• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.993-1001
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• 2011

Unmanned ground vehicle for facility protection mostly uses model of territory for autonomous navigation. However, modeling of territory using several sensors is highly time consuming and sometimes inefficient for road application. Therefore, an estimation of drivable path based on features of road is required for high speed autonomous navigation on road. In this paper, an estimation method of drivable path using camera and 2D laser rangefinder is proposed. First, a vanishing point is estimated based on image data from CCD camera. Second, a road width is estimated based on range data from 2D laser rangefinder. Finally, the drivable path is estimated by fusing the vanishing point and the road width. The proposed method is tested on both well-structured road and unpaved road like cross-country situation.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2008

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권5호
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• pp.583-589
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• 2013

In this paper, we proposed a system that efficiently provides support maps which includes the grid based terrain analysis information. To do this, we use the FDB which is defined as a GIS database that contains features with attributes attached to the features. The FDB is composed of a number of features and feature classes. In order to create support maps, it is necessary to classify feature classes that are associated with each support map and to search them in a grid map. The proposed system use a ontology model to classify semantically feature classes and the quad-tree data structure to find them in a grid map quickly. Therefore, our system is expected to be utilized for global path planning of UGV. In this paper, we show the possibility through an experimental implementation.

• 전자통신동향분석
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• 제26권6호
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• pp.47-57
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• 2011

DARPA 무인차 대회 우승과 구글 자율주행 자동차로 유명한 세바스찬 스런 스탠포드대 교수는 18살이 되던 해에 가장 친한 친구를 교통사고로 잃었고, 그것을 계기로 계기로 무인차 개발에 나서게 되었다고 한다. 현재 대부분의 교통사고는 운전자의 과실로 발생하며, 기계의 보조나 자동제어가 있다면 대부분 예방할 수 있다. 또한 자동으로 차선을 유지하고 차간거리를 유지하게 해준다면 도로의 교통 수용량을 2배 내지 3배로 높일 수 있으며, 도로에서 보내는 시간과 연료를 절약할 수 있다. 현재 지능형 자동차 및 도로 인프라 기술은 이러한 운전자의 안전성, 편의성, 교통 효율성, 에너지 절약을 달성하기 위한 자동차와 인프라 간의 협력형 ITS(C-ITS: cooperative ITS) 방향으로 기술개발이 이루어지고 있으며, 본 고에서는 이와 관련된 차량 자동유도 요소 기술 및 동향에 대해서 살펴본다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.11-19
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• 2016

최근 세계적인 기업들은 자율주행 자동차 상용화를 위해 최첨단 IT 기술을 융합한 자동차 기술을 발전시키고 있다. 이러한 자율주행 자동차는 차량을 안전하게 제어하여 신뢰도를 제고할 수 있도록 정확한 도로 경계 및 차선 정보를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 저고도에서 취득된 고해상도 영상을 이용하는 UAV 사진측량의 적용 가능성을 검토하고자 한다. 취득된 GSD 7cm급의 디지털 영상으로부터 고해상도의 DSM과 정사영상을 생성하고, 생성된 자료를 기반으로 차선이 포함된 도로의 위치 정보를 추출하였다. 추출 자료의 정확도 검증 결과, RMSE는 약 15cm 이내임을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과로 도로 영역에 대한 정밀 지도 제작과 갱신을 위해 UAV 사진측량이 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.43-56
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• 2013

차세대 융합 교통 기술 분야중 하나인 Personal Rapid Transit 시스템 기술은 새로운 도심형 대중교통 기술로서 주목받고 있다. PRT 시스템은 센서 및 자율 주행 기술을 융합한 무인 운행 차량과 통신설비, 구간 검지 등 인프라 및 관련 요소 기술이 개발되어도 운행 예상 지역의 대규모 주행 트랙 구조에서 다수의 차량들의 다양한 주행 및 이상 패턴들에 대한 효율적이고 신뢰할 만한 관제 기술 개발이 요구된다. 또한 이러한 관제 기술 개발에 앞서 실제 PRT 차량 개발 및 소규모 테스트 트랙 구축을 통한 수많은 실차 주행과 같은 단계적 실험에 따른 막대한 시간 및 물리적 비용이 소요가 예상된다. 따라서 실제 구축 전 단계에서 다수의 PRT 차량에 대한 무선 기반 운행 관제 기술 개발을 위해서는 가상 환경에서의 시뮬레이션이 효과적이다. 본 논문에서는 물리엔진을 적용하여 단순 궤도 차량이 아닌 전륜 조향 시스템을 탑재한 PRT 차량 모델을 대상으로 대규모의 운행 예상 지역의 지형, 궤도, 인프라 및 네트워크 특성과 구조를 반영한 시뮬레이션이 가능하도록 설계한 통합 시뮬레이터 기술을 제시한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.161-162
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• 2020

전 세계 주요 선진 항만에서는 AI, 빅데이터, 자율주행자동차, 커넥티드카 등 4차 산업기술과 ICT 기술을 활용하여 항만의 효율성 증가, 항만 내 오염물질 배출 저간 등 환경규제에 대비하고 있다. 그리고 3D 업종 기피 등으로 인한 인력 감소의 문제를 해결하기 위해 완전무인자동화 터미널 개발에 투자하고 있다. 그러나 국내 항만에서는 선진 기술 도입이 늦어지고 있으며 그로 인한 항만 효율성이 떨어지고 있다. 또한 항만 안전사고 문제도 빈번하게 발생하여 항만 마케팅에도 심각한 영향을 미치고 있다. 이에 각 우리나라 컨테이너 터미널 별 특성과 유형을 분석하고 그에 맞는 자율협력주행 도입요인을 5개의 대분류 요인과 15개의 중분류 요인으로 분류하였다. 계층적으로 분류된 도입요인은 선사, 항만공사, 컨테이너 터미널, 관계 부처 등에 근무하는 종사자를 대상으로 설문 조사를 실시할 예정이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-36
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• 2019

국방 분야에서 무인 차량의 주행로는 포장 도로 뿐만 아니라, 자주 다양한 변화를 갖는 야지의 비포장 도로 등이 포함된다. 이 무인 차량은 주로 험지나 오지에서 감시 및 정찰, 진지 방어 등을 수행하므로 자율 주행을 위해서 예측하지 못했던 다양한 주행로와 환경을 수시로 접하게 되며, 이에 따라 추가 학습이 필요하다. 본 논문에서는 'Forgetting' 문제를 피하면서 거리 비교와 Class 비교를 통해 빠르게 추가 학습이 가능하도록 Approximate Nearest Neighbor를 수정한 GPU 기반 Additional Learning Nearest Neighbor(ALNN) 알고리즘을 제안한다. 또 ALNN 알고리즘은 학습 데이터가 누적될수록 연산 속도가 저하되는 문제가 있고, 본 연구에서는 OpenGL Shading Language 기반의 GPU 병렬 처리를 사용하여 이를 해결하였다. ALNN 알고리즘은 기존의 학습 데이터에 영향을 주지 않으면서 빠르게 추가 학습이 가능하여, 빈번히 실시간으로 재학습이 필요한 국방 등의 분야에 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1704-1712
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• 1999

무인자율 주행시스템의 개발에는 인접 차량 유무 및 상대 속도의 정확한 검출이 매우 중요하다. 본 연구에서는 전방차량의 위치를 검출할 수 있는 효율적 방법을 제시한다. 종래 방법의 문제가 되었던 도로면상의 표식이나 그림자가 전방 물체로 잘못 판단되는 것을 막기 위해 Helmholtz shear 기법을 이용해 주어진 영상으로부터 residual disparity map을 얻은 후, 이의 히스토그램 분석을 통하여 전방차량의 위치를 효율적으로 검출하는 방법을 제안하였으며, 스테레오 카메라를 이용한 실제 영상으로 제안한 방법을 평가하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.133-139
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• 2015

이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.