• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.157-161
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• 2003

본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.83-85
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• 2013

무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.6
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• pp.14-20
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• 2015

The Korea ministry of land, infrastructure and transport set the goal of cutting greenhouse gas emissions from the transport sector by 34.3% relative to the business as usual scenario by 2020. In order to achieve this goal, support is being given to education and information regarding eco-driving. As a practical measure, however, a vehicle control strategy for decreasing fuel consumptions and emissions is necessary. Therefore, this paper presents an optimized driving model in order to decrease fuel consumption. Scenarios were established by driving mode. The speed profile for each scenario applied to Comprehensive Modal Emission Model and then each fuel consumption was estimated. Scenarios and speed variation with the least fuel consumption were derived by comparing the fuel consumptions of scenarios. The optimized driving model was developed by the derived the results. The speed profiles of general driver were collected by field test. The speed profile of the developed model and the speed profile of general driver were compared and then fuel consumptions for each speed profile were analyzed. The fuel consumptions for optimized driving were decreased by an average of 11.8%.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.12
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• pp.164-172
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• 2019

In this paper, we implement a wheeled mobile robot that accurately and autonomously finds the optimal route from the starting point to the destination point based on computer vision in a complex indoor environment. We get a number of waypoints from the starting point to get the best route to the target through deep reinforcement learning. However, in the case of autonomous driving, the majority of cases do not reach their destination accurately due to external factors such as surface curvature and foreign objects. Therefore, we propose an algorithm to deepen the waypoints and destinations included in the planned route and then correct the route through the waypoint recognition while driving to reach the planned destination. We built an autonomous wheeled mobile robot controlled by Arduino and equipped with Raspberry Pi and Pycamera and tested the planned route in the indoor environment using the proposed algorithm through real-time linkage with the server in the OSX environment.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.3
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• pp.73-82
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• 2017

As of December 2016, the number of registered automobiles in Korea exceeds 21million. As a result, greenhouse gas emission by transportation sector are increasing every year. It was concluded that the development of the driving strategy considering the driving behavior and the road conditions, which are known to affect the fuel efficiency and the greenhouse gas emissions, could be the most effective fuel economy improvement. Therefore, this study aims to develop a fuel efficient driving strategy in a complex linear section with uphill and curved sections. The road topography was designed according to 'Rules about the Road Structure & Facilities Standards'. Various scenarios were selected. After generating the speed profile, it was applied to the Comprehensive Modal Emission Model and fuel consumption was calculated. The scenarios with the lowest fuel consumption were selected. After that, the fuel consumption of the manual driver's driving record and the selected optimal driving strategy were compared and analyzed for verification. As a result of the analysis, the developed optimal driving strategy reduces fuel consumption by 21.2% on average compared to driving by manual drivers.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.11 no.2
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• pp.112-121
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• 1999

An MR(Magneto-Rheological) fluids damper is designed and applied to vibration suppression of a 1/4 car model. The damping constant of MR damper changes according to input current which is controlled in a semi-active way. Several control algorithms are compared in simulations and experiments. The advantage of the proposed Frequency shaped LQ control is that passenger comfort is emphasized in the range of 4~8Hz and driving safety is emphasized around the resonance frequency of unsprung mass.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2000.07a
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• pp.66-69
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• 2000

전기자동차에서 주 에너지원은 축전지이다. 현재전기자동차용 축전지는 에너지 밀도 및 파워 밀도가 커지고 있지만 기존의 자동차에 비해서 주행거리가 짧다. 그래서 전지관리장치(Battery management System : BMS) 개발목적은 효율적으로 배터리를 관리하여 전기자동차의 전력시스템을 최적으로 운전하는 데 있다. 주행 중 즉 모터링시 축전시의 상태에 따라 인버터의 운전을 최적으로 하기 위한 제어방식을 도입하고 충전시에도 축전시의 충전상태에 따른 충전모드를 선택하여 제어하는 방식을 도입하고자 한다. 전기자동차 전력시스템의 최적운전을 실현할 수 있고 이를 통해 주행거리를 증대시킬수 있는 전기자동차 용 Ni-MH 전지 제어 알고리즘을 이용하여 개발한 BMS에 대해 소개한다.

• Journal of IKEEE
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• v.14 no.4
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• pp.324-331
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• 2010

본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.838-839
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• 2023

배달량 확산과 자율 주행 로봇의 실내외 주행이 가능해지면서 로봇을 활용할 주문 및 배달 서비스가 활발해지고 있다. 따라서 기존의 자율 주행 배달 로봇의 문제점을 개선하여 보다 나은 배달 서비스를 제공하고자 자율 주행 배달 로봇을 연구하였다. 배달 로봇에 AI를 적용하여 장애물 탐지, 최적코스 탐색을 통해 목적지까지 최적 경로로 이동하며, 배달 물품 안전까지 보장한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.4 s.34
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• pp.39-46
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• 2005

This paper use virtual running after possible traffic capacity application for optimal route location. General road is designed the design after we examine an alternate adequacy investigation and an execution design sufficiently. Various road user's requirement must be reflected from the beginning. But it is difficult to contain the various suitable design criteria because we consider the existing 2-dimension element. First of all, this study chose optimal route, used traffic assignment and 3D simulation. Then selected optimal route through the consistent road construction by analyzing road driving simulation of 3-dimension data and the urban landscape. possible traffic capacity and virtual running will be able to do the urban landscape analysis harmonizing with the environment; equally, it could be objectively solve the problem of a civil appeal.