• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.21-29
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• 2019

반자율 주행상황은 급커브나 도로 장애물과 같이 차량이 제어할 수 없는 상황에서 제어권 전환이 요청되며, 이때 운전자가 수동주행으로 전환하지 못한다면 심각한 사고가 발생할 수 있다. 운전자는 다른 과업으로 분산된 주의를 도로 환경으로 이전하고 도로상황 인식 후 전방의 특정 상황에 적절한 반응을 해야한다. 이를 위해서 상황인식과 의사결정이 필수적이다. 상황인식과 의사결정을 돕는 시청각 메시지 제공 여부에 따른 운전자의 안전감과 인지부하, 신뢰도의 효과를 알아보기 위해 시뮬레이터를 활용한 실험을 진행하였다. 실험은 $2{\times}2$ 피험자간 설계로 구성하였다. 상황인식 정보를 제공하는 경우, 음성안내음으로 제어권 전환 요청이 일어나는 이유를 제공하였고, 제공하지 않는 경우 비프음으로 제어권 전환을 요청하는 알람만 제시되었다. 의사결정 정보는 전방의 도로 상황에 어떻게 대응하여 운전해야 하는지 운전 방법에 대한 예시를 시각유형으로 제공하거나, 예시 없이 제어권 전환 요청 아이콘만 제공하는 것으로 구분하였다. 그 결과, 안전감, 인지부하, 신뢰도 모두 상황인식 정보와 의사결정 정보를 제공하였을 때 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 인지부하의 경우 의사결정 정보와 상황인식 정보를 포함하지 않은 경우 인지부하가 가장 높았으며, 모두 포함한 경우 인지부하가 가장 낮은 것으로 나타났다. 이 연구는 반자율주행 차량에서 운전자의 상황인식과 의사결정을 돕는 정보구성의 효과를 알아보았다는 데에 의의가 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.373-380
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• 2022

This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.20-30
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• 2022

최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.231-238
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• 2023

자율주행을 위한 센서들이 인지할 수 있는 공간적 영역은 한계가 존재하기 때문에, 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 LDM (Local Dynamic Map)과 같은 디지털 도로·교통정보의 보완적 활용을 제안하고 있다. 비록 자율주행 차량의 센서들로부터 수집되는 정보량에 비해 이러한 도로·교통정보의 양은 상대적으로 미미할 수 있지만, 자율주행 자동차(Autonomous Vehicle, AV)의 효율적 정보처리를 위해 도로·교통 정보의 효율적 관리는 불가피하다. 본 연구는 LDM 기반 정적 도로·교통정보의 활성화 구간(electronic horizon 혹은 e-horizon)의 확장에 따른 자율주행 차량의 정보 이용과 정보처리 시간의 효율성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM과 VISSIMCOM을 적용하였다. 시뮬레이션을 위해 이질적 교통류(연속류, 단속류)는 물론 다양한 도로 기하구조가 포함된 부산광역시 주요 구들을 포함한 약 9 km × 13 km 영역을 선정하였다. 또한, 자율주행 차량에서 활용되는 LDM 정보는 ISO 22726-1 기반으로 구축된 자율주행 전용 정밀 지도(High-definition Map, HDM)를 참고하였다. 분석 결과, e-horizon 영역이 증가함에 따라 단속류 도로에서 짧은 링크들이 집중적으로 인식되고 링크 길이의 합이 증가하는 반면, 연속류 도로에서는 인식되는 링크의 개수는 상대적으로 적지만 소수의 긴 링크들이 인식됨에 따라 링크 길이의 합이 크게 나타나고 있다. 따라서, 본 연구는 저속의 단속류 도로에서는 12개 링크를 기준으로, 그리고 고속의 연속류 도로에서는 링크 길이의 합 10 km를 기준으로 HDM 데이터의 수집, 가공, 처리를 위한 e-horizon의 영역은 각각 600 m와 700 m가 가장 적절한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.573-585
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• 2018

커넥티드카 시스템에서 인공지능 음성인식 인터페이스 기기를 통한 주행 안내 및 엔터테인먼트 서비스가 상용화되고 있다. 이 연구는 차량용 음성 에이전트의 개발사를 IT와 자동차 제조사로 구분하여, 운전자의 안전감과 만족도에 영향을 미치는 에이전트의 퍼소나와 사용자 경험 속성들을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 자동차 시뮬레이터 주행 실험에서, 참가자들은 음성인식 에이전트를 통해 엔터테인먼트와 내비게이션조작 과제를 수행하고 안전감과 만족도를 평가하였다. 회귀분석 결과 안전감에 영향을 미치는 주요 선행요인은 에이전트 제조사의 신뢰도였으며, 퍼소나 요인은 따뜻함과 매력으로 나타났고, UX요인에서는 효율성과 배려로 나타났다. 만족도에서는 선행요인 중 에이전트 제조사의 일치 여부와 운전자 성별이, 퍼소나 속성은 거리감 적음, UX 측면에서는 편리성, 효율성, 사용 용이성, 배려가 유의미한 영향 요인으로 나타났다. 이 연구의 의의와 기여점은 자율주행 환경에서 대화형 VUI를 핵심 인터랙션 모드로 발전시키기 위해 어떤 요인들을 우선해야 할 것인지 선별한 실증적 결과를 제시한 데 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.792-798
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• 2021

본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.