Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.107-114
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2022
In this paper, proposes a delivery robot that can be autonomous driving learning. The proposed robot is designed to be used in park-type apartments without ground parking facilities. Compared to the existing apartments with complex ground and underground routes, park-type apartments have a standardized movement path, allowing the robot to run stably, making it suitable for students' initial education environment. The delivery robot is configured to enable delivery of parcels through machine learning technology for route learning and autonomous driving using cameras and LiDAR sensors. In addition, the control MCU was designed by separating it into three parts to enable learning by level, and it was confirmed that it can be used as a delivery robot for learning through operation tests such as autonomous driving and obstacle recognition. In the future, we plan to develop it into an educational delivery robot for various delivery services by linking with the precision indoor location information recognition technology and the public technology platform of the apartment.
본 논문은 영상 정보를 통하여 원거리에 있는 자율주행 로봇을 실시간으로 원격 제어하기 위한 시스템 설계를 제안하고 실제로 구현한다. 본 논문에서의 제안한 시스템은 인터넷상에서 이동 로봇을 제어하기 위한 웹서버 시스템, 웹을 통하여 제어하거나, 웹 브라우저 없이 서버와 연결된 네트워크 선로를 통하여 제어하는 클라이언트 시스템, 클라이언트 시스템과 자율이동 로봇간의 양방향 통신을 가능하게 하고 모든 시스템 총괄하는 제어서버 시스템, 무선 네트웍카드를 통하여 서버의 명령을 실행하고 영상 정보를 감지하여 서버 시스템에 전송하는 로봇 시스템으로 구성된다. 클라이언트, 제어서버 시스템은 플랫폼의 이식성을 고려하여 Java 어플리케이션으로써 구현되어 질 것이며, 웹 사용자 인터페이스는 HTML 과 Java 애플릿을 사용하여 구현한다. 본 논문에서는 앞에서 제시한 이러한 원격제어 시스템을 실제로 구현하여 실험함으로써 원거리에 있는 자율이동 로봇의 실시간 제어를 검증하고 적용하고자 한다.
Kim, Kuk-Se;Yang, Sang-Gi;Rasheed, M.Tahir;Ahn, Seong-Soo;Lee, Joon
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.331-339
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2008
Nowadays with advancement in technology and aging society, the number of disabled citizens is increasing. The disabled citizens always need a caretaker for daily life routines especially for mobility. In future, the need is considered to increase more. To reduce the burden from the disabled, various devices for healthcare are introduced using computer technology. The power wheelchair is an important and convenient mobility device. The demand of power wheelchair is increasing for assistance in mobility. In this paper we proposed a robotic wheelchair for mobility aid to reduce the burden from the disabled. The main issue in an autonomous wheelchair is the automatic detection and avoidance of obstacles and going to the pre-designated place. The proposed algorithm detects the obstacles and avoids them to drive the wheelchair to the desired place safely. By this way, the disabled will not always have to worry about paying deep attention to the surroundings and his path. User has a handheld bio-sensor monitoring system for get user's bio-signal. If user detects unusual signal, alarm send to protector.
In this thesis, we examine the development status of autonomous mobility services using various artificial intelligence algorithms and propose a solution by combining edge and cloud computing to overcome technical difficulties. A fully autonomous vehicle with enhanced safety and ethics can be implemented using the proposed solution. In addition, for the future of 2035, we present a new concept that enables two- and three-dimensional movement via cooperation between ecofriendly, low-noise, and modular fully autonomous vehicles. The zero-error autonomous driving system will safely and conveniently transport people, goods, and services without time and space constraints and contribute to the autonomous mobility services that are free from movement in connection with various mobility.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.5
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pp.599-604
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2008
Recently, many researches for autonomous mobile system have been proposed, which can recognize surrounded environment and navigate to destination without outside intervention. The basic sufficient condition for the autonomous mobile system is to navigate to destination safely without accident. In this paper, we propose a path planning method in local region for safe navigation of autonomous system through evaluation of the road surface distortion(damaged/deformed road, unpaved road, obstacle and etc.). We use laser distance sensor to get the information on the road surface distortion and apply image binalization method to evaluate safe region in the detected local region. We show the validity of the proposed method through the computer simulation based on the artificial local road map.
본 논문은 기존에 사람의 인력이나 열화상 카메라에 의존하고 있는 배전선 기자재 점검을 사람대신 로봇이 점검 작업을 하고 기존의 열화상 카메라만 사용하는 점검 방법에 CCD 카메라를 추가로 사용하여 열화상 이미지와 실영상을 같이 획득하도록 하여 배전선 점검 작업의 안전성 확보와 고장진단의 결과 값들의 객관성 있고 정확한 데이터를 획득을 할 수 있도록 하였다. 그리고 로봇이 가공지선을 자율주행하면서 발생하는 포스트 간 이동, 가공지선 회피, 가공지선 다 분기와 같은 문제가 발생하게 되는데 이러한 문제점들은 센서 융합 방법을 사용하여 로봇이 가공지선을 원활하게 자율주행을 할 수 있도록 하였다. 그리고 배전선 기자재들의 자연적 현상 때문에 발생하는 기자재의 부식과 열화로 변하게 되는 기자재들의 온도를 열화상 카메라로 분석하여 배전선 기자재들의 불량 기준 온도를 초과하게 되면 열화상 이미지와 CCD 카메라의 실영상 이미지가 자동으로 캡쳐 되고 저장 될 수 있게 하였다. 이러한 모든 동작들은 로봇이 자율주행을 하면서 이루어진다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.63-68
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2022
Autonomous driving technology has recently made great progress with the introduction of deep reinforcement learning. In order to effectively use deep reinforcement learning, it is important to select the appropriate activation function. In the meantime, many activation functions have been presented, but they show different performance depending on the environment to be applied. This paper compares and evaluates the performance of 12 activation functions to see which activation functions are effective when using reinforcement learning to learn autonomous driving on highways. To this end, a performance evaluation method was presented and the average reward value of each activation function was compared. As a result, when using GELU, the highest average reward could be obtained, and SiLU showed the lowest performance. The average reward difference between the two activation functions was 20%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.377-383
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2021
Recently, in accordance with the 4th industrial revolution, The use of autonomous mobile robots for flexible logistics transfer is increasing in factories, the warehouses and the service areas, etc. In large factories, many manual work is required to use Simultaneous Localization and Mapping(SLAM), so the need for the improved mobile robot autonomous driving is emerging. Accordingly, in this paper, an algorithm for mapless navigation that travels in an optimal path avoiding fixed or moving obstacles is proposed. For mapless navigation, the robot is trained to avoid fixed or moving obstacles through Deep Q Network (DQN) and accuracy 90% and 93% are obtained for two types of obstacle avoidance, respectively. In addition, DQN requires a lot of learning time to meet the required performance before use. To shorten this, the target size change algorithm is proposed and confirmed the reduced learning time and performance of obstacle avoidance through simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.76-76
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2023
최근 자율주행과 관련한 시장의 관심은 기존 자동차 자율주행에서 선박 자율운항으로 자연스럽게 이동하고 있다. 이에 인공지능 및 빅데이터 등과 같은 최근 기술을 선박 자율주행에 적용하는 자율운항선박(MASS: Maritime Autonomous Surface Ship) 개발이 활발히 진행되고 있으며, 레이더 및 카메라 등과 같은 센서 정보를 선박 자율운항에 적용하여 다양한 선박 운동 및 정보를 획득하는 연구 기술이 집중되고 있다. 이러한 경향에 따라 IMO(International Maritime Organization)과 같은 국제기구에서도 자율운항선박 표준화 본격 논의로 기술표준 선점 경쟁에 참여하고 있다. 이 중 연안 자율운항선박 개발은 IMO에서 주관하는 무인화 핵심기술로 여겨지고 있어, 기존 대양 항해 기술과 함께 연안 항해에 대한 기술 개발의 중요성이 높아지고 있다. 특히 항만 인근 해역에서는 다수의 선박이 입출항함으로 인해 해상에서의 안전과 물류의 효율화가 요구되기 때문에 고도화된 자율운항 기술개발이 필요하다. 하지만 자율운항선박에서의 상황인식 기술은 탑재된 센서의 제한된 시야각 및 기상조건에 따른 인식률이 떨어지는 문제가 생긴다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 육상에 설치된 레이더를 활용하여 선박을 탐지할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 육상 레이더를 기반하여 얻어진 레이더 화면상의 물표 정보를 이용해 인공지능 기법에 활용하기 위한 라벨링 자동 생성 방법에 대해 소개한다. 얻어진 물표 정보에 인공지능 기법을 적용하여 선박 길이 정보를 추정하는 기술에 대해 소개한다.
IoT 연구과제와 관련하여 향후 비즈니스에서 가장 중요한 근거가 되는 IoT 플랫폼을 스마트홈, 자동차 등에서 기업과 제품개발 동향을 살펴 보았다. IoT 플랫폼은 크게 가정을 중심으로 하는 스마트 홈, 이동 공간을 넘어 새로운 생활 공간으로 확장이 가능한 자동차 공간, 제품의 제조, 배송 등이 모두 이루어지는 스마트 팩토리 등으로 나누어질 수 있다. 이중 스마트 홈과 관련해서는 가정 내의 가전기기의 융합과 통합의 중심이 되는 역할을 어떤 기기, 어떤 방식의 인터페이스가 주도권을 잡아 갈지는 관련 기업들에게는 사활을 건 승부처가 된다. 그런 면에서 금번 전시회에서 아마존의 알렉사는 매우 중요한 음성인식 기반의 인터페이스로 부각되었다. 특히 향후 가정의 중심 기기가 무엇이든지 그 기기를 통합하는 인터페이스로 다양한 제휴 제품을 아마존이 아닌 다른 업체들로 하여금 소개할 수 있게 함으로써 향후 매우 중요한 위치를 잡았다고 볼 수 있다. 자율주행차는 아직까지 플랫폼으로 연결할 만큼 주도적인 사물인터넷 인터페이스는 선보이지 않았지만, 역시 알렉사 등이 포드, 현대, 도요다 등을 통해 채택된 것을 볼 수 있었고, 그 밖에 헬쓰케어와 연계한 차별화를 통해 꽤하는 것들도 볼 수 있었다. 다만 자율주행차가 새로운 생활 공간으로 자리잡기까지는 자율주행차의 상용화가 이루어질2020년 이후까지는 기다려야 할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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