• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1219-1226
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• 2011

This paper proposes a novel approach to building an occupancy grid map using sonar data. It is very important for a mobile robot to recognize and construct its surrounding environments for navigation. However, the grid map constructed by ultrasonic sensors cannot represent a realistic shape of given environments due to incorrect sonar measurements caused by specular reflection. To overcome this problem, we propose an advanced sonar sensor model which consists of distance and shape factors used to determine the reliability of sensor data. Through this sensor model, a robot can build a high-quality grid map. The proposed method was verified by various experiments and showed that the robot could build an accurate map with sonar data in various indoor environments.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.65-72
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• 2011

본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.14-22
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• 2014

An autonomous vehicle requires a technology of generating maps by recognizing surrounding environment. The recognition of the vehicle's environment can be achieved by using distance information from a 2D laser scanner and color information from a camera. Such sensor information is used to generate 2D or 3D maps. A 2D map is used mostly for generating routs, because it contains information only about a section. In contrast, a 3D map involves height values also, and therefore can be used not only for generating routs but also for finding out vehicle accessible space. Nevertheless, an autonomous vehicle using 3D maps has difficulty in recognizing environment in real time. Accordingly, this paper proposes the technology for generating 2D maps that guarantee real-time recognition. The proposed technology uses only the color information obtained by removing height values from 3D maps generated based on the fusion of 2D laser scanner and camera data.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.161-169
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• 2009

최근 무선 센서 네트워크를 기반으로 한 CCTV 동영상, 이미지 캡처 정보, 음향 정보 등의 멀티미디어 데이터 전송 서비스의 요구가 증대됨에 따라 무선 멀티미디어 센서 네트워크의 실현 가능성이 현실화 되고 있다. WMSN(Wireless Multimedia Sensor Network) 에서 멀티미디어 정보를 전송하기 위해서는 다양한 서비스별로 차별화된 서비스 품질 보장이 매우 중요하다. 본 논문은 지연에 대한 차별화된 서비스 품질을 제공할 수 있는 DSMAC 기반 개선된 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 버퍼의 점유율에 따라 특정 노드 간에 적응적으로 duty cycle를 변경함으로써 에너지 소모를 크게 증대시키지 않고 지연을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 방법에 의해 성능 분석한 결과, 제안한 프로토콜이 기존의 S-MAC, DSMAC 프로토콜에 향상된 성능을 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1065-1071
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• 2023

본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.68-77
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• 2013

본 연구에서는 끼어들기 위반단속시스템 개발을 위한 교통정체판정방법에 대한 실험적 연구결과를 제시하였다. 해당 정체판정 방법은 정체를 검지하여 끼어들기 위반단속시스템의 최적 구동기준을 결정하는데 목적이 있다. ITS 분야에서 일반적으로 정체판정은 구간통행속도를 기준으로 한다. 그러나 영상검지 방식적용 시 속도오차 등으로 인해 정체판정의 오류가 높게 나타날 수 있으며, 본 연구에서는 현장실험을 통해 속도와 점유율을 종합적으로 고려한 방식을 제시하였다. 현장실험 결과 영상검지체계 기반의 끼어들기위반 단속시스템에서 정체판정 기준으로 속도의 경우 20km/h, 점유율의 경우 60% 이상의 조건을 적용할 경우 실제 정체상황과 같은 결과를 얻을 수 있었고, 정확도를 높일 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.113-119
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• 2012

In this paper we propose the method that detects moving objects in autonomous navigation vehicle using LRF sensor data. Object detection and tracking methods are widely used in research area like safe-driving, safe-navigation of the autonomous vehicle. The proposed method consists of three steps: data segmentation, mobility classification and object tracking. In order to make the raw LRF sensor data to be useful, Occupancy grid is generated and the raw data is segmented according to its appearance. For classifying whether the object is moving or static, trajectory patterns are analysed. As the last step, Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used for tracking the object. Experimental results indicate that the proposed method can accurately detect moving objects.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2840-2842
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• 2000

This paper describes sensor-based occupancy grid map construction method through complete coverage navigation algorithm in unknown environment. In this paper, we use the updated Baysian model for probabilistic grid map. For map construction, complete coverage navigation method in which mobile robot can navigate complete field through as short path as possible in unknown environment, is used. The computer simulations result show that map construction method using complete coverage algorithm is efficient.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.38-48
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• 2017

속도, 점유율, 교통량 등의 링크 속성은 교통계획 및 운영에 필수적인 요소이다. 따라서 링크 속성 정보를 수집하기 위한 센서들의 최적 위치를 결정하는 것은 지능형교통시스템(ITS)의 중요한 의사결정 중 하나이다. 본 연구는 전체 네트워크 교통정보의 변동성을 최소화하기 위한 네트워크 센서의 최적 입지를 결정하는 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 데이터 수집의 이산적 특성을 반영한 네트워크 센서 위치 모형(NSLM)이 개발된다. 교통 정보의 변동성 지표는 분산-공분산 행렬의 대각요소의 합을 통해 계산된다. 개발된 모형의 적용가능성을 평가하기 위해, 대구광역시 도로에서 단거리 전용 통신(DSRC)으로 수집되는 속도 자료가 이용된다. 본 연구는 지능형교통시스템(ITS)의 투자 효율성을 제고하고 정보 정확도를 개선하는 데에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.136-139
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• 2001

This paper develops a sensor based navigation method that utilizes fuzzy logic and the Dempster-Shafer evidence theory for mobile robot in uncertain environment. The proposed navigator consists of two behaviors: obstacle avoidance and goal seeking. To navigate reliably in the environment, we make a map building process before the robot finds a goal position and create a robust fuzzy controller. In this paper, the map is constructed on a two-dimensional occupancy grid. The sensor readings are fused into the map using D-S inference rule. Whenever the robot moves, it catches new information about the environment and replaces the old map with new one. With that process the robot can go wandering and finding the goal position. The usefulness of the proposed method is verified by a series of simulations. This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.