• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.95-100
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• 2019

본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.156-161
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• 1997

In this thesis, based on Genetic Algorithm, a new route search algorithm is presented to search an optimal route between the origin and the destination in intelligent route guidance systems in order to minimize the route traveling time. The proposed algorithm is effectively employed to complex road networks which have diverse turn constrains, time-delay constraints due to cross signals, and stochastic traffic volume. The algorithm is also shown to significantly promote search efficiency by changing the population size of path individuals that exist in each generation through the concept of age and lifetime to each path individual. A virtual road-traffic network with various turn constraints and traffic volume is simulated, where the suggested algorithm promptly produces not only an optimal route to minimize the route cost but also the estimated travel time for any pair of the origin and the destination, while effectively avoiding turn constraints and traffic jam.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.961-964
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• 2017

드론의 대중화에 따른 사고위험의 증가로 안전한 조종 방법에 대한 연구의 필요성이 대두되었다. 따라서 조종자의 조종능력에 구애받지 않는 자율비행제어기술이 필요하게 되었고, 이를 보다 안정적으로 구현하기 위하여 자율주행 소프트웨어 플랫폼으로 주목받고 있는 Robot Operating System(ROS)를 사용하였다. ROS를 기반으로 Laser Range Finder(LRF)와 Particle Filter를 사용하여 자율적으로 객체추적이 가능하며 지능적으로 장애물을 회피하여 비행 할 수 있는 안정적인 자율비행제어시스템을 구현하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.617-623
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• 2010

본 논문에서는 차륜형 역진자에 적용되는 LMI 제어기 설계와 그 수치 시뮬레이션이 수행되었다. 차륜형 역진자는 2개의 평형점을 갖고 있는 역진자의 일종이다. 불안정한 평형점에 대하여 평형을 유지하기 위하여 차륜형 역진자는 지속적으로 제어되어야 한다. 경사면을 고려하여 차륜형 역진자의 동역학 방정식이 유도되었다. 경사면을 적극적으로 고려하여 차륜형 역진자를 안정화 시킬 수 있는 제어기를 구성하는데 선형행렬부등식 기법이 적용되었다. LMI 기반 제어기가 평면과 경사면에 대해서 유효함을 보이기 위해서 다양한 수치 시뮬레이션이 수행되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.63-73
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• 2024

현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권7호
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• pp.1146-1151
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• 2003

In this paper, results of an analysis of driving behavior characteristics and a driver-adaptive control algorithm for adaptive cruise control systems have been described. The analysis has been performed based on real-world driving data. The vehicle longitudinal control algorithm developed in our previous research has been extended based on the analysis to incorporate the driving characteristics of the human drivers into the control algorithm and to achieve natural vehicle behavior of the adaptive cruise controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver. A driving characteristic parameters estimation algorithm has been developed. The driving characteristics parameters of a human driver have been estimated during manual driving using the recursive least-square algorithm and then the estimated ones have been used in the controller adaptation. The vehicle following characteristics of the adaptive cruise control vehicles with and without the driving behavior parameter estimation algorithm have been compared to those of the manual driving. It has been shown that the vehicle following behavior of the controlled vehicle with the adaptive control algorithm is quite close to that of the human controlled vehicles. Therefore, it can be expected that the more natural and more comfortable vehicle behavior would be achieved by the use of the driver adaptive cruise control algorithm.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.1497-1508
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• 1993

본 논문에서는 새로운 이동로봇의 제어구조로서 범용 개인용 컴퓨터를 주축으 로 설계되는 이동로봇 제어시스템에 대해 기술하고자 한다. 이 제어시스템에서는 자율 이동로봇의 경로제어에 필수적인 경로계획기. 경로추종 제어 알고리즘, 자기 위 치 추정기 그리고 휠 제어기 등을 모듈별로 연결/구성하였으며, 본 연구실에서 연구용 으로 개발한 휠 구동 지능형 이동 로봇 LCAR-90의 시스템 묘사와 함께 제어 시스템의 하드웨어적 설계배경에 대해 기술하고, 제 3장에서는 제어시스템의 필수적인 요소중 하나인 이동로봇의 자기 위치 추정방법과 제어 시스템의 핵심부인 경로추종 제어에 관한 새로운 알고리즘을 적용한 결과에 대해 논의한다. 최종적으로 제 4장에서는 본 연구를 통해 얻은 결론을 기술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.771-773
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• 2018

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.35-43
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• 2023

차세대 전기자동차에서는 전비 향상 및 주행 성능 개선을 위하여 각 휠에 의해 직접적으로 토크를 제어하는 인 휠 모터 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 전기자동차 구동용 인 휠 모터에 적용되는 토크 벡터링 시스템에서 각 휠에 가해지는 토크를 분배하는 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 차량의 주행 및 조향에 따른 실제 차량 특성 파라미터를 적용한 차량 모델을 구현하기 위해 MATLAB Simulink 환경에서 시뮬레이션을 진행하였으며 제안된 알고리즘에 따라 토크 분배가 이뤄지는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.347-352
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• 2012

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.