• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.611-619
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• 2016

본 논문에서는 농업용 무인헬기를 위한 LiDAR 기반 충돌방지시스템을 제안하고 개발과정을 소개한다. 충돌방지시스템은 장애물 검출 시스템, 매핑 알고리즘, 충돌회피 알고리즘으로 구성된다. LiDAR 기반의 장애물 검출 시스템은 무인헬기에 탑재되어 실시간으로 장애물 정보를 획득하며, 이를 통해 획득한 정보와 무인헬기 자세/위치 정보를 융합하여 충돌위험성이 있는 장애물에 대해 격자 지도 기법을 적용한 매핑을 수행한다. 무인헬기가 장애물에 접근할 시 확보된 지형정보를 기반으로 충돌방지 경고 생성을 위해 종/횡방향 기동을 고려한 충돌방지 알고리즘을 구현하며, 이를 통해 운용자에게 전달해 회피 기동을 수행한다. 구축된 시스템은 무인헬기를 이용해 항공방제 패턴을 모사한 비행시험을 수행하였으며, 비행시험 결과 충돌방지 성능 및 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.311-312
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• 2009

$A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 계획은 이동 로봇이나 게임 유닛이 주어진 환경에서 장애물과 충돌 없이 이동 가능한 경로를 찾는데 많이 사용된다. 그러나 $A^*$ 알고리즘은 출발 지점에서 목적 지점까지의 최단 거리를 갖는 경로를 찾는다. 두 지점 사이에 장애물이 있는 경우, 최단 경로는 보통 두 지점 사이의 장애물의 모서리를 스치는 경로이다. 따라서 로봇이나 게임 유닛이 최단 경로로 이동할 때, 장애물의 모서리에 부딪힐 수 있는 위험성이 커진다. 일반적인 격자 지도의 한 셀은 장애물이 있는 경우의 무한대의 비용과 장애물이 없는 경우의 비용을 갖는다. 본 논문에서는 장애물에 가까울수록 장애물이 없는 경우보다 높은 비용을 갖는 점층적 격자 지도(gradation grid map)를 이용한다. 점층적 격자 지도를 통해 $A^*$ 알고리즘은 장애물 근처의 높은 비용을 갖는 셀을 되도록 통과하지 않는 경로, 즉 보다 안전한 경로를 생성한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.157-158
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• 2020

항만용 자율주행 야드트럭운행 환경은 무신호교차로 주행, 낮은 GPS정확도, 악천후상황주행, 이송 컨테이너 위치변경등과 같이 일반 도로의 센서기반의 자율주행차량 운행과 다르게 매우 복잡하다. 이를 위해서는 항만내 특성을 반영한 실시간 위치, 속도 등에 대한 정확한 인식이 중요한 요소이다. 이를 위해서 센서융합과 V2X기반의 복합적인 항만용 실시간 로컬 동적지도 (Local Dynamic Map) 생성 및 V2X기반의 협력측위를 통하여서 기존의 독립적인 자율주행차량의 위치 인식보다 더 개선된 고정밀 위치 인식 정보추출이 필요하다. 본 연구에서는 복합적인 항만용 동적지도 생성관리시스템의 설계 방안 및 협력측위 기술 적용 방안을 제시하고 이를 활용한 항만 구역내 자율주행차량 및 모든 화물 이송장비들의 실시간 위치 인식뿐만 아니라 이동체의 사전 충돌예측 및 비상정지 안전 제어 가능한 V2X 기반의 인텔리젼스 한 3차원 관제시스템 설계 방안을 제시하고자 한다.

• 과학과기술
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• 제35권10호통권401호
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• pp.6-9
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• 2002

지구 허리부분 계속 팽창/소행성 2002 NT7, 지구충돌 가능성 희박/복어 유전자지도 제작/맹인을 위한 인공 망막/1억년전 새의 화석에 식물의 씨/간암 세포만 파괴하는 물질 개발/알래스카의 빙하가 녹고 있다/살찌게 하는 유전자 발견/과거에는 빛의 속도가 더 빨랐다/스핀트로닉스 연구에 돌파구 열려/빛을 정지시켰다/스핀트로닉스에 큰 진전/토마토에서 해충 퇴치제 추출

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.299-300
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• 2022

4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.77-82
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• 2003

삼차원 CT 영상을 이용하여 대장 내부의 병변을 관찰하고 진단하기 위한 비침습적 검사 방법인 가상 대장 내시경을 위하여 가상 카메라의 관찰점과 관찰 방향을 제공하기 위한 적절한 경로가 필요하다. 특히. 인간의 대장은 매우 길고 복잡하므로 사용자가 직접 경로를 생성하려면 많은 시간이 걸리고 정확한 결과를 기대하기 어렵다. 또한 경로를 자동으로 생성하는 기존의 방법들은 계산량이 많아 약 수 분에서 수 십분 이상의 수행 시간이 걸리고. 사람의 대장이 가지는 대표적인 구조인 두께가 급격히 변하거나 곡률이 큰 영역에서 적절한 중앙선을 얻기 어려우며. 끊김이 있는 부적절한 경로를 생성하고, 평활화된 경로가 대상체의 표면과 충돌할 가능성을 배제할 수 없다. 이 논문에서는 계산량이 적은 거리 지도 및 제안된 순서 지도를 이용하여 끊김이 없고 적절한 중앙선을 얻는 고속의 알고리즘을 제안한다 순서 지도는 대상체 내부의 각 복셀에서의 가능한 경로의 방향을 나타내며 거리 지도는 대상체 내부의 각 복셀과 가장 가까운 배경 복셀까지의 거리를 나타낸다. 제안한 방법에서는 두 지도들을 이용하여 끝점에서 출발하여 시작점을 향하는 동시에 더욱 넓은 영역으로 진행하는 경로를 얻으므로, 대상체의 두께와 곡률의 크기에 관계없이 적절한 중앙선을 얻을 수 있다. 이와 함께 경로의 충돌 가능성을 완전히 제거할 수 있는 간단한 평활화 방법을 제안한다 알고리즘의 적절성을 검증하기 위해 사람의 대장의 특징을 가진 팬텀(phantom) 데이터를 이용하여 실험하였다. 사람의 대장 CT 데이터를 이용하여 800MHz PC에서 1분 이내에 적절한 경로를 얻었으며 이를 따라 이동하는 가상의 카메라로부터 만족할만한 가상 대장 내시경 영상을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.39-51
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• 2004

본 연구는 선형사상 일반화에서 사상들 간의 공간적 충돌, 벡터변위에 따른 위치변동 등의 문제를 개선하기 위해 새로운 Simoo 알고리즘을 제안하고자 하였다. Simoo 알고리즘의 원리는 단순화와 완만화를 채택하였다. Simoo 알고리즘에서 사용된 임계치는 수선길이, 편각, 평균 vertex 길이이다. Simoo 알고리즘은 축척별 적용 가능, 지도학적 세련미, 자료점의 위치 변동에 따른 논리적 오류 발생의 감소, 공간현상특징 유지 등의 특징을 갖는다. Simoo 알고리즘의 적용 결과는 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 두 알고리즘에서 해안선과 하계망 길이는 97% 이상 유지되었으며, 자료점 제거율은 Simoo보다 Douglas-Pecuker 알고리즘이 효과적이었고, 사상들간의 충돌은 Simoo에서 최소화되었다. 선의 곡률과 완만화는 Simoo 적용시 축척에 따라 감소하였다. 결과적으로 Douglas-Peucker보다는 Simoo 알고리즘이 지도학적 일반화에 적합하다고 볼 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.253-263
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• 2023

이 연구에서는 초등학교 과학 빛의 직진과 반사 단원의 교사용 지도서 텍스트와 초등예비교사의 내용 지식 체계 사이의 불일치를 탐색하였다. 이를 위하여 교육대학교에 재학 중인 초등예비교사 279명이 교사용 지도서의 '그림자와 거울' 단원의 정해진 분량을 읽고 생성한 과학 지식에 대한 질문 455개와 답변 543개를 분석하였다. 질문은 과학 개념의 종류와 불일치 유형에 따라 분류하였고, 답변은 정확도를 분석하였다. 질문의 과학 개념을 분석한 결과, 초등예비교사들은 직진 개념에서는 그림자에 대해, 반사에서는 상에 대해, 그 외 개념에서는 광원에 대해 가장 궁금해하였다. 부정확한 답변이나 무응답률이 높아서 정답률이 낮은 질문은 반사에 의한 빛의 중첩, 실험도구의 원리, 렌즈에 의한 상 등으로 초등과학 교육과정에 일부포함되어 있거나 심화된 내용이었다. 불일치 유형에 따라 질문은 분류하면, 지식 충돌에 의한 질문보다 지식 결핍에 의한 질문 빈도가 89.5%로 높게 나타났으며, 지식 결핍 유형 중 현상의 원인에 대한 설명 요구 유형이 45.9%로 질문도 가장 많고, 답변의 정확도도 가장 낮았다. 이를 통해 초등예비교사의 지식 결핍에 의한 인지적 불일치가 해소될 수 있도록 초등교육과정에 현상 중심으로 제시되어 다루지 않는 개념이라도 교사가 알아야 할 개념은 교사용 지도서의 내용을 보강할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 또한 교과서에 제시된 실험을 현장의 상황에 맞게 재구성할 때 정확한 실험이 이루어질 수 있도록 실험 설정의 이유와 실험 도구의 작동 원리에 대한 추가 설명을 지도서에 포함해야 할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 지식 충돌에 의한 불일치는 현실에서 경험하는 것과 교과용 지도서에 제시된 내용이 충돌하여 생기는 사례가 많았다. 따라서 이를 해소하기 위해 우리 삶의 실제 맥락과 교과서 맥락에 대한 차이를 교사용 지도서에 포함하여 교사용 지도서 텍스트와 초등예비교사의 지식 사이의 불일치를 줄일 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.563-566
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• 2001

이 논문에서는 이동로봇의 자유로운 배회 및 목적지 찾기 행동을 위한 진화형 퍼지 제어기의 설계 방법을 제안 한다. 전체 실험공간을 장애물과 충돌없이 자유롭게 움직이기 위해서 진화연산 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수의 자동생성을 거친 뒤 이를 통해 전체 지도정보를 구축한다. 여러 시스템에서 응용되는 퍼지 제어기는 일반적으로 시스템을 잘 이해하고 있는 전문가로부터 구축되어 사용되어진다. 그러나 사람의 지식과 경험은 간혹 알려진 범위 내에서란 완벽하게 작동하기 때문에 그 범위를 벗어나면 오류를 범할 수 있다. 이러한 알려진 해법외의 새로운 규칙과 제어 방법을 찾기 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수를 구축하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서도 유전 알고리즘을 이용하여 이동로봇의 퍼지 제어기에 사용된 규칙과 소속함수의 최적화를 통해 견고한 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 통해 구축된 지도정보는 로봇의 Deliberative한 행동을 위해 사용되며, Fuzzy-GA 제어기는 센서기반 Reactive 시스템에서 이용된다. 전체 실험환경의 구성부터 제안한 이동로봇 퍼지 제어기 구축과 지도 구축작업을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2744-2746
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• 2001

이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 2개의 행동 모듈은 각각 퍼지 이론으로 학습되었고, 적절한 행동 선택 방법으로 선택되게끔 하였다. 견고한 퍼지 제어기를 가진 로봇이 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위하여 자동으로 지도를 구축(Map Building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 맵은 평면상의 격자를 중심으로 작성되었고 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 D-S 추론 이론을 이용하여 기존의 맵과 혼합되어진다. 즉, 로봇이 움직일때 마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 배회하는 것 뿐 아니라 설정된 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수가 있다. 실험에 대한 안정성과 확신을 검증 받기 위하여 실제 로봇에 적용하기보다는 먼저 이동 로봇의 시뮬레이션으로 실험 해 보고자 한다.