• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-11
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• 2023

자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-21
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• 2015

최근에 첨단기술의 발전으로 자동차 자체의 기술 개발을 통한 운전자 안전을 확보하고자 하는 노력은 지속적이고 빠르게 진행되고 있다. 그러나 교통안전시설 개발을 통해 운전 주변 환경에 운전자를 배려하는 기술은 아직 부족하다. 따라서 본 연구에서는 개발된 도로안전지킴이 로봇 도구가 운전환경에서의 안전을 확보하는데 도움이 되는지 여부를 연구하고자 한다. 본 연구방법으로 IT 융합(보조공학 관련 전문가), 운전교육(운전재활), 자동차 관련 연구, 도로환경관련 연구, 건설업 전문분야로 26명을 선정하여 IT융합기반 도로안전지킴이로봇에 대한 안전성, 편리성, 효율성, 효과성을 중심으로 운전 환경에 미치는 영향을 사용성 평가로 조사하였다. 그 결과, LED 전광판의 정보(차량 속도, 건설현장 서행 경고, 안개나 시야확보가 어려운 날씨에 정확한 정보제공)가 운전자에게 전달되어 사고예방에 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결론은 도로안전지킴이 로봇의 경우 운전자의 운전환경 개선에 도움이 되었다는 결론을 얻었다. 또한, 시야확보가 어려운 환경에서 더 정확한 정보를 제공할 수 있고, 교통위반, 사고 범죄자 추적 등의 불법 행위에 대한 결과를 기록함으로써 교통안전 예방 메커니즘으로써 중추적인 역할을 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.363-375
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• 2013

오늘날 숙련된 굴삭기 운전자의 부족현상은 갈수록 심화되고 있으며, 자원개발 및 새로운 생활공간 창출 등을 목적으로 운전자가 접근하기 어려운 극한환경에서 토공작업의 필요성이 증가함에 따라 전 세계적으로 토공완전자동화를 위한 무인화 굴삭로봇 개발의 노력이 경주되고 있다. 국내에서도 지난 2006년 말부터 국토해양부 건설기술혁신사업의 일환으로 '지능형 굴삭시스템' 연구단을 구성하여 연구를 지속하고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템의 작업계획생성시스템이 갖추어야 할 세부요소기술 중, 굴착작업의 위치, 범위, 목표, 순차 등 굴삭로봇의 운용단위 작업명령정보를 생성하기 위한 정보화단위를 제공하는 로컬영역설계모듈의 연구개발내용에 대하여 설명한다. 로컬영역의 설계는 굴삭로봇의 제원, 작업메커니즘, 휴리스틱 및 구조적안전성 등 여러 영향요소가 고려되어야 안전하고 효율적인 굴착작업을 보장하는 작업계획을 생성할 수 있다. 따라서 로컬영역의 설계요소를 분석하기 위하여 현장조사를 통한 개념적 설계를 수행하고, 상세설계를 통해 설계변수를 도출하였으며, 휴리스틱 및 구조적 해석요건을 만족하도록 설계내용을 정량화하였다. 마지막으로 로컬영역설계모듈을 개발하기 위한 알고리즘을 구축하고, 개발된 모듈을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.889-900
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• 2006

센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제38권2호
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• pp.161-167
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• 2019

본 논문은 트랙기반 중작업용 ROV(Remotely Operated underwater Vehicle)에 적용 가능한 어라운드 뷰 소나 및 굴착깊이 측정 소나의 성능 검증에 대한 내용을 다루고 있다. 현재 국산화 개발 중인 중작업용 ROV에 활용 가능한 어라운드 뷰 소나 및 굴착깊이 측정 소나를 장착하여 수조 및 실해역에서 성능 검증 실험을 수행하였다. 어라운드 뷰 소나의 경우 이미지 소나를 ROV 전후좌우 4방향에 장착하고, 굴착깊이 측정 소나는 멀티 빔 음향측심기(Multi Beam Echo Sounder, MBES) 기술로써 ROV 전방에 장착된다. 본 논문에서 개발한 소나를 장착하고 ROV를 실해역에 진수시켜 소나를 운용한 결과 소나 시스템들은 작업 중 발생하는 침전된 부유물이 발생하거나 탁도가 높은 해역에 영향을 거의 받지 않으며 어라운드 뷰 소나의 경우 ROV 전방 30 m 거리에 있는 암반지형, 자갈, 모래톱 등을 확인할 수 있었다. 그리고 굴착깊이 측정 소나의 경우 ROV가 굴착 작업을 수행 후 굴착 깊이를 측정 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 어라운드 뷰 소나와 굴착깊이 측정 소나를 활용함으로써 작업효율성을 높일 수 있음을 입증하였다.