• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.287-289
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• 2023

본 논문에서는 무인주행로봇에 적용할 수 있는 장애물 탐지 및 주행지역 이탈을 관리하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹캠과 같은 일반적인 카메라를 활용하여 촬영되는 공간에서 무인주행로봇을 운용할 영역을 선정하고 운용영역내의 장애물 발생 여부를 판단한다. 제안 시스템은 카메라 위치 기준으로 촬영되는 버드뷰에서 무인주행로봇의 운용영역을 설정하고 탐지된 장애물의 정보를 제공하여 무인주행로봇의 주행에 있어 안전하고 효율적인 주행 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1047-1053
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• 2017

무인지상차량의 자율주행을 위한 핵심센서로 사용되는 2D/3D 라이다(LIDAR) 센서에서 제공되는 거리 데이터는 지면 모델링 및 장애물 검출을 위해 효과적으로 활용되지만, 도로의 경계가 모호한 환경 등에서는 주행가능영역에 대한 분석이 어렵게 된다. 본 논문에서는 라이다의 반사율 특성을 이용하여 무인차량의 주행 가능한 영역에 대한 후보 영역을 추가로 분석함으로써 보다 효과적으로 주행가능영역을 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 3D LIDAR의 반사율을 보정하고 무인차량 전방 영역의 반사율에 대한 학습을 통해 주행가능 후보영역을 검출하였으며, 무인차량 실제 운용환경에서의 실험을 통해 후보영역 검출 결과를 검증하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권2호
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• pp.46-54
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• 2021

최근, 차량의 자율주행에 대한 기술이 개발되면서 안정성은 매우 흥미로운 요소로 관심이 증대되고 있다. 그리고 자율주행에 대하여 1980년대 중반부터 전세계의 많은 대학, 연구 센터, 자동차 회사, 그리고 다른 산업의 회사들에 의해 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 위협적인 장애물을 자동 추출하는 방안에 대한 기초 연구를 제안한다. 자동차 도로 위에는 다양한 장애물들이 존재하지만, 본 연구에서는 위협적인 장애물은 도로의 중앙에 위치하며 비교적 큰 개체로 정의한다. 먼저, 입력 영상에 대하여 해상도를 달리하여 분할하고 분할된 영역들은 내부 영역과 외부 영역으로 분류한다. 외부 영역은 영상의 경계에 인접하고 내부 영역은 그렇지 않다. 또한, 저해상도 영상에 인접한 영역이 동일한 영역에 포함되면 각 영역은 인접 영역과 병합된다. 그리고 주요한 객체 영역과 주요한 배경 영역은 각각 내부 영역과 외부 영역에서 선택된다. 따라서, 주요한 객체 영역은 면적과 크기 정보를 활용하여 장애물을 대표하는 영역으로 추출된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 자동차 자율주행 안전성을 높여 사고와 사상자를 줄일 수 있는 기초연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-148
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• 2020

현재 진행되고 있는 자율주행 관련 기술 발전은 실제 도로를 사용한 자율주행 테스트 시 다양한 안전사고가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 자율주행자동차법 시행으로 실제 도로에서의 자율주행 실증은 증가할 것이며, 안전사고 예방을 위해 국내 도로환경에 적합한 운행설계영역에 대한 연구가 요구된다. 따라서 본 연구는 도심부 자율주행셔틀 실증을 위한 운행설계영역을 정의하고, 안양시 도심부도로를 중심으로 자율주행 운행 가능여부 등의 운행설계영역 평가를 실시한다. 본 연구의 자율주행 운행설계영역은 국내의 도로환경과 안전을 우선적으로 고려하였으며, 기하구조적 요인, 운영적 요인, 환경적 요인을 포함한다. 분석결과 노드기준에서는 노드유형 및 신호-통신 여부를 통해서 30개 노드에서 자율주행셔틀 실증이 가능한 것으로 분석되었다. 링크기준에서는 오전첨두(8-9시) 42개, 비첨두(12-13시) 39개, 그리고 오후첨두(18-19시) 40개 방향별 링크구간에서 자율주행 제한으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 자율주행 실증테스트가 이루어지는 도심부도로에서 사전 안전성 평가의 수범사례로 활용될 가치가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.430-431
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• 2022

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권10호
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• pp.9-15
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• 2002

드리프트 영역에서의 속도 오버슈트 효과를 이용하여 서브밀리미터파 주파수 영역에서 동작하는 새로운 주행 시간 소자를 제안한다. 이 소자를 속도 오버슈트 주행 시간(VOTT) 다이오드라 명명한다. 이 소자는 캐리어 주입 메커니즘으로 빠르게 이루어지는 이종구조 터널링을 이용하며, 속도 오버슈트 효과를 최적화하기 위하여 짧은 드리프트 영역을 갖는다. 변환효율을 증대시키기 위하여 에너지 대역 간극을 경사시키는 방법으로 드리프트영역을 설계한다. 모의실험결과에 따르면 이 소자는 THz 영역에서 동작하리라 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.563-570
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• 2024

본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.51-58
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• 2022

첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.103-112
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• 2005

자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 안벽 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인유도 차량(Automated Guided Vehicle: AGV)들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 도착함으로써 연계 작업들의 지연을 최소화하여야 한다, 만일 AGV들이 목적지까지 주행하여야 하는 거리가 길거나 주행 중에 다른 AGV들과의 충돌이나 교축을 피하기 위하여 대기하여야 하는 상황이 빈번히 발생하면 주행 효율이 떨어지게 된다, 주행 경로의 길이를 줄이기 위하여 경로들을 보다 유연하게 설정할 수 있게 허용하면 경로들간의 교차 가능성이 높아져 교통 통제가 어려워지고 결과적으로 충돌과 교착이 발생할 가능성은 높아진다. 특히 교착을 사전에 방지하기 위하서는 문제가 발생할 소지가 있는 영역을 미리 파악하여 일부 영역을 다른 AGV들이 점유하지 못하도록 제한하여야 하는데, 이는 자칫 AGV 주행 공간의 활용도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 교착의 파악과 이를 방지하기 위한 제어는 실시간에 이루어져야 하므로 연산 부담이 상당하다. 본 논문에서는 유연한 주행 경로 설정이 가능하며 주행 공간을 효율적으로 활용할 수 있는 주행 경로 표현법과 충돌 방지 방안을 제안한다. 또한 교착 발생 가능성을 사전에 파악하고 회피(avoidance)하는데 소요되는 연산비용을 줄여 실시간 적용 가능성을 높이기 위하여 교착해결(deadlock resolution)에 기반을 둔 AGV 주행 관리 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방안의 효율성을 시뮬레이션을 통하여 검증해 보았다.