• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.1192-1197
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• 2011

Recent developments of small-size unmanned or manned mobile systems such as autonomous robots, exoskeleton or armored suits, micro air vehicles, and unmanned armored vehicles require long-lasting independent power sources of high energy and power density to support the systems' operation for up to 72 hours in the fields. Chemical batteries such as Ni-MH, Li-Ion, the current primary power sources for mobile devices, however, are not capable of providing enough power and energy density for the next generation high power mobile machines. For this reason, KIMM along with KERI and KIMS has been carrying out a 500W MTG development project under the DAPA's "Next generation military power source R&D program" since 2009. In this paper, a design process for a 500W MTG system currently being developed at KIMM is briefly described and the technical issues related to its development are addressed.

• 한국해양공학회지
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• 제27권6호
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• pp.65-72
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• 2013

This paper describes a finite element analysis (FEA) of the body frame of a subsea robot, Crabster200 (CR200). CR200 has six legs for mobility instead of screw type propellers, which distinguishes it from previous underwater robots such as remotely operated vehicles (ROVs) and autonomous underwater vehicles (AUVs). Another distinguishing characteristic is the body frame, which is made of carbon fiber reinforced plastic (CFRP). This body frame is designed as a rib cage structure in order to disperse the applied external loads and reduce the weight. The frame should be strong enough to support many devices for exploration and operation underwater. For a reasonable FEA, we carried out specimen tests. Using the obtained material properties, we performed a modal analysis and FEA for CR200 with a ready posture. Finally, this paper presents the FEA results for the CFRP body frame and the compares the characteristics of CFRP with conventional material, aluminum.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.397-402
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• 2019

Recently, with the emergence of autonomous vehicles and the increasing interest in safety, a variety of research has been being actively conducted to precisely estimate the position of a vehicle by fusing sensors. Previously, researches were conducted to determine the location of moving objects using GNSS (Global Navigation Satellite Systems) and/or IMU (Inertial Measurement Unit). However, precise positioning of a moving vehicle has lately been performed by fusing data obtained from various sensors, such as LiDAR (Light Detection and Ranging), on-board vehicle sensors, and cameras. This study is designed to enhance kinematic vehicle positioning performance by using feature-based recognition. Therefore, an analysis of the required precision of the observations obtained from the images has carried out in this study. Velocity and attitude observations, which are assumed to be obtained from images, were generated by simulation. Various magnitudes of errors were added to the generated velocities and attitudes. By applying these observations to the positioning algorithm, the effects of the additional velocity and attitude information on positioning accuracy in GNSS signal blockages were analyzed based on Kalman filter. The results have shown that yaw information with a precision smaller than 0.5 degrees should be used to improve existing positioning algorithms by more than 10%.

• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.86-94
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• 2021

Since automated driving system (ADS) has great potential to innovate various fields of automobile and mobility industries, major countries are establishing safety standards for autonomous vehicles to support technology development. However, in order to prevent technology development from being hampered by the safety standards for technologies still under development, safety guidelines are applied until the technologies are mature. For example, the safety 'guideline' for level 4 ADS was published in December 2020 by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korea, while the safety 'standards' for level 3 ADS was promulgated in December 2019. In this study, the domestic safety guideline for level 4 ADS is analyzed with the guidelines of major advanced countries in terms of safety elements. As it takes a lot of time before the safety standards of level 4 ADS is introduced, it is expected that the safety guideline will be updated several times. As necessary considerations when updating the safety guideline, industry acceptance, harmonization between safety elements, validation methods of system performance, and the user options are discussed.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.212-220
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• 2024

A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.474-481
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• 2019

우리나라는 2018년 고령자 인구가 전체인구의 14.4%를 차지하여 고령사회(aged society)로 진입하였고 2026년에 초고령사회로 진입할 예정이다. 특히, 2050년에는 고령자 인구가 전체 인구의 38%로서 고령자 수가 세계에서 가장 많은 나라 중에 하나가 될 것으로 예측되고 있다[1]. 고령자 인구의 증가는 자연스럽게 고령 운전자의 교통사고 증가로 이어지고 있는데, 2017년 우리나라 교통사고 가운데 65세 이상 고령 운전자 교통 사고는 2만 6,713건으로 848명이 사망하고 부상자 3만 8,627명이 발생했다. 2011년과 비교하면 사고 건수와 부상자 수는 약 2배, 사망자 수는 1.4배 증가했다[3]. 본 연구는 교통사고 증가의 주된 요인이 시각/청각 능력의 저하, 인지 및 정보처리 능력의 저하, 근력의 저하 등 고령운전자의 특성에 의한 것이라고 판단하였다. 이에 운전의 부담을 최소화할 수 있는 고령운전자를 위한 자율주행차량(레벨2)의 필요성을 제기하였으며, 새로운 기술에 익숙하지 않은 고령운전자를 위한 자율주행차량 기능을 연구하는데 목적이 있다. 이를 바탕으로 도로환경에 따른 명료한 정보 제공/운전자의 물리적 신체 특성 고려/단순한 인터페이스/차량내 안전장치의 보강이라는 고령운전자를 위한 자율주행차량의 4가지 기능을 도출하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.867-874
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• 2021

4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.256-265
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• 2021

선박을 포함한 지상, 해상, 공중의 이동체는 일반적으로 사람에 의해서 운용되고 있는데, 최근 제4차 산업혁명에 따른 자율의사결정시스템과 인공지능의 획기적 발전을 기반으로 자율 이동 개념의 무인이동체에 대한 연구개발이 전 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 국제해상운송에서 자율운항선박(MASS)의 상용화 실현을 앞두고 이 선박에 대한 성격 규정과 국제법적 지위에 대한 규명이 시급해졌다. 자율운항선박은 발전단계에 따라 승선원이 점차 감축되어 결국에는 완전히 무인화된 선박으로 운용될 것인데, 이 연구를 통하여 승선원이 없는 선박도 국제법상 선박으로써의 지위를 인정받을 수 있는가에 대한 쟁점 사항을 분석하였다. 이를 위하여 유엔해양법협약(UNCLOS) 및 국제해사기구(IMO)의 제반 법규를 중심으로 자율운항선박은 일반선박과 동일한 국제법적 지위를 가지고 있음을 규명하고, 자율운항선박을 운용하는데 필요한 제반 국제협약의 제·개정작업에 관한 제도개선 방향과 국제법적 조치사항을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.195-211
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• 2023

자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역(Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.