• 한국HCI학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.5-20
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• 2018

최근 상용화를 앞두고 국제적으로 활발히 연구되고 있는 완전 자율주행 자동차는 기존의 자동차에 비해 이동하는 시간을 활용할 수 있는 가능성이 높아져 생활공간이 될 것이라고 기대되면서 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성에 대한 중요성이 매우 높아졌다. 완전 자율주행 자동차에서의 경험이 이동하는 목적을 넘어 생활공간에서 느끼는 만족으로 충족되기 위해서는 실내행위를 지원하는 공간이 조성되어야 한다, 이를 위해 실내공간에서의 사용자의 행위 유형이 무엇인지에 대한 고찰이 필요하다. 이러한 중요성에도 불구하고, 현재까지 완전 자율주행 자동차를 대상으로 실내행위에 대한 정의를 규정한 논문은 국내에서 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 자동차 내 실내행위 범위를 분석 및 유형화하고, 실내공간 배치에 따른 실내행위와 자동차의 특수성을 종합적으로 고려하여 완전 자율주행 자동차의 실내공간 설계 가이드라인을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적 달성을 위해 국내외 자동차 제조사 및 부품사의 자율주행 자동차 콘셉트 사례분석, 인간의 생활행위 및 생활시간, 공간과 행위에 대한 소비자 니즈(needs) 관련 문헌을 분석하여 완전 자율주행 자동차 내에서 요구되는 행위를 분석하였다. 그 결과 실내행위는 '업무 및 학습', '가정생활 및 개인관리', '휴식', '취미 및 사교'로 유형화되었고, 도출된 결과를 기반으로 종합적인 실내공간 설계 가이드라인을 제시하였다. 본 연구는 실내공간 설계를 위한 새로운 방향성을 고안하여 제시하였다는 점에 의의가 있으며, 본 연구를 바탕으로 하여 일상의 생활시간을 보낼 수 있는 공간인 새로운 미래의 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.633-636
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• 2004

Airborne laser scanning thechnology has been studied in many applications, DSM(Digital Surface Model) development, building extraction, 3D virtual city modeling. In this paper, we will evaluate the possibility of airborne laser scanning technology for transportation application, especially for recognizing moving vehicles on road. First, we initially segment the region of roads from all LiDAR DATA using the GIS map and intensity image. Secondly, the segmented region is divided into the roads and vehicles using the height threshold value of local based window. Finally, the vehicles will be classified into the several types of vehicles by MDC(Minimum Distance Classification) method using the vehicle's geometry information, height, length, width, etc

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.313-316
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• 2022

In this paper, we implement a system that detects abnormalities in the charging data transmitted from the charger during the charging process of electric vehicles and controls them remotely. Using classification algorithms such as logistic regression, KNN, SVM, and decision trees, to do this, an analysis model is created that judges the data received from the charger as normal and abnormal. In addition, a model is created to determine the cause of the abnormality using the existing charging data based on the analysis of the type of charger abnormality. Finally, it is solved using unsupervised learning method to find new patterns of abnormal data.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.606-616
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• 2015

In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1414-1419
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• 2019

4차 산업시대의 기술 급변에 따른 공백기술을 도출하고 유망기술을 발굴하기 위한 지역산업의 움직임을 특허지표를 활용하여 분석하였다. 현재 창원시는 미래 지역주력산업으로 수소 전기차 기술을 중점 육성하여 미래 지역 유망기술로 발굴하고자 많은 기술 정보를 수집하고 있다. 기술 정보 수집은 분류방법, 기술 동향, 유사기술 등으로 인해 시간과 비용 측면에서 많은 문제를 가지고 있다. 따라서 기술 정보의 체계적인 분류와 기술 동향을 쉽게 도출할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특허지표를 통해 출원 성장률 측정 방법과 특허 출원 빈도 산정 과정을 통해 지역의 미래 주력산업에 대한 공백기술과 유망기술 동향을 분석하였다. 창원시의 미래 지역주력 산업인 수소 전기차의 기술 분류별, 국가별, 주요기업별 특허 동향을 조사하여, 특허 출원의 추세성과 기술의 혁신성 및 집중도인 기술성과 활동성을 분석하였다. 중복기술을 제거하고 기술 연관성을 고려하여 634건에 대해 특허 정보를 기반으로 기술 동향 분석한 결과 향후 지역산업을 위해 특허 출원을 확보하여 지역산업과 기업 경쟁력 제고가 필요한 시점으로 분석되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권4호
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• pp.23-29
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• 2016

In this paper, the learning technique for CNN processor on vehicle is proposed. In the case of conventional CNN processors, weighted values learned through training are stored for use, but when there is distortion in the image due to the weather conditions, the accuracy is decreased. Therefore, the method of enhancing the input image for classification is general, but it has the weakness of increasing the processor size. To solve this problem, the CNN performance was improved in this paper through the learning method of the distorted image. As a result, the proposed method showed improvement of approximately 38% better accuracy than the conventional method.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.579-587
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• 2008

Promotion of the line no.2 in Seoul Metro was changing from the existing signaling facilities for ATS(Automatic Train Stop) vehicles to the up-to-date signaling facilities for ATO(Automatic Train Operation). But, in consequence of conducting a trial run after being equipped with the ATO signaling facilities, the matter related to mix-operation with the existing ATS signaling facilities appeared. The operation of the existing ATS signaling system in combination with the ATO signaling system has made improper working related to frequency recognition of the ATS On-board Computerized Equipment. This obstructs operation of a working ATS vehicle. That is, as barring operation of an ATS vehicle that should proceed, it may make the proceeding ATS vehicle stop suddenly and after all, it will cause safety concerns. In this paper, we designed a wayside track occupancy detector that previously prevents improper working related to frequency recognition of the ATS On-board Computerized Equipment by gripping classification and working processes of operating trains throughout transmission of local signaling information from the existing facilities, which does not need to change or replace the existing signaling facilities. Furthermore, we described general characteristics of the wayside track occupancy detector and modeled the IFC(InterFace Contrivance) device and the logical circuit recognizing signal information. Then, we made an application program of PLC(programmable Logic Computer) based on the stated model. We, in relation to data transfer method, used the frame in TCP/IP transfer mode as the standard, and we demonstrated that ATO transmission frequency is intercepted.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.165-172
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• 2017

본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제18권4호
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• pp.9-18
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• 2021

This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.326-331
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• 2019

실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.