• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.817-819
• /
• 2005

본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.

• 자동차안전학회지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.37-42
• /
• 2019

This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.75-83
• /
• 2018

최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 $227{\times}227$의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.428-429
• /
• 2022

최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.301-302
• /
• 2022

최근 지상 통로에 차량 통행 공간과 보행자 통행 공간이 분리되어있지 않은 공원형 아파트가 증가하고 있다. 이로 인해 택배 차량의 아파트 단지 안으로 진입을 통제하는 아파트가 늘어나고 있다. 현재는 이러한 상황에서 택배기사들이 직접 손수레를 끌고 아파트 안으로 들어가거나, 수령인이 직접 아파트 입구에서 택배를 수령하는 방법으로 문제를 해결 해 왔다. 본 논문은 이러한 불편함을 개선하기 위해 아파트 입구에서 집 앞까지 인공지능 기술과 카메라, 라이다센서를 이용하여 자율주행으로 택배를 운반 해줄 수 있는 '자율주행 택배 운반 로봇' 기술을 제안한다. 기존의 사람이 직접 택배를 집 앞까지 운반하는 방식이 아닌 자율주행 로봇을 이용한 방식으로 택배기사들의 과로로 인한 사고를 예방하고, 아파트 입주민들의 불편도 줄어들 것이다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제16권4호통권97호
• /
• pp.138-147
• /
• 1999

For autonomous navigation, a legged robot should be able to walk over irregular terrain and adapt itself to variation of supporting surface. Walking through slope is one of the typical tasks for such case. Robot needs not only to change foot trajectory but also to adjust its configuration to the slope angle for maintaining stability against gravity. This paper suggests such adaptation algorithm for stable walking which uses feedback of reaction forces at feet. Adjusting algorithm of foot trajectory was studied with the estimated angel of slope without visual feedback. A concept of virtual slope angle was introduced to adjust body configuration against slope change of the supporting terrain. Regeneration of foot trajectory also used this concept for maintaining its stable walking against unexpected landing point.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.519-521
• /
• 2019

자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.

• 감성과학
• /
• 제22권4호
• /
• pp.15-30
• /
• 2019

자율주행차는 운전자의 부주의로 인한 사고를 줄일 수 있는 반면, 기계에 어느 정도의 자율성을 허용해야 할 것인지의 문제를 제기한다. 특히 돌발상황의 발생시에 운전자와 보행자 중에서 누구를 선택해야 할 것인지에 대한 의사결정은 모두가 합당하다고 생각하는 도덕적 원칙을 기반으로 일관적으로 실시되어야 한다. 본 연구(N = 103)에서는 한국 사회에서 자율주행차의 윤리적 의사결정을 프로그래밍한다고 가정했을 때, 의사결정과정에 영향을 끼칠 수 있는 개인적/상황적 변인을 검증하였다. 이에 따라 개인적 변인으로서 참가자의 자율주행차의 자동화 기술에 대한 수용도를 측정한 후, 상황적 변인으로 문장완성과제를 통해 참가자에게 성취 또는 배려의 가치를 활성화시켰다. 이후 자율주행차의 사고상황에서 공리주의 의사결정의 비율 및 자율주행차 구매의향이 어떻게 달라지는지를 설문지를 통해 비교하였다. 그 결과 연구참가자에게 성취의 가치를 활성화시켰을 때, 자신이 차 안의 운전자로 가정된 상황에서 다수의 보행자를 배려하는 공리주의 의사결정의 비율이 가장 낮게 나타났다. 또한 연구참가자가 자율자동차 기술을 긍정적으로 생각할수록 공리주의 원칙으로 설계된 자율주행차의 구매의향이 전반적으로 높았지만, 성취-운전자 조건에서 참가자의 구매의향이 다른 조건보다 유의하게 낮게 나타났다. 이 결과는 자율주행차의 사고상황에서 의사결정의 과정이 개인적 변인뿐만 아니라 특정 상황에서 활성화된 가치 및 관점의 차이에 따라 영향을 받을 가능성을 시사한다. 논의에서는 연구결과의 제한점 및 후속 연구방향에 관해 논의하였다.

• 전기의세계
• /
• 제36권5호
• /
• pp.299-304
• /
• 1987

다각 보행로보트 혹은 이동로보트에 있어서 관리제어, 특히 자율경로계획 문제의 해결은 잘 정돈된 환경이라 할지라도 아직은 명실상부한 기준(de facto standard)이 없는 실정이며 더 나아가, 자연환경같이 험난하고 잘 묘사될 수 없는 경우의 연구는 거의 시작 단계에 있는 실정이다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 더욱 더 빠른 계산능력과 강력한 새로운 센서 및 잘 정돈되지 않은 환경을 효율적, 효과적으로 묘사할 수 있는 새로운 방법들의 출현이 필연적이다.

• 방송과미디어
• /
• 제24권1호
• /
• pp.63-72
• /
• 2019

고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.