• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.347-352
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• 2012

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권3호
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• pp.193-198
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• 2016

Lane change is an important issue in microscopic traffic flow simulations and active safety. Overtaking and changing lanes are dangerous driving maneuvers. This approach presents a lane-changing system based on speed and a minimum gap between vehicles in a vehicular ad hoc network (VANET). This paper proposes a solution to ensure the safety of drivers while changing lanes on highways. Efficient routing protocols could play a crucial role in VANET applications, safeguarding both drivers and passengers, and thus, maintaining a safe on-road environment. This paper focuses on the development of an intelligent transportation system that provides timely, reliable information to drivers and the concerned authorities. A test bed is created for the techniques used in the proposed system, where analysis takes place in an on-board embedded system designed for vehicle navigation. The designed system was tested on a four-lane road in Neemrana, India. Successful simulations were conducted with real-time network parameters to maximize quality of service and performance using Simulation of Urban Mobility and Network Simulator 2 (NS-2). The system implementation, together with the findings, is presented in this paper. Illustrating the approach are results from simulation using NS-2.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.46-51
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• 2012

Fuel Cell Hybrid Vehicles (FCHVs) have become a major topic of interest in the automotive industry owing to recent energy supply and environmental problems. Several types of power management strategies have been developed to improve the fuel economy of FCHVs including optimal control strategy based on optimal control theory, rule-based strategy, and equivalent consumption minimization strategy (ECMS). The ECMS is applied in this study. This strategy is based on the heuristic concept that the usage of the electric energy can be exchanged to equivalent fuel consumption. This strategy is known as one of the promising solutions for real-time control of hybrid vehicles. The ECMS for an FCHV is introduced in this paper as well as the equivalent fuel consumption parameter. The relationship between the battery final state of charge (SOC) and the fuel consumption while changing the equivalent fuel consumption parameter is obtained for three different driving cycles. The function of the equivalent fuel consumption parameter is also discussed.

• 대한교통학회지
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• 제25권6호
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• pp.7-18
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• 2007

교통정책측면에서 국내의 자동차 배출가스로 인한 대기오염 문제는 그 중요성에 비해 구체화된 연구가 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 국내외 교통환경 관련연구를 차량배출량 산정, 차량배출량감소 정책, 차량배출량감소 교통운영 관련연구로 구분하고 연구동향 및 시사점을 도출하였다. 그 결과, 국내의 차량배출량 산정관련 연구는 차량의 주행특성을 반영하지 못하는 거시적인 산정방법위주의 연구에 그치고 있어, 미시적인 배출량산정 모형을 개발해야 할 필요성을 제기하였다. 차량배출량감소 정책관련 연구는 계량화된 기초자료를 축적하여 권역별 대기오염 수준에 맞는 차별화된 정책을 수립해야 함을 강조하였으며, 차량배출량감소 교통운영관련 연구는 환경영향의 정량적 평가와 ITS 및 신호시스템의 영향을 고려할 수 있는 시뮬레이션 기법 개발을 통해 차량배출량을 최소화 시키는 교통신호운영전략의 수립이 이루어져야함을 제안하였다. 최근 교통분야에서 환경의 고려가 중요시 되는바, 본 연구결과가 연구자들에게 최근 연구사항을 신속히 파악하여 연구효율을 극대화 하는데 기여하길 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.59-70
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• 2009

본 연구는 실시간 주행환경에서 교통사고를 유발할 수 있는 위험한 교통상황을 검지하고 경고정보를 운전자에게 제공하여 운전자의 회피 행동을 효율적으로 유도할 수 있는 경고정보시스템을 제안하였다. 교통사고 개연성을 계량화해서 나타낼 수 있는 Surrogate Safety Measure(SSM)를 도출하여 제안한 시스템의 구현을 위한 정보처리 및 가공기법을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 통해 생성된 경고정보는 긴급영향권과 일반영향권으로 구분되어 제공 될 수 있다. 각 영향권에서 차별화된 경고정보 제공이 가능하도록 하는 임계값 결정방법론을 제시하였다. 본 연구에서 새롭게 제안하는 경고정보시스템은 고속도로 교통사고 예방을 위한 교통류 관리를 위해 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.173-178
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• 2010

전기철도는 전력공급시스템과 전기차로 구성되어 있다. 전기철도의 전기차는 대규모의 견인력을 얻을 수 있어 대량수송과 고속운전에 적합하다. 전기차는 모터블록과 견인전동기에 의해서 구동되며, 지령속도에 따라 모터블록에서 견인전동기에 전력을 공급하여 속도가 제어된다. 전기차의 속도제어는 모터블록과 견인전동기의 최소 에너지로 속도를 제어하는 것이 목표이다. 최근의 견인전동기는 직류 및 동기전동기에서 유도전동기를 사용하고 있다. 대부분의 유도전동기는 벡터제어기법을 사용하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 논문에서는 유도전동기의 벡터제어기법을 이용하여 유도전동기의 속도를 제어하였다. Simulink를 이용하여 제어시스템을 모델링하고, PI 제어기와 Hysteresis 제어기를 이용하여 펄스를 제어하여 전동기의 속도를 제어하였다. 실시간 제어를 위해 IGBT 인버터를 사용하였고, 유도전동기 구동실험에 의해 시스템 성능을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.25-31
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• 2011

원형레일을 기반으로 하는 지상 SAR 시스템인 ArcSAR 시스템에서 간섭(interferometry)기법의 적용이 가능한 정밀한 지상 SAR 영상을 획득하기 위해서는 안테나 위치의 정밀한 제어가 요구된다. 본 연구에서는 자력 선형 스케일(Magnetic Linear Scale)을 이용하여 기존 ArcSAR 시스템에서의 안테나 위치 값의 정확도를 분석하였으며 자력 엔코더(Encoder) 값을 이용하여 안테나 위치를 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 개발하였다. 기존의 ArcSAR 시스템의 제어 체계에서는 안테나 회전 각도에 대한 평균 RMS 오차가 $0.043^{\circ}$였으나, 본 기술을 통해 $0.006^{\circ}$로 감소시킬 수 있었다. 이는 3미터 길이의 arm을 기준으로 할 때, 안테나 위치 정확도에 대한 평균 RMS 오차가 2.262mm에서 0.324mm로 감소된 것에 해당한다. 본 기술을 통해 매우 정밀한 지상 SAR 영상자료의 획득이 가능하게 되었으며 향후 간섭기법의 적용을 통해 지반 및 대형 구조물의 미세변위에 대한 초정밀 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-16
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• 2012

스마트시티 프로젝트의 일환으로 실시간 차량 번호판 인식에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 도로상에 설치된 CCTV에서 트리거 신호 없이 주행하는 차량 영상을 획득할 경우에는 번호판의 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생하여 번호판 인식이 어려워 질 수 있다. 본 논문에서는 트리거 신호를 이용하지 않은 상태에서 입력되어 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생된 차량 영상에도 강한 에지기반 문자 세그먼트 영상생성 기법의 차량 번호판 인식시스템을 제안하였다. 제안한 실시간 차량 번호판 인식 알고리즘을 도로상에 설치된 CCTV에 구현하고 일주일 동안 번호판 인식 실험을 수행해 본 결과 1일 평균 1,535 대의 통과 차량에 대해서 97.5%의 번호판 검출률을 얻을 수 있었으며 검출된 번호판에 기록된 문자들의 99.3%를 인식할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5215-5220
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• 2013

최근 건설현장에서는 3D 기피 현상으로 자동화에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 개발된 VRS-GPS 기반 자동 측위시스템으로 해안매립지를 측량한 결과에 관한 연구이다. 자동측위시스템에 설치된 GPS는 GRX1 수신기와 SHC250 컨트롤러를 사용하였다. 자동측위시스템은 DSP모듈, 지자기센서, 블루투스, 짐벌, IMU등으로 구성되어 있으며, 입력된 위치경로로 자동주행이 가능하도록 하였다. 개발된 GPS 자동측위시스템은 전방과 구심점 관측 카메라를 설치하여 측량상황을 스마트폰으로 실시간으로 파악 할 수 있도록 하였다. 개발된 자동측위시스템을 건설현장에 적용하여 실험한 결과 평균제곱근오차는 X축에서 0.009m, Y측에서 0.010m, 높이는 0.002m로 나타났으며, 현장적용 가능성이 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.