• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.970-977
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• 2018

The autonomous vehicle is based on an advanced driver assistance system (ADAS) consisting of a sensor that collects information about the surrounding environment and a control module that determines the measured data. As interest in autonomous navigation technology grows recently, an easy development framework for ADAS beginners and learners is needed. However, existing development and verification methods are based on high performance vehicle simulator, which has drawbacks such as complexity of verification method and high cost. Also, most of the schemes do not provide the sensing data required by the ADAS directly from the simulator, which limits verification reliability. In this paper, we present an interactive ADAS development and verification framework using a 3D vehicle simulator that overcomes the problems of existing methods. ADAS with image recognition based artificial intelligence was implemented as a virtual sensor in a 3D car simulator, and autonomous driving verification was performed in real scenarios.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.62 no.8
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• pp.1157-1162
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• 2013

This thesis describes the active cruise control which is a part of AVHS(Advanced Vehicle and Highway System) in the ITS(Intelligent Transportation Systems). The active cruise control is a system which recognizes some obstructions and vehicles in front, drives in safe speed and puts on the brake in dangerous situations as the driver simply turns on the switch without stepping on the accelerator and brake. PID controller is used in the speed-control by linearizing the longitudinal model of the vehicle, obstacle detecting algorithm which makes use of the laser scanner is proposed to recognize the situation in front and the system's performance is tested.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.5 no.1
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• pp.64-69
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• 2010

In this paper, we propose remote navigation control for intelligent robot using particle swarm optimization(PSO). The proposed system consists of interfaces for intelligent robot navigation and user interface in order to control the intelligent robot remotely. And communication interfaces using TCP/IP socket is used. To do this, we first design the fuzzy navigation controller based on expert's knowledge for intelligent robot navigation. At this time, we use the PSO algorithm in order to identify the membership functions of fuzzy control rules. And then, we propose the remote system in order to navigate the robot remotely. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the developed controller and remote system through some experiments.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.6
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• pp.47-57
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• 2011

DARPA 무인차 대회 우승과 구글 자율주행 자동차로 유명한 세바스찬 스런 스탠포드대 교수는 18살이 되던 해에 가장 친한 친구를 교통사고로 잃었고, 그것을 계기로 계기로 무인차 개발에 나서게 되었다고 한다. 현재 대부분의 교통사고는 운전자의 과실로 발생하며, 기계의 보조나 자동제어가 있다면 대부분 예방할 수 있다. 또한 자동으로 차선을 유지하고 차간거리를 유지하게 해준다면 도로의 교통 수용량을 2배 내지 3배로 높일 수 있으며, 도로에서 보내는 시간과 연료를 절약할 수 있다. 현재 지능형 자동차 및 도로 인프라 기술은 이러한 운전자의 안전성, 편의성, 교통 효율성, 에너지 절약을 달성하기 위한 자동차와 인프라 간의 협력형 ITS(C-ITS: cooperative ITS) 방향으로 기술개발이 이루어지고 있으며, 본 고에서는 이와 관련된 차량 자동유도 요소 기술 및 동향에 대해서 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.311-314
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• 2011

이 논문은 2011 TORSC 자동차 경주에 대한 인공지능적 접근방법을 나타내었다. 사람이 자동차 경주를 준비 할 때에는 여러 종류의 경기장, 트랙, 조건에서 연습하고 여기서 익힌 경험과 지식을 통해 실제 새로운 경기장에서 경주를 하게 된다. 본 연구에서는 이러한 학습과 적용의 단계를 두 단계의 학습으로 수행하였다. 특히 경주 조건인 트랙에 대한 경기 연습 즉, 기계 학습을 위해 트랙을 간단한 수치 자료로 구조화하고, 실시간 트랙 정보 구축으로 트랙의 형태를 파악하여 주행하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 센서를 각 상황에 맞도록 구조화하여 고수준 센서화하는 방법으로 트랙 정보를 기록하였으며, 직관적인 효과 조정과 파악을 위해 휴리스틱을 적용하였다. 이러한 연구는 경쟁력 있는 스마트 자동차에 필요한 소프트웨어 모듈에 의미있는 한 부분이 될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07b
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• pp.666-668
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• 1998

An adaptive nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An adaptive nonlinear state observer for vehicle i is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.6 no.5
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• pp.303-309
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• 2011

In this paper, an intelligent force control technique is applied to an autonomous helicopter. Although most research on the autonomous helicopter system is about navigation and control, force control of an autonomous helicopter system is quite new and not presented yet. After controlling the position of the helicopter by the LQR method, force control is applied. The adaptive impedance force control algorithm is introduced and tested to regulate the desired force under unknown location and stiffness of the environment. To compensate for uncertainty from outer disturbance, a neural network is added to form an intelligent force control framework. Simulation studies show that the proposed force control algorithm works well.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.183-186
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• 2022

최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.15 no.2
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• pp.28-34
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• 2023

The Republic of Korea aims to complete the commercialisation of Level 4+ cooperative autonomous driving in 2027. It also plans to include V2X OBU in the K-NCAP evaluation items. Therefore, communication performance safety evaluation criteria for V2X OBU need to be established, and an OBU with necessary functions is needed to develop V2X communication performance safety evaluation technology for vehicles. In this study, we implemented a V2X OBU control board prototype that can be used to develop a V2X communication performance safety evaluation technology for Level 4+ autonomous vehicles, and confirmed that the control board prototype works normally.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.66-69
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• 2007

차량의 종류(차종)에 관한 정보는 ITS(지능형 교통시스템) 및 각종 교통 관련 분야에서 각종 교통 분석 및 지표로 활용될 수 있는 기초 정보이며 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량의 크기를 바탕의 이륜, 소형, 중형, 대형 등 4종으로 차량을 분류 하였다. 차량영역 획득 과정에서 발생하는 잡음 및 조명변화 등 환경적 요인을 극복하고자 윤곽선정보와 배경차분법을 이용해 획득된 차영상 정보의 합영상을 획득하였다. 실험영상으로는 실제 교통관제 시스템에서 획득된 영상을 사용하였으며 실험결과 90%이상의 인식률을 보였다.