• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.145-152
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• 2021

In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.39-52
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• 2021

This paper presents a longitudinal acceleration controller that can be applied to real vehicles (nonlinear and time-varing systems) with only a simple experiment regardless of the type of vehicle and the control interface structure. The controller consists of a feedforward term for fast response, a zero-throttle acceleration compensation term, and a feedback term (P gain) to compensate for errors in the feedforward term, and another feedback term (I gain) to respond to disturbances such as slope. In order to easily apply it to real vehicles, there are only two tuning parameters, feedforward terms of throttle and brake control. And the remaining parameters can be calculated immediately when the two parameters are decided. The tuning procedure is also unified so that it can be quickly and easily applied to various vehicles. The performance of the controller was evaluated using MATLAB/Simulink and Truksim's European Ben model. In addition, the controller was successfully implemented to 3 medium-sized vehicle (HMC Solati), which is composed of different control interface characteristic. Vehicle driving performance was evaluated on the test track and on the urban roads in Siheung and Seoul.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.2942-2950
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• 2010

차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 위치, 시간, 그리고 충격량등의 정보를 기록함으로써 사고원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 하지만 이러한 기능과 더불어 운전자의 안전운전을 유도하여 사고를 미연에 방지하기 위한 기능이 보다 필요하다. 사고방지 기능의 대표적인 것이 차선이탈경보 기능이다. 차선이탈 경보기능을 구현하기 위해서는 차선인식을 위한 영상처리 과정이 선행되어야 하며 일반적으로 영상처리 알고리즘은 매우 많은 데이터량과 복잡한 알고리즘 구조 때문에 많은 계산량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 비교적 적은 계산으로 차량용 블랙박스의 실시간 도로영상으로부터 차선을 인식하는 효율적인 임베디드 영상처리 알고리즘에 관해 기술한다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2011

본 연구의 목적은 서로 다른 시력조건하에서 도로명판과 도로표지판에 대한 판독거리와 판독시 안구의 움직임 (응시시간, 응시수)에 대한 측정을 수행하였다. 실험은 실제 도로상황과 유사한 환경을 가진 폐쇄순환도로에서 피실험자가 실제 차량을 운전하면서 실시되었으며, 실험을 위하여 규격에 맞게 제작되어진 도로명판과, 도로 양옆에 위치해 있는 실제 교통표지판 (도로명판, 속도제한 표지판)을 이용하였다. 시력조건은 안경렌즈를 이용하여, 시력이 1.2인 조건과 1.0 그리고 0.8의 조건을 구현하였으며, 각 실험자가 3가지의 시력 조건에 대해 실험을 수행하였다. 시력조건이 1.2 인 경우와 0.8인경우의 판독거리는 유의한 수준의 차이를 보였으며, 응시시간과 응시수는 표지판의 크기가 작은 경우에 시력조건별 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 운전에 있어서 시력 교정의 중요성을 보여주었으며, 운전면허 기준시력을 넘는다고 해도 시력의 정도에 따라 판독거리, 그리고 판독시 안구운동의 효율성에서 차이를 보일 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1005-1018
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• 2017

This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.35-46
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• 2009

본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.

• 품질경영학회지
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• 제49권3호
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• pp.245-254
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• 2021

Purpose: In order to accurately reach an underwater projectile to a target point, reliable INS and accurate arrangement of INS between master and slave INS is paramount. Unlike terrestrial and aerial environments, underwater projectile will operates in a restricted environment where location information cannot be received or sent through satellites. In this report, we review the factors affecting the transfer alignment of master and slave INS, as well as how to improve the positional error between INS through improved transfer alignment algorithms. Methods: In this work, we propose an improvement algorithm and verify it through simulation and driving test. The simulation confirmed the difference in the transfer alignment azimuth by fitting the MINS and SINS indoors, displacement in posture, and the process of transfer alignment between MINS and SINS through a driving test to confirm algorithm can improve the arrangement. Results: According to this study, reason for the error in the transfer alignment between MINS/SINS is the factors of the system where movements such as roll, pitch, yaw are not inter locked in real time due to the delay in transmit/receive system. And confirm that the improved algorithm has a desirable effect on accuracy. Conclusion: Through this work, it is possible to identify ways to improve the accuracy of underwater projectiles to reach their target points under various underwater environments and launch condition.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.699-708
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• 2021

본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.849-856
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• 2020

최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.