• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.970-977
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• 2018

자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1073-1078
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• 2018

4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.241-250
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• 2016

AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.57-64
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• 2020

첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.126-135
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• 2014

This paper describes the development and verification of control algorithms for V2X and environmental sensor integrated intersection support and safety systems. The objective of the research is to develop core technologies for effective fusion of V2X and environmental sensors and to develop new safety function for intersection safety. One of core technologies is to achieve the improvement of GPS accuracy, and the other is to develop the algorithm of a vehicle identification which matches all data from V2X, vehicle sensors and environmental sensors to specific vehicles. A intersection optimal pass (IOP) algorithm is designed based on these core technologies. IOP recommends appropriate speed to pass the intersection in the consideration of traffic light signal and preceeding vehicle existence. Another function is developed to prevent a collision avoidance when car crash caused by traffic violation of surrounding vehicles is expected. Finally all functions are implemented and tested in three test vehicles. It is shown that IOP can support convenient and comfortable driving with recommending optimal pass speed and collision avoidance algorithm can effectively prevent collision caused by traffic sign violation of surrounding vehicles.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.544-551
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• 2015

본 논문에서는 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS; advanced driver assistance system) 용 이동객체검출 (MOD; moving object detection)을 위한 광학흐름추정기 (OFE; optical flow estimator) 의 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. 광학흐름추정 알고리즘은 차량 환경에서 높은 정확도를 나타내는 광역 최적화 (global optimization) 기반 Brox 알고리즘을 적용하였다. Brox 알고리즘의 에너지 범함수 (energy functional)를 최소화 하는 과정에서 생성되는 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위해 하드웨어 구현에 용이한 Cholesky factorization이 적용되었으며, 메모리 접근율 (memory access rate)를 줄이기 위해 시프트 레지스터 뱅크 (shift register bank)를 도입하였다. 하드웨어 구현은 Verilog-HDL을 사용하였으며, FPGA 기반 설계 및 검증이 수행되었다. 제안된 광학흐름추정기는 40.4K개의 logic slice 및 155개의 DSP48s, 11,290 Kbit의 block memory로 구현되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.126-136
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• 2014

지능형 교통 시스템(ITS) 및 지능형 자동차의 운전자 보조 시스템에서 차선의 경계를 검출하기 위한 허프 변환 방법이 많이 연구되고 있다. 이 방법의 경우 차선을 효과적으로 인식하지만 차선 이외의 영역의 직선들도 인식할 수 있기 때문에 인식률이 떨어질 수 있고 연산속도가 늦어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Hough space에 Accumulator cells를 최적화한 방법을 이용해서 차선 경계를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 바탕으로 H/W 검증을 통해 안드로이드용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트 기기의 사용자라면 언제 어디서든 운전자의 주행안전을 위한 차선검출 및 차선이탈 경보시스템을 사용 할 수 있도록 하였다. 소프트웨어 검증은 OpenCV를 사용하여 93.1%의 높은 차선인식률을 보였으며, 하드웨어 실시간 검증은 안드로이드용 휴대폰을 사용하여 68.89%의 차선인식률을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.267-270
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• 2016

차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.