• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.67-72
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• 2019

The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.

• 문화기술의 융합
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• 제3권2호
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• pp.49-54
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• 2017

한국의 제네시스G80, 티볼리2017등이 부분적 자율주행차 시연을 진행 중이며 상용화에도 박차를 가하고 있다. 세계에서는 테슬라 'X'가 완전자율주행차를 구현하면서 테스트 과정을 완료하였다. 자율주행차가 점차적으로 상용화가 되면서 운전 취약자에 대한 해결책이 제시되고 편의성도 증가하면서 교통사고 비율도 감소할 것으로 예측된다. 반면에 자율주행차 사고 시, 윤리적 책임 문제 등 준비되어야 할 관련 법률은 매우 부족한 실정이며 자율주행차의 보안문제와 개인사생활의 침해도 매우 우려되는 실정이다. 본 논문에서는 현재 자율주행차에 대한 국내외 관련연구와 분석현황을 제시하고, 문제점에 대한 해결책과 활성화 모델을 제안한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2002년도 추계학술대회 논문집 Vol.15
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• pp.128-131
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• 2002

In this paper, we used the V-Q Lissajous‘ figure for studying on the plasma discharge characteristics of the 42 inches AC-PDP. From the V-Q Lissajous‘ figure, we could observe exactly the driving conditions that the self-erasing discharge takes place. At the time, the total wall charges lessened by self-erasing discharge was calculated quantitatively. Beside of the just observation of self-erasing discharge and calculation of the charges lessened, we could find out the optimum driving conditions for inducing the maximum wall charges accumulated on the dielectric layer with measuring the Wall voltage from the V-Q Lissajous' figure.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권1호
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• pp.13-17
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• 2014

Since the semiconductor manufacturing requires the silicon wafers with extraordinary degree of surface flatness, the surface polishing of wafers from ingot cutting is an important process for deciding surface quality of wafers. The present study introduces the development of wafer polishing equipment and, especially, the wafer polishing head that employs the forced self-driving of installed silicon wafer as well as the wax wafer mounting technique. A series of wafer polishing tests have been carried out to investigate the effects of self-driving function in wafer polishing head. The test results for wafer planarization showed that the LLS counts and SBIR of polished wafer surfaces were generally improved by adopting the self-driven polishing head in wafer polishing stations.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제13권3호
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• pp.111-125
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• 2007

초보운전자들은 교통사고 다발 집단 중 하나이며, 운전경험이 상대적으로 적기 때문에 이들의 운전확신수준이 운전행동에 미치는 영향은 다른 운전자들과 다르다. 본 연구는 초보운전자의 운전확신수준에 초점을 맞추어 초보운전자들의 운전확신수준과 과속운전, 음주운전, 가해교통사고의 관계를 밝혀내고 운전확신수준이 가해교통사고에 이르는 경로를 알아보고자 하였다. 192명의 초보운전자를 대상으로 운전확신수준질문지와 운전경험질문지를 실시하였다. 운전확신수준의 상황둔감성, 불안전운전, 주의집중소홀, 운전자신감 모두 초보운전자의 과속운전과 유의한 관계를 가지고 있었다. 특히, 상황둔감성은 과속운전뿐만 아니라 음주운전과 가해교통사고와도 관계가 있는 것으로 나타났다. 경로모형 분석결과, 운전확신수준은 초보운전자들의 과속운전을 22% 설명하고 있었으며, 음주운전과 가해교통사고를 각각 12%, 21% 설명하는 것으로 나타났다. 상황둔감성이 초보운전자들의 위험한 운전행동에 가장 큰 영향력을 가지는 것으로 나타났으며, 운전자신감이 과속운전을 통해 가해교통사고에 이르는 경로를 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.48-51
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• 2000

플라즈마 디스플레이 패널의 발광효율을 개선하기 위하여 sustain 구간의 파형을 변화시킨 새로운 구동파 형을 제안하였다. 제안된 sustain 파형은 기존의 구형파에 기울기를 가진 ramp 형태의 파형을 덧붙여 줌으로써 Self-Erasing을 유도하는 파형이다. 기존에 제안된 Self-Erasing을 이용한 구동방식은 높은 구동주파수(>150kHz)에서만 발광효율이 개선되는 반면, 본 논문에서 제안하는 파형은 낮은 구동주파수(25kHz)에서도 30％정도의 발광효율이 개선되었다. 본 논문의 결과로부터 주파수, 듀티, 기울기 등의 다양한 구동조건에서의 연구가 진행된다면 더 큰 발광효율개선이 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.861-864
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• 2024

모터로 다수의 롤러를 제어하여 대상 제품을 이송하는 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템은 물류의 분기 및 합류, 대상 제품의 정렬 제어에 적합한 물류 시스템으로서 식품 제조 공정을 중심으로 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 유니티 소프트웨어를 활용하여 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템의 3차원 그래픽 모델링 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고, 대상 제품이 시간적으로 불규칙하게 공급되는 상황에서 시스템을 구성하는 롤러의 제어에 의해 일정한 간격을 유지하도록 정렬시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 대상 제품의 위치를 파악하는 센서데이터를 바탕으로 롤러를 구동하는 모터를 제어함으로써 제품의 효과적인 정렬이 가능함을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.122-130
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• 2019

Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.145-150
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• 2021

공공장소에서 지속적으로 방역을 수행하기 위해서는 인력확보가 쉽지 않은데 자율주행 기반 로봇을 활용하면 인력으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 자율주행 기반 방역로봇은 별도의 인력 투입 없이 공공기관과 병원 등의 유해 바이러스 확산 및 질병을 지속적으로 예방 가능하다. 자율주행 기능은 피나클 필터 알고리즘을 적용하여 위치를 추정하고, 방역은 UV살균시스템 및 이산화염소 분사시스템을 적용하였다. 주행시간은 3시간 이상, 위치 오차는 0.5m.이내, 정지 회피하는 기능은 95%, 장애물 감지 거리는 1.5m에서 동작하였다, 자동충전 복구는 배터리 잔량 10%에서 충전거치대로 이동하여 충전이 되었다. 무인방역시스템으로 방역한 결과 인력배치 없이 UV살균은 99%, 이산화염소는 95% 이상 살균되어 막대한 사회적 비용을 절감하는데 자율주행 방역로봇이 기여할 수 있다.