• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-63
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• 2014

자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10~50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.10-21
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• 2008

Wardrop(1952)의 확정적 사용자최적원리(Deterministic User Optimal Principle)에 의한 사용자의 통행행태는 교통망의 상황에 대하여 완전한 정보가 존재한다는 가정을 기반으로 하고 있다. 따라서 확정적 사용자최적원리에 따르면 사용자는 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로를 선택하며, 사용자가 경로를 임의로 변경하여 통행비용을 줄일 수 없는 균형 상태에 도달함을 의미한다. 운전자의 통행경로선택기준은 다양하게 생각될 수 있으나, 일반적으로 확정적 사용자최적원리에서 운전자는 최소의 통행시간이 소요되는 경로를 선택한다. 그러나 현실의 교통망에서 발생하는 운전자의 통행행태는 통행시간으로 경로를 선택하지 않는 경향이 빈번하게 목격되며, 확정적 사용자최적원리에서처럼 통행시간만을 경로선택의 기준으로 적용하는 모형은 비합리적인 통행행태를 유도할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 운전자의 경로를 인지하는 행태를 보다 현실적으로 모사하는 확정적 최적통행배정모형을 제안한다. 이를 위해 모형을 사용자가 경로를 결정함에 있어 출발지와 도착지에서 경로를 인지하는 일반적인 특성으로 통행시간 정보뿐만 아니라 도로주행 조건, 출발지와 도착지에 대한 교통망 정보의 유무 등을 동시에 반영한다고 가정한다. 또한 본 연구는 출발지를 기준으로 하는 통행을 전개하는 전방탐색기법과 도착지를 기준으로 통행을 후퇴하는 후방탐색기법을 동시에 수식과 알고리즘에 반영하여 사용자의 경로인지특성을 반영하는 노력이 주 내용이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.754-761
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• 2008

최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.121-131
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• 2014

교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.521-531
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• 2020

QZSS (Quasi-Zenith Satellite System)는 위성의 L6 밴드를 통해서 CLAS (Centimeter Level Augmentation Service)를 제공한다. CLAS는 현재 GPS (Global Positioing System), Galileo 그리고, QZSS 위성군에 대한 보정정보를 제공하며, 이러한 보정정보를 C-SSR (Compact - Space State Representation)라고 한다. 본 연구에서는 L6 밴드를 수신할 수 있는 GPS 수신기인 Septentrio의 AsteRx4를 이용하여 CLAS 메시지를 수신하고, 그 메시지를 디코딩하여 C-SSR을 획득하였다. 그리고, GPS, Galileo, QZSS의 코드의사거리 관측치에 Compact SSR을 적용하여 GNSS (Global Navigation Satellite System) 오차를 보정하고, 비선형 최소제곱법으로 수신기의 3차원 위치 및 위성군의 시계오차들을 추정하는 다중 위성항법 기반의 Code-PPP (Precise Point Positioning)를 개발하였다. 개발한 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해서 IGS (International GNSS Service) 사이트 중 하나인 TSK2 (Tsukuba)를 대상으로 정지측위를 수행하고, 일본의 가와니시(Kawanishi)시의 이나강(Ina river) 주변을 주행하며 이동측위를 수행하였다. 그 결과, 정지측위의 경우 모든 데이터셋의 평균 RMSE (Root Mean Squared Error)는 수평방향으로 0.35 m, 수직방향으로 0.57 m의 정확도를 나타냈다. 그리고 이동측위의 경우 VRS의 RTK-FIX 값과 비교해 봤을 때 수평방향은 약 0.82 m, 수직방향은 약 3.56 m의 정확도를 나타냈다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.463-476
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• 2022

과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제57권6호
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• pp.293-308
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• 2018

본 연구는 알파인 스키와 관련하여 과거부터 최근까지 진행된 운동역학 연구의 동향을 파악하여 향후 운동역학 분야에서 진행되어야 할 연구 방향을 제언하고자 수행하였다. 운동역학 연구 분야에서는 스키 턴의 메커니즘과 스키어의 등급과 기술 수준에 따른 자세 분석, 스키와 눈의 마찰력, 공기저항 등의 연구가 주로 진행되었다. 이후 측정 센서와 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 연구에서는 IMU와 GPS 센서를 활용하여 스키 장비 개발 및 획득 데이터 검증에 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구동향을 반영하여 추후 알파인 스키 분야에서 진행되어야 할 운동역학 연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 기존 운동역학 분석 범위의 한계를 넘어 스키 전 구간이 분석 가능하고 스포츠 현장에서 간편하게 활용할 수 있는 측정 장비가 개발되어야 한다. 둘째, 측정 센서를 활용하여 획득한 정보의 정확도 향상과 이를 바탕으로 다양한 분석기법에 관한 연구가 지속적으로 진행되어 스포츠 현장에 도움이 될 수 있는 자료가 제공되어야 한다. 셋째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 스키에서 발생하는 부상 메커니즘을 명확히 정립하고 부상을 예방할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 넷째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 3차원 스키 모델을 개발하여 실제 주행데이터와 비교 검증함으로써 최적화된 스키 궤적 알고리즘 제공이 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.18-26
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• 2024

노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.