• 제목/요약/키워드: Autonomous driving

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몬테 카를로 복사 전달 행렬 방법을 사용한 산란 대기에서 동작하는 단거리 3차원 플래시 라이다 시스템의 수치적 모델링 (Numerical Modeling of a Short-range Three-dimensional Flash LIDAR System Operating in a Scattering Atmosphere Based on the Monte Carlo Radiative Transfer Matrix Method)

  • 안해찬;나정균;정윤찬
    • 한국광학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.59-70
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    • 2020
  • 3차원 플래시 라이다 시스템(3D flash LIDAR system)에서의 대기 산란을 해석하기 위해 몬테 카를로 복사 전달(Monte Carlo radiative transfer, MCRT) 방법을 바탕으로 수정된 수치 해석 모델인 MCRT 행렬 방법을 논의한다. MCRT 방법을 바탕으로 라이다 신호의 복사 전달 함수를 행렬 형태로 구성하며, 이는 특성 응답에 해당한다. 근축 근사에 기반하여 본 특성 응답 행렬의 중첩 및 합성곱 연산을 활용함으로써 확장된 전반적인 플래시 라이다의 전산 모사 모델을 개발한다. MCRT 행렬 방법은 기존의 몬테 카를로 기반 방법들에서 과도하게 증가할 수 있는 개별 라이다 신호의 추적을 대폭 경감시킨다. 그 결과 본 방법은 다양한 산란 조건 및 라이다 시스템 구성 환경에서도 그 신호 응답을 빠르게 획득할 수 있는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 MCRT 행렬 방법에 기반한 전산 모델을 이용하여 상이한 대기 환경 조건에서 동작하는 3차원 플래시 라이다 시스템을 그 산란 조건, 즉, 그 가시거리에 따른 산란 계수를 달리하며 모사하고, 플래시 라이다 신호의 신호대잡음비의 악화, 신호 오류, 시공간적 확산 및 시간 지연 등 시스템상에서의 산란 효과에 의해 나타나는 다양한 현상을 수치적으로 분석한다. MCRT 행렬 방법은 자율 주행을 위한 플래시 라이다 시스템을 포함해 다양한 라이다 시스템을 분석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Nomoto모델을 이용한 선박의 선형 모델 분석 및 퍼지제어기 설계 (The linear model analysis and Fuzzy controller design of the ship using the Nomoto model)

  • 임대영;김영철;정길도
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.821-828
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    • 2011
  • 본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.

경기도 무인이동체 산업 특성과 정책수요 (A Study on the Characteristics and Policy Demand of the Unmanned Vehicle Industry in Gyeonggi-do)

  • 김명진
    • 한국경제지리학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.283-299
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    • 2021
  • 디지털 기술로 촉발되는 지능화 혁명으로 자율주행차, 로봇, 드론 등의 무인이동체가 등장하면서 산업에서 혁신적인 변화를 초래하고 있다. 경기도 광역자치단체에서는 지자체 최초로 무인이동체 관련 조례를 제정하고 기본계획을 수립하는 등 제도적 기반을 마련하였다. 이에 경기도 지역 무인이동체 산업의 특성을 파악하고 수요를 반영하는 데이터 기반의 실질적인 정책을 마련할 필요성이 제기되고 있다. 경기도에는 무인이동체 기업이 전국대비 25%를 차지하고 경기남부에 88% 이상이 집중되어 있다. 특히, 로봇과 자율주행차 등 육상분야에 71.4%, 드론 등 항공분야에 26.7%가 주력하고 있다. 경기도 무인이동체 기업들은 생애주기 상 도입과 성장기에 있는 업력 10년 미만의 소기업이 대부분으로 향후 연구개발 인력을 채용하여 기술력을 제고하는데 집중하고자 한다. 그리하여 경기도는 도내 무인이동체 신생기업과 소기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 성장지원 정책을 펼치고 분야별 전문인력 양성과 기술력 제고를 위한 다양한 정책지원 방안을 마련하기 위해 고민하며, 무인이동체 산업 네트워크를 구축하여 지식의 창출·공유·확산의 창구를 마련할 필요가 있다.

코로나 이전과 이후의 4차 산업혁명과 광고의 뉴스기사 분석 : LDA와 Word2vec을 중심으로 (News Article Analysis of the 4th Industrial Revolution and Advertising before and after COVID-19: Focusing on LDA and Word2vec)

  • 차영란
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.149-163
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    • 2021
  • 4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.

카노모델을 이용한 스마트 트렁크 기능의 고객 만족에 관한 연구 (A Study on Customer Satisfaction for Smart Trunk using the Kano Model)

  • 김동연;신훈철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.115-123
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    • 2021
  • 최근 자동차 산업은 차량의 전동화, 디지털화 및 자율 주행으로 대표되는 신기술 도입으로 급변하고 있다. 국내외 주요 자동차 회사는 성능 위주의 제품개발에서 UX(user interface)로 고객에게 특별한 경험과 가치를 제공하기 위해서 고객 만족에 대한 체계적인 접근을 시도하고 있다. 본 연구에서는 만족도에 대한 체계적이고 정성적인 연구방법으로 Kano 모델을 제안한다. 사례연구로 스마트 트렁크 시스템의 사용사례(use case)와 고객의 요구사양을 분석하여 17개의 기능(동작기능 3개, 안전기능 7개, 편의 기능 7개)을 정리하고 창의발상코드(creative ideation codes)를 이용하여 8개의 새로운 기능을 도출하였다. 그리고 기능별 고객이 느끼는 품질특성과 선호강도에 대한 과학적인 분석 방법을 제안하였다. 스마트 트렁크 기능에 대해 소비자가 느끼는 품질특성을 분석한 결과, 25개의 기능 중 18개는 매력적 품질특성, 3개는 일원적 품질특성 그리고 4개는 일원-당연 복합 품질특성으로 분류되었다. 그리고 일원적 품질특성과 일원-당연복합 품질특성을 갖는 기능이 매력적 품질특성의 기능보다 상대적으로 고객선호도가 높다는 것을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트 트렁크 시스템을 개발하는 기업은 고객의 불만을 최소화하고 고객 만족을 극대화할 수 있기를 기대한다.

CNN의 깊은 특징과 전이학습을 사용한 보행자 분류 (Pedestrian Classification using CNN's Deep Features and Transfer Learning)

  • 정소영;정민교
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.91-102
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    • 2019
  • 자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

프로브 수집 위치기반 도로위험정보 통합 및 판단 알고리즘 (Integration and Decision Algorithm for Location-Based Road Hazardous Data Collected by Probe Vehicles)

  • 채찬들;심현정;이종훈
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.173-184
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    • 2018
  • 프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

CCTV 영상을 활용한 동적 객체의 위치 추적 및 시각화 방안 (Location Tracking and Visualization of Dynamic Objects using CCTV Images)

  • 박상진;조국;임준혁;김민찬
    • 지적과 국토정보
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    • 제51권1호
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    • pp.53-65
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    • 2021
  • 국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.

정밀지도 구축을 위한 다중카메라기반 모바일매핑시스템 개발 (Development of Multi-Camera based Mobile Mapping System for HD Map Production)

  • 홍주석;신진수;신대만
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.587-598
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    • 2021
  • 본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.

랜덤 포레스트를 활용한 도로 및 교통시설 개선방향 추정 연구 (A Study on Estimation of Road and Transportation Facility Improvement Direction Using Random Forest)

  • 황재성;김도경;김남선;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.37-46
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    • 2021
  • 교통사고 예방을 위해 경찰 및 지자체 등 정부기관에서는 교통시설 및 도로시설의 개선사업을 추진하여 교통 위해 요소를 제거하고 편안한 도로 환경을 조성하는데 노력하고 있다. 이를 위해 도로 및 교통시설을 개선 및 조정하며, 교통사고 잦은 지역의 개선사업이 대표적인 사업이다. 교통사고 잦은 지역의 개선사업은 담당자와 관계자의 주관에 따라 사업별, 지역별 편차가 발생하고 있으며, 우선순위 도출 등에 민원 및 주관성이 반영되어 사업의 효율성에 한계가 발생하고 있다. 이를 위해 교통사고 잦은 곳 개선사업의 효과가 높은 대표사업을 대상으로 도로여건, 교통여건, 사고여건 등을 종합적으로 고려하여 사업 대상지의 개선방향을 추정하는 연구를 진행하였다. 연구결과 개선사업 추정 정확도가 88% 수준으로 분석되었으며, 개선방향을 추정하는데 교통량, 사고율, 사고심각도 순으로 높은 관계가 있는 것으로 분석되었다.