• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.464-470
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• 2021

Automobiles have been used as simple means of transportation, but recently, as automobiles are rapidly becoming intelligent and smart, and automobile preferences are increasing, research on IT technology convergence is underway, requiring basic high-performance functions such as driver's convenience and safety. As a result, autonomous driving and semi-autonomous vehicles are developed, and these technologies sometimes deviate from lanes due to environmental problems, situations that cannot be judged by autonomous vehicles, and lane detectors may not recognize lanes. In order to improve the performance of lane departure from the lane detection system of autonomous vehicles, which is such a problem, this paper uses fast recognition, which is a characteristic of YOLO(You only look once), and is affected by the surrounding environment using CSI-Camera. We propose a lane detection system that recognizes the situation and collects driving data to extract the region of interest.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1090-1093
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• 2020

운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.55-60
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• 2006

지능형 로봇이 성장 동력 산업으로 선정되면서 국가적인 관심이 지능형 로봇산업에 모이고 있다. 지능형 로봇의 분야에서 있어 자율 이동 로봇에 관한 연구는 중요한 이슈가 되고 있다. 주어진 환경에서 환경을 인식하고, 얻어진 정보에 따라 효율적인 주행을 하기 위해 환경지도를 구성한다. 구성된 환경지도를 기반으로 목표지점을 향한 광역경로 계산을 수행하고, 얻어진 경로를 따라 이동함으로써 목표점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경지도로부터 최단시간 광역 경로를 계산하는 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 제안한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.20 no.7
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• pp.155-162
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• 2003

We propose a new technique far real-tine controller design of a autonomous cruise mobile robot with three drive wheels. The proposed control scheme uses a Caussian function as a unit function in the fuzzy neural network. and a back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-foray. The control performance of the proposed controller is illustrated by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a autonomous cruise mobile robot driven by three independent wheels.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.06a
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• pp.1697-1700
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• 2003

We propose a new technique for real-time controller design of a autonomous cruise mobile robot with three drive wheels. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network, and a back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The control performance of the proposed controller is illustrated by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a autonomous cruise mobile robot driven by three independent wheels.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.321-322
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• 2022

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System) 기반으로 한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법으로 지도 정보를 습득 및 저장하고, 이를 기반으로 맵핑된 환경과 환경 내 장애물을 회피하여 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. ROS는 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 시각화 도구, 패키지 관리 등 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있도록 라이브러리와 도구를 제공한다. 또한 로봇 동작에 사용되는 프로세스 간 TCP-IP 통신을 통해 연동할 수 있도록 한다[1]. Ubuntu 18.04 버전의 OS에 ROS Melodic 버전을 설치해서 앱으로 선택된 목적지로 이동하는 물류 이송 로봇을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.98-101
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• 2002

기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다. 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.214-219
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• 2007

In this paper, a new magnetic position sensing mettled for autonomous vehicle and robot guidance is presented. In autonomous vehicle and robot control, position sensing is an important task for the identification of their locations, such as the current position within a trajectory. The magnet based autonomous vehicle and robot was identified position via magnetic materials. In the magnetic sensing system, the Earth field is one of the largest disturbance. To removal of the Earth field, this paper proposes 1-dimensional magnetic field sensors array and develops precise petition sensing system using linear operating region of the magnetic field sensor. This proposal is verified a feasible magnetic position sensing system for autonomous vehicle and robot guidance by the experimental results.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.15 no.4
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• pp.68-80
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• 2016

This study proposes the traffic prediction and optimal traffic control system based on cell transmission model and genetic algorithm in cloud environment. The proposed prediction and control system consists of four parts. 1) Data preprocessing module detects and imputes the corrupted data and missing data points. 2) Data-driven traffic prediction module predicts the future traffic state using Multi-level K-Nearest Neighbor (MK-NN) Algorithm with stored historical data in SQL database. 3) Online traffic simulation module simulates the future traffic state in various situations including accident, road work, and extreme weather condition with predicted traffic data by MK-NN. 4) Optimal road control module produces the control strategy for large road network with cell transmission model and genetic algorithm. The results show that proposed system can effectively reduce the Vehicle Hours Traveled upto 60%.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.1
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• pp.265-275
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• 2023

The purpose of this paper is to devise an optimal route allocation algorithm for automated vehicle(AV) in monitoring quality of road infrastructure to support the road safety. The tasks of an AV in this paper include visiting node-links at least once during its operation and checking status of road infrastructure, and coming back to its depot.. In selecting optimal route, its priority goal is visiting the node-links with higher risks while reducing costs caused by operation. To deal with the problem, authors devised reward maximizing algorithm for AVs. To check its validity, the authors developed simple toy network that mimic node-link networks and assigned costs and rewards for each node-link. With the toy network, the reward maximizing algorithm worked well as it visited the node-link with higher risks earlier then chinese postman route algorithm (Eiselt, Gendreau, Laporte, 1995). For further research, the reward maximizing algorithm should be tested its validity in a more complex network that mimic the real-life.