• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.1-8
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• 2013

Recently, the automotive technology has developed with electronics and information technology as convergence technology while vehicles had been regarded as machines. Moreover, vehicles are becoming more intelligent and safer devices, assembly of advanced technologies by customers' demand. Even though all of installations of vehicle have attracted as diverting devices, it cause drivers' mistakes like delay of response on traffic condition. Here, we proposed the Field Operational Test (FOT) environment which could be used as driving and road conditions collector(Vehicle motion, Traffic condition, Driver input, Driver state, etc.) for researches about Driver Friendly Intelligent System(SCC, LDWS, etc.), Human Vehicle Interface(Driving Workload, etc.) and Economic Drive Model. Furthermore driving patten and fuel consumption patten of drivers were analyzed by measured data and direction of future research was suggested.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.722-728
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• 2003

In this paper, we propose a fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It use a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. First, in order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model, we model the control process of the traffic light by using Mamdani`s fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Second, we make Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Last, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the fixed traffic light controller, the fuzzy traffic controller of Mamdani`s fuzzy model and the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by using the delay time and the proportion of the entered vehicles to the occurred vehicles. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model showed the best performance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.161-167
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• 2012

본 연구는 무인 차량의 도로에서의 자율주행을 위한 경유점을 지정하는 방법에 관한 것이다. 무인 차량이 현재 위치와 목표 위치의 전역 좌표를 알고 주어진 도로 지도 상에서 경로 계획을 한다면 어떤 도로의 어떤 차선을 거쳐 가야 하는지 미리 계획하여야 한다. 또한 이를 위해서는 도로의 위치 정보가 미리 체계적으로 저장되어 데이터베이스화 되어 있어야 한다. 본 논문에서는 도로를 데이터베이스로 저장하는 방법과 그 데이터베이스를 이용하여 최단거리 경로를 계획하고 이동방향과 차선을 고려하여 차량이 지나가야 할 상세한 경유점을 생성한다. 이후 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘으로 도로에 최적화된 경로를 찾을 수 있음을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.55-68
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• 2010

IEEE WAVE는 고속 이동 중인 차량 네트워크에서 운전자 안전 정보 및 상업적 서비스를 제공하기 위한 무선 전송 기술로써 현재 표준화가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 IEEE WAVE를 기반으로 하는 안전운전 지원 서비스를 위한 응용계층 프로토콜과 이를 기반으로 하는 응용 시스템을 소개한다. 본 논문에서 다루는 안전운전 지원 서비스로는 공사구간 정보 서비스 및 사고차량 신고 서비스, 응급차량 알림 서비스, 프로브 서비스, 딜레마구간 의사결정 지원 서비스를 포함한다. 시스템의 기능 검증을 위하여 에뮬레이터 시스템을 구현하였으며 에뮬레이터는 차량과 도로의 모든 상황을 관리하는 에뮬레이터 서버와 각각의 기능 개체(차량 및 노변, 교통 센터)를 포함하는 클라이언트로 구성된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.634-639
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• 2014

본 논문에서는 근접거리측정이 가능한 적외선 거리 센서를 사용하여 다양한 물체 및 로봇과 이동 로봇 메커니즘간의 충돌 위험성을 확인할 수 있는 충돌 경보기를 제시하고, 이 경보기의 효과적인 산업 응용을 위하여 중요한 신호의 생성 과정 및 동작 특성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 제시된 충돌 경보기를 탑재한 이동 로봇 시스템이 전형적인 주차 동작을 수행하는 상황을 고려한다. 결과적으로, 제시된 충돌 경보기는 다양한 이동 로봇이나 차량 메커니즘의 충돌 회피 및 안전 운행을 위하여 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.92-101
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• 1996

차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5978-5999
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• 2018

Pedestrian detection is a challenging area in the intelligent vehicles domain. During the last years, many works have been proposed to efficiently detect motion in images. However, the problem becomes more complex when it comes to detecting moving areas while the vehicle is also moving. This paper presents a variational optical flow-based method for motion estimation in vehicular traffic scenarios. We introduce a framework for detecting motion areas with small and large displacements by computing optical flow using a multilevel architecture. The flow field is estimated at the shortest level and then successively computed until the largest level. We include a filtering parameter and a warping process using bicubic interpolation to combine the intermediate flow fields computed at each level during optimization to gain better performance. Furthermore, we find that by including a penalization function, our system is able to effectively reduce the presence of outliers and deal with all expected circumstances in real scenes. Experimental results are performed on various image sequences from Daimler Pedestrian Dataset that includes urban traffic scenarios. Our evaluation demonstrates that despite the complexity of the evaluated scenes, the motion areas with both moving and static camera can be effectively identified.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권1호
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• pp.3-10
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• 2023

최근 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)은 높은 유동성 및 낮은 하드웨어 비용으로 5G, 6G 무선 통신에서 큰 관심을 받고 있다. 여전히 Blockage와 에너지 문제가 존재하지만 이러한 문제들은 Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)를 활용하여 해결할 수 있다. 또한 RIS를 UAV 통신에 이용함으로써 신호를 받지 못하는 사용자에게 신호를 전송하여 Spectral Efficiency를 향상시키며, 에너지 소비를 줄일 수 있다. 현재 대부분의 연구들은 송신 전력과 RIS 위상을 교대로 최적화하여 Power Consumption 최소화 및 데이터 전송 Delay 최소화 등의 목적을 달성하였다. 본 논문에서는 대역폭 최적화를 포함하여 합산 정보 전달율을 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 이에 대한 성능평가를 진행하였고, 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-45
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• 2013

자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.

• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.483-498
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• 2018

Nowadays, with progresses in robotic science, the design and implementation of a mechanism for human-robot interaction with a low workload is inevitable. One notable challenge in this field is the interaction between a single human and a group of robots. Therefore, we propose a new comprehensive framework for single-human multiple-robot remote interaction that can form an efficient intelligent adaptive interaction (IAI). Our interaction system can thoroughly adapt itself to changes in interaction context and user states. Some advantages of our devised IAI framework are lower workload, higher level of situation awareness, and efficient interaction. In this paper, we introduce a new IAI architecture as our comprehensive mechanism. In order to practically examine the architecture, we implemented our proposed IAI to control a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) under different scenarios. The results show that our devised IAI framework can effectively reduce human workload and the level of situation awareness, and concurrently foster the mission completion percentage of the UAVs.