• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.37-40
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• 2007

Digital Magnetic Compass(DMC)는 실내의 전자기적 요소나 강한 자성체 건물구조에서는 쉽게 방해를 받던 Compass보다 실내에서 간섭에 강한 특징을 가지고 있다. 그리고 적외선 센서와 초음파 센서는 서로 물체와의 거리를 보완적으로 계산해 줄뿐만 아니라 값싼 센서로서 경제적인 이점을 가지고 있어 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 자율 이동 로봇의 구동에서 Digital Magnetic Compass(DMC)와 Ultrasonic Sensors을 이용한 SLAM의 구현에 대해 연구하였다. 로봇의 특성상 한정된 Sensing 데이터만으로 방향과 위치를 파악하고 그 데이터 값으로 가능한 빠르게 Localization을 하여야 한다. 그러므로 자율 이동 로봇에서의 SLAM 적용함으로 Localization 구현과 Mapping을 수행하고 SLAM 구현상의 주된 연구 중의 하나인 Kid Napping 문제에 중점을 두고 연구한다. 특히, Localization 구현을 수행을 위한 데이터의 Sensing 방법으로 적외선 센서와 초음파 센서를 같이 사용하였고 비슷한 위치의 데이터 값이 주어지거나 사전 정보 없는 상태에서는 로봇의 상태를 파악하기 위해서 DMC을 같이 사용하여 더 정확한 위치를 측정에 활용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.6-9
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• 2002

오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.27-35
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• 1998

자율 주행 로봇이 주어진 환경에 대한 정보를 이용하여 장애물을 회피하며 안전하고 효율적으로 목표지점까지 주행하기 위해서는 최적의 이동 경로가 생성되어야 한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고정 및 움직이는 장애물이 존재하는 작업환경 내에서 전역경로 계획, 지역경로 계획을 결정하는 방법을 제안한다. 이동 로봇은 유전 알고리즘을 이용하여 먼저 최적의 전역 경로를 탐색하고 미지의 장애물을 발견하면 이와 충돌을 회피하기 위해 새로운 지역 경로를 탐색한다. 또한 움직이는 장애물이 작업공한내 존재하면 이동 로봇은 이를 피하기 위해 최적의 경로를 탐색한다. 본 논문에서는 제안한 유전 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 국부적 최소 값에 빠지지 않고 경로 탐색능력이 효율적임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.171-177
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• 2004

본 논문에서는, 동적환경 하에서 움직이는 이동 로봇을 위한 인지에 기반한 이동 로봇의 운항계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 ‘지각’과 ‘계획’ 부분으로 구성되어 있으며, ‘지각’은 지식을 구성하는 퍼지 규칙과 센서에서 얻은 데이터를 근거로 하는 위치 추론을 담당하고, ‘계획’은 환경에 대한 지식과 ‘지각’ 과정에서 얻은 위치에 대한 정보를 통해 시작점과 목표점 사이의 경로를 생성한다. ‘지각’과 ‘계획’을 통해 이동 로봇은 애매한 정보와 애매한 지식으로 위치를 추론하고 목표점을 찾아 이동한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.396-401
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• 2004

최근, 동적 환경 하에서 움직이는 이동로봇을 위한 인지에 기반 한 운항계획 방법론이 제안되었고, 이를 고정 장애물만이 존재하는 공간 속에서 모의 실험한 결과가 제시되었다 [1]. 본 논문에서는 이를 고정 장애물만이 아닌 시간적/공간적 장애물을 포함하는 동적 환경 하에서도 적용 가능한 방법으로 확장한 언어지도 기반 운항계획법을 제안하고, 제안된 알고리즘의 타당성 보이기 위하여 컴퓨터 모의실험 결과를 나타낸다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.76-84
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• 2003

요즈음에는 GPS 및 GIS을 기반으로, 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나, 아무리 좋은 자동항법 장치도 평균차량속도가 10- 20 Km 일 때에는 최단경로를 생성할 수 없다. 그러므로 승용차대기시간과 평균차량속도를 개선하기 위해서, 서로 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수 일 때에도, 퍼지 적응 규칙을 이용한 최적녹색시간 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사중인 도로 및 목적지 예상 도착시간 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.451-457
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• 2012

최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.

• 대한인간공학회지
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• 제29권1호
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• pp.17-24
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• 2010

There has been recent interest in intelligent vehicle technologies, such as advanced driver assistance systems (ADASs) or in-vehicle information systems (IVISs) that offer a significant enhancement of safety and convenience to drivers and passengers. However, unsuitable design of HMI (Human Machine Interface) must increase driver distraction and workload, which in turn increase the chance of traffic accidents. Distraction in particular often occurs under a heavy driving workload due to multitasking with various electronic devices like a cell phone or a navigation system while driving. According to the 2005 road traffic accidents in Korea report published by the ROad Traffic Authority (ROTA), more than 60% of the traffic accidents are related to driver error caused by distraction. This paper suggests the structure of vehicle environment for real-time driving behavior monitoring system while driving which is can be used the driver workload management systems (DWMS). On-road experiment results showed the feasibility of the suggested vehicle environment for driving behavior monitoring system.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.810-816
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• 2007

A security robot system named EGIS-SR is a mobile security robot through one of the new growth engine project in robotic industries. It allows home surveillance through an autonomous mobile platform using onboard cameras and wireless security sensors. EGIS-SR has many sensors to allow autonomous navigation, hierarchical control architecture to handle lots of situations in monitoring home surveillance and mighty networks to achieve unmanned security services. EGIS-SR is tightly coupled with a networked security environment, where the information of the robot is remotely connected with the remote cockpit and patrol man. It achieved an intelligent unmanned security service. The robot is a two-wheeled mobile robot and has casters and suspension to overcome a doorsill. The dynamic motion is verified through $ADAMS^{TM}$ simulation. For the main controller, PXA270 based hardware platform based on linux kernel 2.6 is developed. In the linux platform, data handling for various sensors and the localization algorithm are performed. Also, a local path planning algorithm for object avoidance with ultrasonic sensors and localization using $StarGazer^{TM}$ is developed. Finally, for the automatic charging, a docking algorithm with infrared ray system is implemented.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.298-303
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• 2014

본 논문에서는 해양환경에서 취득한 열상 영상에서 물표를 강건하게 탐지하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 2-D 이산 Harr 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 이용하여 수평, 수직에지를 얻은 다음 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합해 돌출지도를 생성한다. 그런 다음 돌출지도를 이진화하여 물표를 추출한다. 물표를 추적하기 위하여 인접한 프레임에 존재하는 물체간의 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 정합척도로 사용하였으며, 정합결과에 대해 물체의 나타남, 사라짐, 잘못된 물체 추출 등을 고려한 궤적관리를 통하여 최종적인 물체 궤적을 얻는다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 물체를 강건하게 추적함을 보인다.