• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.86-88
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• 2023

선박의 입출항을 위해서는 항만 시설과의 유기적 연계가 필요하며 이는 자율운항선박에도 마찬가지로 적용된다. 항만 인근의 복잡한 해상교통 상황과, 정박지나 항로 등 항계 내에서 고려해야할 추가적인 환경 조건들은 자율운항선박의 운항의 난이도를 높이며, 항만의 시간/공간적 자원들을 고려하는 가운데 입출항을 수행하는 것은 자율운항선박과 항만 시설과의 연계를 필요로 한다. 본 논문에서는 스마트항만과 자율운항선박의 연계를 통해 안전한 입출항을 수행할 수 있도록 하는 입출항지원시스템의 연동 구조 설계 결과와 이에 대한 시뮬레이션 시험 환경 구축 결과를 다룬다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.14-18
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• 2002

전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.481-484
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• 2004

본 논문에서는 적응형 OFDM 시스템의 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응형 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.67-70
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• 2008

본 논문에서는 자계표식기반 안내시스템을 이용한 차량의 무인주행을 제안한다. 자계기반 안내시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하여 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식위치인식센서를 개발하였다. 또한 자동모드와 수동모드의 동작을 위해 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하였다. 자율주행 실험을 위해 자계기반 자계도로를 구성하였다. 그리고 로봇형 차량을 자계도로에서 실험을 통해 실용성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.7
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• pp.852-857
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• 2005

This paper discusses a human body extraction method for intelligent robot system. The intelligent robot system requires more robust silhouette extraction method because it has internal vibration and low resolution. The new hybrid silhouette extraction method is proposed to overcome this constrained environment. The temporal and gradient information is combined as hybrid silhouette. The motion region model is used to adjust combining parameters in hybrid silhouette. Finally, the experimental results show the superiority of the proposed method.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.2 no.4
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• pp.227-232
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• 2007

인간과 상호작용하는 로봇의 경우, 자연스러운 움직임과 행동은 사람에게 친근감을 제공한다. 그러한 자연스러운 움직임과 행동의 기반이 되는 요소기술들 중 하나로 음원추적을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 3개의 마이크를 장착한 로봇에서의 시간지연기반 음원추적 시스템에 대해 소개한다. 개발된 음원추적 시스템을 지능형 서비스 로봇 WEVER-R2에 적용한 결과, 에러율 ${\pm}15$도 이내에서 93% 이상의 성공률을 보였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.6 s.96
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• pp.24-35
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• 2005

지능형 순항 제어 시스템(Adaptive Cruise Control System)은 자동차가 정속을 기준으로 주행중 센서를 활용하여 감지하는 도로 상황에 대한 실시간 정보를 자동차의 전자제어부(ECU)로 연결하여 매 순간 안전상황을 확보하기 위한 조치를 자동으로 취한후 다시 정속 주행으로 복귀할 수 있도록 제어하는 차세대 첨단 자동차 주행용 안전 장치를 통칭하는 개념이다. 본 분석에서는 Global Industry Analysts의 보고 자료(2005.1.)를 바탕으로 시장 전망과 세계 업계의 개요를 소개하여 우리나라의 관련 기술에 대한 길잡이로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.533-544
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• 2007

사례 기반 계획 시스템은 과거의 유사한 사례 계획들을 이용함으로써 새로운 문제를 위한 계획을 효율적으로 생성할 수 있다. 하지만 대부분의 기존 사�� 기반 계획 시스템들은 사례 검색 및 사례 일반화를 위한 제한적 기능들만을 제공할 뿐만 아니라, 계획 생성과정에 사용자 참여를 허용하지 않는다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해, 본 논문에서는 새로운 사례 기반 계획시스템인 JCBP를 제안한다. 본 논문에서는 먼저 JCBP 시스템의 설계와 구현에 대해 설명하고, 실험을 통해 JCBP시스템의 성능을 분석한다. JCBP 시스템은 효율적인 메모리 사용과 사례 검색을 위해 각 도메인의 동일한 작업목표를 가진 사례들을 개별 사례베이스로 그룹화하고, 이들에 대한 색인들을 유지한다. 도 이 시스템은 문제모델로부터 자동으로 추출한 휴리스틱 지식을 사례 검색과 적응 단계에 이용하며, 목표 회귀를 통한 사례 일반화 기능을 제공한다. 또한 JCBP 시스템은 대화형 모드를 통해 혼합 주도 계획 생성 기능을 제공한다. 따라서 사용자의 지식과 선호도를 이용할 수 있어, 계획 생성의 복잡도를 줄이고 사용자의 만족도를 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.146-149
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• 2014

최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.8-10
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• 2008