• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.446-449
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• 2004

In the former researches〔2〕〔5〕 for the unmanned bicycle system, we do only focus on stabilizing it by using the lateral motion of mass which plays important role in driving a bicycle system. In this papers, we suggest an algorithm for deriving steering angle and speed for a given desired tracking path. As you may see in this paper, load mass balance system plays important role in stabilization and it is also discussed. We propose a control algorithm for the autonomous self stabilization of unmanned bicycle by using nonlinear compensation-like control based on the Lyapunov stability theory We then propose a tracking control strategy by moving the center of load mass left and right respectively. From the computer simulation results, we can show the effectiveness of the proposed control strategy.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.18-20
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• 2021

최근 증가하고 있는 선박의 충돌 사고 예방을 위하여 인공지능 기반의 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 자율운항선박 관련 연구들은 자율운항시스템의 크기와 비용으로 인해 주로 중대형 선박을 그 대상으로 하고 있으며, 여기에 사용되는 센서들은 소형선박에 탑재하기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서 이 논문은 소형선박의 자율운항을 위하여 GPS와 IMU 센서를 탑재한 경로 추적 시스템을 제안한다. GPS와 IMU 센서는 선박의 정확한 위치 파악을 위하여 활용되며, 이를 통하여 제안 시스템은 소형선박 모형을 수동으로 제어하여 경로를 생성하고, 이후 소형선박이 동일한 경로를 이동할 시 Pure Pursuit 알고리즘을 이용하여 경로를 추적하도록 한다. 그 결과, 이 연구는 경량화된 저가의 센서들을 이용하여 소형 선박의 자율운항 시스템을 저비용으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제2권2호
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• pp.123-130
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• 2013

Autonomous agricultural machines that are operated in small-scale farmland frequently experience turning and changes in direction. Thus, unlike when they are operated in large-scale farmland, the steering control systems need to be controlled precisely so that travel errors can be minimized. This study aims to develop a control algorithm for improving the path tracking performance of a steering system by analyzing the effect of the setting of the waypoint, which serves as the reference point for steering when an autonomous agricultural machine moves along a path or a coordinate, on control errors. A simulation was performed by modeling a 26-hp tractor steering system and by applying the equations of motion of a tractor, with the use of a computer. Path tracking errors could be reduced using an algorithm which sets the waypoint for steering on a travel path depending on the radius of curvature of the path and which then controls the speed and steering angle of the vehicle, rather than by changing the steering speed or steering ratio which are dependent on mechanical performance.

• 한국해양공학회지
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• 제32권2호
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• pp.138-142
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• 2018

The marine industry is rapidly developing as a result of the increase in various needs in the marine environment. In addition, accidents involving ship fires and explosions and the resulting casualties are increasing. Generally, manpower and safety problems exist in fire fighting. A fire fighter in the form of an autonomous surface robot would be ideal for marine fire safety, because it has no manpower and safety problems. Therefore, an autonomous surface robot with the abilities of fire recognition and tracking, nozzle selection, position and attitude control, and fire fighting was developed and is discussed in this paper. The test and evaluation results of this robot showed the possibility of real-size applications and the need for additional studies.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.29-34
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• 2013

본 논문은 애드혹 통신을 기반으로 아이폰의 가속도 센서를 사용하여 이동로봇을 무선 제어하는 연구에 대하여 다룬다. 이동로봇을 아이폰으로 무선제어하기 위한 방법으로 사용자 원격제어와 자율제어 방법이 제안되었다. 궤적 추종제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 아이폰의 인터페이스를 기반으로 모니터에 그려진 궤적을 가상로봇이 추종하는 시뮬레이터를 개발하였다. 제안된 시뮬레이터에서는 궤적 추종제어를 위해 이동로봇을 제어할 때 컴퓨터에서 해당 알고리즘을 이용하여 미리 시뮬레이션이 가능하며 사용자에 의한 원격제어와의 결과 비교도 보여준다. 연구의 결과로 제안된 시뮬레이터가 이동로봇에 자율이동제어 방법을 사용할 때, 자율추종 알고리즘의 적합성과 효율성을 미리 검사 하는데 사용될 수 있음을 보여준다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권4호
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• pp.80-86
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• 2020

Autonomous driving is one of the most important new technologies of our time; it has benefits in terms of safety, the environment, and economic issues. Path following algorithms, such as automated lane keeping systems (ALKSs), are key level 3 or higher functions of autonomous driving. Pure-Pursuit and Stanley controllers are widely used because of their good path tracking performance and simplicity. However, with the Pure-Pursuit controller, corner cutting behavior occurs on curved roads, and the Stanley controller has a risk of divergence depending on the response of the steering system. In this study, we use the advantages of each controller to propose a hybrid control strategy that can be stably applied to complex driving environments. The weight of each controller is determined from the global and local curvature indexes calculated from HD map information and the current driving speed. Our experimental results demonstrate the ability of the hybrid controller, which had a cross-track error of under 0.1 m in a virtual environment that simulates K-City, with complex driving environments such as urban areas, community roads, and high-speed driving roads.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.1017-1028
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• 2019

Pedestrian tracking is a particular object tracking problem and an important component in various vision-based applications, such as autonomous cars and surveillance systems. Following several years of development, pedestrian tracking in videos remains challenging, owing to the diversity of object appearances and surrounding environments. In this research, we proposed a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, which incorporates a convolutional neural network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames are localized using a CNN-based algorithm, and then detected pedestrians are assigned to their corresponding tracklets based on similarities between color distributions. The experimental results show that our system is able to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.29-39
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• 2019

실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.14-23
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• 2007

Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding system is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. However, in this paper, multipass tracking more than single pass tracking is performed by conventional seam tracking algorithm and developed one. And tracking performances of two algorithm are compared in multipass tracking. As the result, tracking performance in multi-pass welding shows superior conventional seam tracking algorithm to developed one.