• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권1호
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• pp.43-52
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• 2018

In recent years, the need of high accuracy navigation for vehicles has increased due to the development of autonomous driving vehicles and increase in land transportation convenience. This study is performed for vehicle users to achieve a performance of centimeter-level positioning accuracy by utilizing Compact Network Real-time Kinematic (RTK) that is applicable as a national-level infrastructure. To this end, medium-baseline RTK was implemented in real time to estimate accurate integer ambiguities between reference stations for reliable generation of Network RTK correction using the linear combination of carrier-phase observations and L1/L2 pseudo-range measurements. The residual tropospheric error was estimated in real time to improve the accuracy of double-differenced integer ambiguity resolution between network configuration reference stations that have at least 30 km or longer baseline distance. In addition, C++ based software was developed to enable real-time generation and broadcasting of Compact Network RTK correction information by utilizing an accurately estimated double-differenced integer ambiguity values. As a result, the horizontal and vertical 95% accuracy was 2.5cm and 5.2cm, respectively, without performance degradation due to user's position change within the network.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.497-501
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• 2020

안개가 낀 악조건의 날씨에서도 자율주행 및 지능형 CCTV가 정상적으로 동작하기 위해 안개 제거 기술이 필수적이다. 안개 제거 기술에서도 특히 대기강도 추정 방법이 중요하다. 본 논문에서는 불필요한 연산량을 줄이고 여러 가지 입력 영상에서도 효과적으로 대기강도를 추정할 수 있는 패치 기반 대기강도 추정 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 알고리즘은 대중적으로 널리 사용되는 쿼드트리 방식과 비교했으며, 하드웨어 설계는 국제 표준 4K 영상에 실시간 대응할 수 있는 구조로써 XILINX사의 xc7z045-ffg900 목표 보드를 사용하여 FPGA 검증을 했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.502-506
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• 2020

자율주행 기술이 발전함에 따라 물체 인식 기술에 대한 중요도가 높아지고 있다. 물체 인식에 있어서 안개가 낀 날씨는 가시성 및 검출 능력을 저하시키기 때문에 안개 제거 연구가 필요하다. 하지만 안개가 제거된 이미지는 고유의 색상을 제대로 반영하지 못해 검출 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 CIE1931 색 좌표계를 사용해 색상 영역을 확장 또는 축소하여 실세계 색상을 반영하는 알고리즘 및 하드웨어를 제안한다. 또한, 영상 매체의 발달에 맞춰 4K 환경에서 실시간 처리가 가능한 하드웨어를 구현한다. 이 하드웨어는 Verilog로 작성되었으며 SoC 보드를 통해 검증하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.172-182
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• 2016

Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.138-144
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• 2014

Now, Autonomous unmanned vehicle has become an issue in next generation technology. 2D Laser scanner as the distance measurement sensor is used. 2D Laser scanner detects the distance of 80m, measured angle is -5 to 185 degree. Laser scanner detects only the plane, but using motor swings. As a result, traffic signs detect and analyze patterns. Traffic signs when driving at low speed, shape of the detected pattern is very similar. By shaking the laser scanner, traffic signs and other obstacles became clear distinction.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.924-926
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• 2017

본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1238-1240
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• 2017

본 논문에서는 현재 상용화 된 유모차들이 가지고 있는 불편함 및 예기치 못한 변수로 일어나는 사고에 대응할 수 있는 기능 등 한계점을 극복하고 보완 할 수 있는 기능들을 '스마트 자율 주행 유모차'라는 시스템을 통하여 소개한다. IR-LOCK 센서를 통하여 부모와 유모차 간 일정 거리를 유지하며 센싱 한 데이터를 BLDC 모터로 전송하여 상황에 맞는 움직임을 아두이노에서 제어하는 시스템이다. 몇 가지 예외적인 실험 상황에서는 불안정한 엑츄에이션이 있지만, 정교한 알고리즘을 통하여 최적화를 시켜간다면 완성도가 높은 제품으로 발전할 가능성이 있다. 더 나아가 이 시스템을 유모차에 제한하지 않고, 다른 분야에도 적용시킨다면 매우 기대가 되는 시스템이라고 판단된다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권5호
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• pp.121-134
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• 2018

The Von Neumann based architecture of the modern computer has dominated the computing industry for the past 50 years, sparking the digital revolution and propelling us into today's information age. Recent research focus and market trends have shown significant effort toward the advancement and application of artificial intelligence technologies. Although artificial intelligence has been studied for decades since the Turing machine was first introduced, the field has recently emerged into the spotlight thanks to remarkable milestones such as AlexNet-CNN and Alpha-Go, whose neural-network based deep learning methods have achieved a ground-breaking performance superior to existing recognition, classification, and decision algorithms. Unprecedented results in a wide variety of applications (drones, autonomous driving, robots, stock markets, computer vision, voice, and so on) have signaled the beginning of a golden age for artificial intelligence after 40 years of relative dormancy. Algorithmic research continues to progress at a breath-taking pace as evidenced by the rate of new neural networks being announced. However, traditional Von Neumann based architectures have proven to be inadequate in terms of computation power, and inherently inefficient in their processing of vastly parallel computations, which is a characteristic of deep neural networks. Consequently, global conglomerates such as Intel, Huawei, and Google, as well as large domestic corporations and fabless companies are developing dedicated semiconductor chips customized for artificial intelligence computations. The AI Processor Research Laboratory at ETRI is focusing on the research and development of super low-power AI processor chips. In this article, we present the current trends in computation platform, parallel processing, AI processor, and super-threaded AI processor research being conducted at ETRI.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.309-314
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• 2017

최근에는 가사 로봇, 자율주행 전기 자동차, 경영 효율성을 제고하기 위한 제철소 용선차의 자율 운행 분야가 큰 관심을 받고 있는데, 사람의 간섭 없이 전원을 로봇이나 차량에 공급하기 위한 자동 전원 공급 기술 개발이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 자동 전원 공급 기술의 기초 연구로서 주어진 공간에 있는 전원 컨넥터의 리셉터클을 인식하고 그것의 위치를 확인할 수 있는 영상인식 기반의 전원 컨넥터 리셉터클 위치 추적 기초 기술을 연구하며, 오픈 CV 프로그램을 통해서 그 기능성을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.696-703
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• 2005

Since most autonomous mobile robots are powered by a battery, it is important to increase the continuous operating time without recharging. This can be achieved by improving the energy efficiency of a mobile robot, but little research on energy efficiency has been performed. This paper proposes two methods for improving the energy efficiency of an omnidirectional mobile robot.. One method is to realize a continuously variable transmission (CVT) by adopting the mechanism of steerable omnidirectional wheels. The other is the proposed steering algorithm in which wheel arrangement of the mobile robot is continuously adjusted so as to obtain the maximum energy efficiency of the motors during navigation. In addition, new omnidirectional wheels which can be transformed to the conventional wheels depending on the driving conditions are proposed to compensate for less efficient omnidirectional drive mode. Various tests show that motion control of the OMR-SOW works satisfactorily and the proposed steering algorithm for CVT can provide higher energy efficiency than the algorithm using a fixed steering angle. In addition, it is shown that the differential drive mode can give better energy efficiency than the omnidirectional drive mode.