성하고, 지나온 궤도를 재현할 수 있는 재현기(Back Tracker), 앞으로 이루어질 뱀형 로봇의 위치와 자세를 알아보는 예견기(Predictor)로 구성된다. 시뮬레이터를 통하여 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있는 일반적인 알고리즘인 포텐셜함수의 특성을 알아보고, 국소 최소점(Local Minima)에 빠지기 쉬운 단점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 본 논문에서는 뱀의 이동 주행 궤적을 알아보고, 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있도록 하는 알고리즘에 대한 고찰과 제안한 알고리즘을 소프트웨어적인 3D 시뮬레이션을 통하여 걸과를 분석하고 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2459-2461
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• 2003

본 논문은 차량 내에 설치된 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 도로 영상으로부터 주행차선내에 있는 장애물을 인식하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 주행하는 차선과 관련이 있는 차선 정보만을 이용하여, 스테레오 영상에서 변이도를 추출할 수 있는 변이도 함수인 DLI(Disparity of lane-related information)를 정의하였다. DLI는 선행 차량과 같은 장애물은 주위보다 상대적으로 큰 에지값을 가진다는 특성을 이용하여, 주행차선 내에 있는 장애물의 유무를 검출하고 위치를 유추한다. 제안된 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DLI를 이용한 선행차량 인식기법의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여 제안한 방법의 우수함을 확인하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.99-105
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• 2002

컴퓨터의 성능향상으로 인하여 가상현실 및 시뮬레이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구는 차량의 실시간 운전시뮬레이터 개발을 위한 인공위성영상의 적용에 관한 연구이다. 차량의 효율적인 성능테스트나 주행테스트를 위해서는 자동차공학과 토목공학의 접목이 필요하며, 그래픽 처리 분야에서는 가상 그래픽 주행 시뮬레이터 프로그램(Virtual Driving Simulator ; VDS) 개발, 실시간 그래픽 처리를 위한 알고리즘 개발, 효율적인 환경 및 차량 모델링 생성 및 관리 방법 개발, 인체 모델 시뮬레이션 및 설계 검증 기능부여, 가상현실 기법을 도입한 인간-컴퓨터 인터페이스를 구성 및 평가 등을 실시해야한다. 차량의 주행감각 등 가상 실험을 수행할 수 있는 독자적인 차량의 실시간 주행 시뮬레이터개발과 현실감을 부여할 수 있는 제어 알고리즘 개발, 주행 시뮬레이터의 개발을 위한 각종 인터페이스 구축에 이용되는 위성영상의 활용방안과 효용성에 관한 연구와 워크스테이션과 개인용PC에서의 실시간 시뮬레이션 구축에서의 렌더링의 상관관계 등을 분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3039-3041
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• 1999

본 연구에서는 과수원에서 사용되는 농약살포용 스피드 스프레이어기(SS기)의 자율주행을 위한 시스템을 개발하였다. 과거의 SS기의 자율주행을 실현한 시스템은 대부분 고가의 장비를 사용하거나 실용성이 결여된 점에 비추어 본 연구에서는 실용가능성에 역점을 두어서 저가의 실용 가능한 시스템을 구성하고자 하였다. 개발된 자율주행 시스템의 특징으로는 1) 하드웨어 시스템을 고성능 프로세서를 이용하여 중앙집중식으로 개발 하였으며 2) 초음파센서의 보정 및 보강을 통해서 오차를 최소화하는 알고리즘을 개발하였으며 3) 현장에서 사용시 진동등의 noise에 강한 robust 시스템을 구성하였으며 4) 자율주행을 제어하기 위해서 퍼지알고리즘을 도입한 지능제어를 실현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.677-678
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• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1021-1024
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• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.331-339
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• 2008

본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.