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.
인공지능(AI)과 연산능력의 발전에 따라 자율주행은 가까운 미래에 완전한 모습으로 우리들 앞에 나타날 것이다. 자율주행 시대의 자동차는 단순한 이동 수단이 아니라, 이동하는 개인 집과 같이 휴식과 여가 생활을 즐길 수 있는 공간이다. 다시 말해서 자율주행으로 말미암아 차량에서 늘어난 여가생활은 미디어 시청으로 이어지고, 이는 기존의 스마트 폰이 아닌 AR(Agument Reality)기술과 파노라마 스크린 기술 성장과 동반하여 개인 공간 천체를 이용한 몰입된 미디어 시청이 될 것이다. 본 문서는 자율주행 시대에 걸맞는 새로운 미디어 시청에 필요한 환경분석과 기술적 요구사항을 언급하고자 한다.
이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 자이로스코프를 이용한 자율이동로봇의 주행기록계에 대한 오차 보상을 제안한다. 자율이동로봇의 주행 시 주행기록계는 슬립과 마찰 등으로 인해 많은 방향각에 대해 오차를 포함하고 있어서 주행기록계에만 의존하여 주행하기 힘들다. 주행기록계가 슬립과, 회전에 대한 단점을 보안하기 위해 방향각에 대해 자이로스코프를 사용하여, 자이로스코프로부터 얻은 데이터와 주행기록계의 데이터를 융합하여 주행기록계의 오차누적에 의한 이동로봇의 방향각에 대한 비정확성을 보상하기 위한 알고리듬을 제안한다. 대부분의 주행 시 주행기록계의 값을 신뢰하고 자율이동로봇의 순간적인 각도변화에 대해서는 자이로스코프를 이용하였다. 이동로봇의 직진 주행 실험 결과 주행기록계만을 사용하여 주행했을 때는 방향각 오차가 크게 발생하였다. 그러나 주행기록계와 자이로스코프의 데이터를 융합하여 적용한 시스템의 성능이 주행기록계만 이용한 경우에 비해 보다 정확함을 실험을 통해 확인하였다. 이동로봇의 안정성 있는 경로 추종을 통해 이동로봇의 보다 넓은 영역에서의 작업이 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.237-238
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2019
현시대에 자율주행 기술이 자동차를 단순 이동수단에서 이동성을 확보한 생활공간으로 자동차의 근본적인 개념을 변화시켜 새로운 산업 패러다임적 가치뿐 아니라, 사회 경제적 변혁을 예고하고 있다. 이미 전 세계적인 기업들은 자율주행 시스템을 구축하고 개발하여 실제 생활에서 활용도 하고 있다. 그럼에도 불구하고 상용화를 하기 위해선 아직 법/제도의 부재, 안정성, 가격 등 여러부분에서 문제점들을 극복해야한다. 본 과제인 라인트레이서와 GPS를 활용한 자율주행시스템이 목적지를 지정하면 자율적으로 길이나 도로를 따라 이동하면서 장애물을 피해가게 만들어 안정성을 확보하고 이동하는 시간에 개인 여가 시간이나 생산적인 활동을 할수 있게 만들어 삶의 질 개선에 기여할 것이다. 이러한 기술들을 적극 활용하여 목적지를 설정하면 자율주행 하는 자동차로 설정하였고, 장애물 감지와 현재 방향 감지를 추가하였다. 장애물 감지와 방향 그리고 위치를 수신받기 위해 5개의 센서를 활용하였고 한번에 구동을 시키기 위해 센서 쉴드를 활용하여 기능을 확장 시켰다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.171-174
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2022
자동차의 전기차로의 전환과 더불어 IT 기술이 접목된 자율주행기술이 빠르게 발전하고 있으며, 현대기아자동차 그룹을 비롯한 글로벌 완성차 제조사 및 애플, LG 등과 같은 IT 제조사간에 완성도 높은 자율주행차 개발에 치열한 경쟁이 이루어지고 있다. 특히 사람의 개입이 거의 없는 4단계 이상의 자율주행 기술이 적용된 자율주행차는 운전석이 없는 등 기존과는 매우 다른 실내 구조를 가질 것으로 예상되며, 사람에게 움직이는 생활공간을 제공할 것으로 기대된다. 이와 같은 자율주행차 내의 미디어 소비는 고화질 미디어를 대형 화면으로 볼 것으로 예상되며, 지상파 TV 방송은 미디어를 단방향으로 대용량 전송하는데 유리하여 자율주행차를 대상으로 미디어 서비스에 적용성이 높을 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 미래 자율주행차가 제공하는 움직이는 생활공간에서 TV를 시청하는 '이동TV'를 염두에 두고, 현재의 4K-UHDTV 시대 및 미래의 8K/Post-8K 시대의 비용 효과적인 지상파 TV 방송망 기술을 소개한다.
KT는 5G의 핵심서비스로서 자율주행차를 선정하고, 5G를 통한 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있다. 5G 자율주행 핵심 기술 3가지로 5G Infra, 차량사물통신(V2X, Vehicle-to-Everything), 정밀측위(RTK, Real Time Kinematic)를 정의하고 개발해왔다. 5G Infra를 통해 차량 서비스 별로 특화된 전용 슬라이스를 제공하고, 차량 이동 중에도 네트워크와의 연결이 끊기지 않도록 연속적인 5G 커버리지를 제공한다. V2X를 통해 자율주행차 센서 성능을 보완하고 정밀측위를 이용한 정확한 차량제어를 통해 자율주행 성능을 개선하여, 국내 최초로 대형버스의 자율주행을 가능하게 하였다. 5G 자율주행기술은 KT의 자율주행차에 탑재되어 있으며, 이를 바탕으로 5G 자율주행버스, 5G기반 자율주행차 원격제어 등의 다양한 서비스를 선보였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.237-242
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2019
Recently, as the public interest in autonomous cars has increased, research and technology development of related companies for the commercialization of autonomous cars have been actively carried out, and the development has progressed to a stage where they are partially but actually used. However, in March 2018, Uber and Tesla cars caused two fatal accidents, and the need for a new system is emerging. Therefore, this paper suggests a new information processing model for autonomous driving car system by supplementing the cause of recognition errors caused by the cause of death by focusing on the accident of autonomous driving car.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.639-645
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2018
This paper is intended to develop a decision model that can be applied to autonomous vehicles and autonomous mobile vehicles. The developed module has an independent configuration for application in various driving environments and is based on a platform for organically operating them. Each module is studied for decision making on lane changes and for securing safety through reinforcement learning using a deep learning technique. The autonomous mobile moving body operating to change the driving state has a characteristic where the next operation of the mobile body can be determined only if the definition of the speed determination model (according to its functions) and the lane change decision are correctly preceded. Also, if all the moving bodies traveling on a general road are equipped with an autonomous driving function, it is difficult to consider the factors that may occur between each mobile unit from unexpected environmental changes. Considering these factors, we applied the decision model to the platform and studied the lane change decision system for implementation of the platform. We studied the decision model using a modular learning method to reduce system complexity, to reduce the learning time, and to consider model replacement.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.5
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pp.579-585
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2008
Recently, many researches on autonomous mobile system have been proposed, which are possible to recognize its surrounding environment and navigate to destination without supervisor's intervention. Various sensors are mounted on the autonomous systems in order for the systems to move to destination safely without any accident. In this paper, we design an ontology-based autonomous system mounted laser distance sensors and cameras, and propose a method to conceptualize sensing information. We show the validity of the proposed method through the experiments of the system's navigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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