• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.62-70
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• 2000

본 논문에서는 지능형 차량에서 사용되는 레이더 센서 사이의 상호 간섭 억제 방법을 제안한다. 이 연구는 표준화된 펄스형 레이더에서 동기형 간섭 신호의 억제 방안에 관한 것이다. 레이더 펄스의 방사는 ON-OFF 제어되며, OFF 구간에서 수신된 간섭 신호는 각 레이진 별로 분석되어 저장되며 이를 이용하여 ON 구간에서의 거짓 반사파의 위치를 예측하며, 이로써 ON 구간에서의 동기형 간섭 신호를 제거한다. I-Q 변복조 방식의 레이더 시스템에서, Rayleigh 분포와 Rician 분포의 잡음에서의 오경보 확률과 미탐지 확률을 유도하였다. 펄스 신호 유무의 판별 시의 임계값을 적응적으로 조절함으로써 오경보 확률은 감소시키고 미탐지 확률의 저하를 억제하는 방법을 제시하였으며, 시뮬레이션 결과 오경보 확률은 최고 10\sup 4\배 감소하였고 미탐지 확률의 저하는 무시할 정도였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.608-611
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• 2007

본 연구는 가상환경에서 위반행동을 한 사람에게 그 행동에 관한 단서를 제시하였을 때 나타나는 심리 생리적 변화를 측정하고자 한다. 피험자는 가상환경에서 주어진 시나리오에 따라 목적지까지 자동차를 운전하는 역할을 수행한다. 시나리오는 운전을 하는 도중에 사고를 내고 차량을 수리하는 내용으로 구성하였다. 피험자는 위반, 관찰, 통제집단의 세 집단으로 선별되며, 위반집단은 고의적으로 교통사고를 일으키게 된다. 위반 행동을 한 피험자에게 사건에 관련된 질문을 컴퓨터로 제시하고 동시에 뇌파를 측정한다. 사건 관련 질문은 위반행동과 관련이 있는 장소, 차량, 행동에 대한 답변보기들로 구성되었으며 피험자에게는 위반행동과 무관한 보기답안과 함께 제시된다. 측정결과, 위반행동과 무관한 보기답안 보다 위반행동과 관련된 보기답안에서 높은 뇌파 반응이 나타났다. 따라서 이를 이용하여 위반행동을 탐지하는 것이 가능할 것으로 보인다. 연구 확장을 통해 가상환경으로 실제 위반 상황을 재구성하여 적용하는 것도 유용해 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.622-626
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• 2005

본 논문은 지능형 교통시스템(intelligent transportation system)에 적용될 수 있는 방안으로써, 안정된 영상신호를 제공하여 자동으로 차량안의 승객을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 높은 대역(upper-band)과 낮은 대역(lowe.-band)의 스펙트럼 강도를 조합하는 근적외선(Near-Infrared) 카메라를 이용하여 안정된 영상신호를 획득할 수 있었으며, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1151-1152
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• 2023

본 연구에서는 전동 차량의 자율주행 기능 구현을 위한 방법을 제시한다. 주요 구성 요소로는 카메라, PC, 아두이노, 모터드라이브, 가변저항 등이 사용되었다. 카메라를 통해 데이터를 수집한다. YOLOPv2 lane detection 딥러닝 모델을 사용하여 차선을 탐지하고, 후처리 과정을 통해 주행 경로를 정확히 인식한다. RANSAC 알고리즘을 활용하여 outlier 에 강건한 2 차 함수 회귀를 수행하고, 이를 바탕으로 주행 중 필요한 정보를 파악한다. 이러한 정보를 바탕으로 차량의 조향각을 조절하여 안전하고 효율적인 자율 주행을 구현하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2021

해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.609-614
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• 2009

본 논문에서는 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 실시간 금속 물체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론를 이용하여 금속 물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하는 알고리즘과 차량안의 특정 영역 내에서 FSCF(Fuzzy Skin Color Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 탐지된 동승자의 손 영역을 기점으로 색상기반 원형탐색 기법을 사용하여 최종적으로 위협을 가할 수 있는 금속물체의 후보영역을 설정하고, 제안된 금속 물체 필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

• 항공우주
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• 제64권
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• pp.32-35
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• 1998

항공기에 의한 공중 방어를 위한 스텔스화가 선진국에서 점차 일반화되는 추세에 따라 지상군의 탱크나 각종 차량 그리고 대포에 이르기까지 레이더나 적외선등 탐지 수단에 발견되지 않도록 하는 스텔스화가 조용히 진행중이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권1호
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• pp.9-15
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• 2012

This paper shows an effective scanning trajectory for a mine detection device that is one of the mission equipments of unmanned ground vehicle. The mine detection device is composed of a mine-detection sensor, and a 4 DOF manipulator enabling sensor position control. There are three modes that manage the mine detection device: passive, semi-automatic, and automatic. The automatic mode is used the most. This paper suggests a scanning method that makes shape of 8. This method prevents missing target area and enhances scanning speed when the mine detection device scans the ground surface in automatic mode. The suggested method is verified by simulations and experiments.