• 자동차안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.71-76
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• 2022

In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.

• 전력전자학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.397-403
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• 2021

In this paper, phase shedding algorithm that measuring to converter's input and output parameter during real-time to control the number of driving converters is proposed. The proposed phase-shedding algorithm drives the DVR power supply with the optimal converter's combination without the loss calculation curve and the lookup table in which the efficiency is measured in advance. The proposed algorithm was implemented through a digital controller and verified in a two-modular LLC converter with a single rated power of 60 Win a 120 W DVR power supply system. Experimental results are presented to prove the validity of the proposed algorithm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.94-97
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.155-156
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• 2022

In the process of developing an industrial robot, various simulations should be conducted to evaluate the driving, movement, and performance of the robot. Space and time constraints exist to manufacture existing robots and implement various simulations, and efficiency is reduced due to high costs. To solve this problem, many simulations can be conducted by implementing the same movement and working environment as the real environment in virtual reality using digital twin technology. This study proposes a process for establishing a digital twin model of automated layout robots. Using the digital twin model, it is expected that it will not only evaluate the hardware performance of the robot in the future, but also verify the robot's algorithms such as motion planning and work process, identify and solve potential problems in advance, and prevent problems caused by software.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.511-512
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• 2023

자율주행 소프트웨어의 안전성에 대한 요구가 높아짐에 따라 소프트웨어를 개발 시 정형 검증 기법을 적용하여 안전성을 확보하고자 하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 ROS 기반의 자율주행 소프트웨어의 동작을 Timed Automata를 사용하여 모델링하고 그 정확성(실시간적 특성)을 모델체킹을 통해 정형 검증하는 방법을 제시한다. ROS 기반 응용 프로그램의 동작은 ROS가 제공하는 노드 간의 통신에 영향을 받기 때문에 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 그 동작에 영향을 끼치는 ROS의 큐를 통한 통신을 통합한 모델을 제시한다. 또한 통합 모델에서 큐 크기, 타임아웃, 프로세스의 주기를 매개 변수로 주어 다양한 조합에 따른 실시간 요구사항의 만족 여부를 검증함으로써 ROS에서 매개 변수 설정 기준을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.495-503
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• 2014

주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1646-1653
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• 2020

잦은 핸드오버가 발생하는 LTE-R 시스템에서 다양한 속도로 고속 주행하는 열차를 실시간으로 원격제어하는 경우 열차제어 메시지의 안정된 실시간 송수신은 열차운행에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 이러한 LTE-R 환경에서 실시간 원격 열차제어의 안정성을 높이기 위해 열차 속도에 무관한 핸드오버 지연시간 안정화 방안을 제시하였다. 또한, 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위해 실제 구간별 가변속도, 고도 등을 반영한 실측 데이터를 시뮬레이션에 반영하였다. 시뮬레이션 결과에 따라, A3 오프셋 값에 따라 평균 핸드오버 지연시간이 불안정한 영역과 안정한 영역이 존재한다는 것을 알았으며, 최적값은 불안정한 영역에 존재한다는 것 또한 알 수 있었다. 그러나, 열차 속도에 관련 없이 예측 가능한 핸드오버 지연시간을 얻기 위해서는 불안정한 영역에 있는 A3 오프셋 값을 통한 Early 핸드오버 보다는, 지연이 조금 더 있더라도 안정적 영역에 있는 A3 오프셋 값을 이용한 Late 핸드오버가 안정성을 최우선시 하는 국내 LTE-R 망에 더 적합하다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.345-352
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• 2022

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.133-144
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• 2017

최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.