• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.13 no.2
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• pp.129-137
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• 2020

Currently, The autonomous vehicle market is researching and developing four-level autonomous vehicles beyond the commercialization of three-level autonomous vehicles. Because unlike the level 3, the level 4 autonomous vehicle has to deal with an emergency directly, the most important aspect of a four-level autonomous vehicle is its stability. In this paper, we propose an Optimized Vehicle Routing System (OVRS) that determines the route with the lowest probability of an accident at the destination of the vehicle rather than an immediate response in an emergency. The OVRS analyzes road and surrounding vehicle information collected by The RSU communication to predict road hazards, and sets the route for the safer and faster road. The OVRS can improve the stability of the vehicle by executing the route guidance according to the road situation through the RSU on the road like the network routing method. As a result, the RPNN of the ASICM, one of the OVRS modules, was about 17% better than the CNN and 40% better than the LSTM. However, because the study was conducted in a virtual environment using a PC, the possibility of accident of the VPDM was not actually verified. Therefore, in the future, experiments with high accuracy on VPDM due to the collection of accident data and actual roads should be conducted in real vehicles and RSUs.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.48 no.6
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• pp.63-70
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• 2011

A bicycle is different from vehicles in the structure that a rider is fully exposed to the surrounding environment. Therefore, it needs to make use of prior information about local weather, air quality, trail road condition. Moreover, since it depends on human power for moving, it should acquire route property such as hill slope, winding, and road surface to improve its efficiency in everyday use. Recent mobile applications which are to be used during bicycle riding let us aware of the necessity of development of intelligent bicycles. This study aims to develop a riding state (up-hill, down-hill, accelerating, braking) recognition algorithm using a low-power wrist watch type embedded system which has 3-axis accelerometer and wireless communication capability. The developed algorithm was applied to 19 experimental riding data and showed more than 95% of correct recognition over 83.3% of the total dataset. The altitude and temperature sensor also in the embedded system mounted on the bicycle is being used to improve the accuracy of the algorithm. The developed riding state recognition algorithm is expected to be a platform technology for intelligent bicycle interface system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.185-188
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• 2005

본 논문에서 신경망을 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 조향 제어기 설계를 제안한다. 자율주행시스템에서 가장 중요한 핵심요소는 자계토로상의 센서의 현재위치를 파악하고 주행하는 것이다. 먼저 자계도로상의 현재위치를 파악하기 위한 방법으로, 첫 번째 자기쌍극자 모델식이 센서에서 측정된 자계와 일치함을 보였다. 두 번째 Peak Mapping법을 이용하여 외란으로 작용하는 지자계 성분을 제거할 수 있음을 입증하였다. 세 번째로 신경망을 이용하여 높이성분($B_{z}$)가 변하더라도 정확한 거리가 계측됨을 확인하였다. 따라서 신경망을 이용하면 소량의 메모리를 사용할 수 있으므로 실제 시스템에서 경제적인 효과를 볼 수 있고, 정확한 거리를 계측하므로 경로를 이탈하지 않고 자율주행이 가능한 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.864-867
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• 2009

고속도로를 주행하는 차량에 작용하는 순간적인 강풍은 차량의 주행경로이탈, 차체의 수평회전 과다와 전도를 발생시키는 원인이 되며, 이로 인한 교통사고는 치명적인 대형사고로 이어질 가능성이 높다. 최근에 건설되거나 추진중인 고속도로는 고속운행에 필요한 도로선형을 확보하기 위해 계곡부를 통과하는 높은 위치에 교량을 건설하거나 산악터널을 내는 경우가 많으며, 지형적인 특성으로 발생하는 국지적인 강풍의 영향이 매우 크기 때문에 적극적인 강풍저감대책이 필요하다. 본 연구에서는 강풍 발생지역을 주행중인 차량의 안전성 및 쾌적성확보를 위하여 차량의 동역학적 거동을 규명하고 차종별 주행속도와 순간풍속의 상관관계를 정립하였다. 또한 차량사고의 영향인자별 분석을 통하여 기존에 제시된 연구결과와 기준안에 대한 고찰을 실시하였고, 강풍발생 지역을 통과하는 차량에 대한 규제와 운영방법에 대해 위험풍속을 정의하고 차량속도규제(안)을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.97-100
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• 2023

차량 인터넷은 목적지까지 스스로 주행하는 자율 주행 자동차의 최적 경로 설정을 도와주는 차세대 네트워크이다. 자율 주행 자동차의 원활한 자율 주행을 위해서는 도로 위 객체 인지뿐만 아니라 실시간 교통 정보가 수신되어야 한다. 공격자는 자동차로 전달되는 메시지를 탈취하여 내용을 변경하거나 메시지를 제거하는 중간자 공격을 시도할 수 있다. 중간자 공격을 탐지하기 위해 MARINE 기법이 제안되었지만, 주행하는 자동차가 적은 환경에서 중간자 공격을 탐지하기 어렵다. 제안 방법은 이러한 문제를 해결하기 위해 교통 정보 센터에 축적된 교통 정보를 이용하여 자동차에 전달되는 메시지를 분석하고 중간자 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1151-1152
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• 2023

본 연구에서는 전동 차량의 자율주행 기능 구현을 위한 방법을 제시한다. 주요 구성 요소로는 카메라, PC, 아두이노, 모터드라이브, 가변저항 등이 사용되었다. 카메라를 통해 데이터를 수집한다. YOLOPv2 lane detection 딥러닝 모델을 사용하여 차선을 탐지하고, 후처리 과정을 통해 주행 경로를 정확히 인식한다. RANSAC 알고리즘을 활용하여 outlier 에 강건한 2 차 함수 회귀를 수행하고, 이를 바탕으로 주행 중 필요한 정보를 파악한다. 이러한 정보를 바탕으로 차량의 조향각을 조절하여 안전하고 효율적인 자율 주행을 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.838-839
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• 2023

배달량 확산과 자율 주행 로봇의 실내외 주행이 가능해지면서 로봇을 활용할 주문 및 배달 서비스가 활발해지고 있다. 따라서 기존의 자율 주행 배달 로봇의 문제점을 개선하여 보다 나은 배달 서비스를 제공하고자 자율 주행 배달 로봇을 연구하였다. 배달 로봇에 AI를 적용하여 장애물 탐지, 최적코스 탐색을 통해 목적지까지 최적 경로로 이동하며, 배달 물품 안전까지 보장한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.51-56
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• 2004

인터넷 통신과 무선 이동 통신의 발달은 최적 경로 탐색이 인터넷 웹 페이지를 통하여 서비스될 수 있도록 하였으며, CNS(Car Navigation System)를 이용한 서비스도 가능하도록 하였다. 나아가 개인용 휴대통신 장비인 PDA나 핸드폰을 이용하여서도 그 서비스가 제공되고 있다. 기존의 양방향 A＊ 알고리즘에서는 현재 노드에서 목적지까지의 예상 비용을 직선 거리를 사용하였지만 본 논문에서는 현재 노드까지 지나온 경로에 대한 정보를 이용하였다. 지금까지 지나온 경로의 평균 경로 비용을 계산하여 이용함으로써, 직선 길이가 아닌 지금까지 지나온 경로의 정보를 이용할 수 있었고, 지나온 경로의 정보와 앞으로 탐색할 경로에 대한 애매한 정보들(도로의 속도, 날씨, 주행시간대)을 퍼지를 이용하여 계산하였다. 퍼지를 이용하여 도로의 애매한 정보들을 실시간으로 활용할 수 있는 알고리즘을 제안하고 제안한 알고리즘의 타당성을 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.689-691
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• 2023

본 논문에서는 시작 노드와 목적지 노드 까지의 최단경로를 중점으로 가장 인접한 경유지를 선택하고 경유지가 다수일 경우 하모니서치 알고리즘을 통해 최적의 경로를 탐색하는 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 기존의 사용자의 현 위치에서 인접한 경유지를 추천해주는 시스템과 달리 목적지까지의 경로 전체에서 가장 인접한경유지를 선택해준다는 차별점이 있다. 그렇게 선택된 경유지들은 하모니서치 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 제안한다. 본 논문의 기법은 최단경로의 이탈을 최소화한 경유지 선택으로 거리, 시간, 비용적 측면에서 효율적이며 길을 헤매서 생기는 불필요한 지연을 최소화할 수 있다. 자율주행, 비행기, 선박, 드론 등 최적 경로 이탈시 큰 손실을 안기거나 위험한 시스템에 적용시 큰 효과를 거둘 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1135-1136
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• 2023

자율주행에서의 경로 계획을 위해서는 costmap을 활용할 수 있다. Costmap은 map 정보와 센서 데이터를 토대로 해당 지역을 통과할 때의 위험도를 cost로 할당한다. 그러나 local costmap에는 센서로 인식한 장애물만이 고려되며, 차선 정보를 경로 계획에 포함하기 위해서는 별도의 정보 처리가 필요하다. 본 연구에서는 카메라로 인식한 차선 정보를 costmap에 포함함으로써 통합적인 판단 방법론을 탐색하고, 위치 추정 및 경로 계획에서의 활용 가능성을 제시한다.