• 제목/요약/키워드: 자율형

검색결과 775건 처리시간 0.034초

스마트 항로표지를 위한 안전한 전력 관리 기술에 관한 연구

  • 장태욱
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
    • /
    • pp.27-28
    • /
    • 2021
  • 항로표지는 무인으로 운영이 되며 즉각적인 유지 보수등이 어려워 전력 관리 및 안전 운영이 중요한 요소가 된다. 기존 2차 전지관리 시스템의 단점을 보완할 수 있는 기술을 확보 하여 안전한 자율 운영이 가능한 방법을 제시 하고자 한다.

  • PDF

자율 로봇의 오류 보정을 위한 이정표 상태 생성 방법 (Milestone State Generation Methods for Failure Handling of Autonomous Robots)

  • 한현구
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제12권6호
    • /
    • pp.2760-2769
    • /
    • 2011
  • 지능형 자율 로봇은 주어진 목표를 달성하기 위하여 계획을 수립한다. 계획은 로봇이 목표를 달성하기 위한 행위들의 나열이며 모든 행위들이 순차적으로 그리고 성공적으로 실행되었을 때 목표를 달성하게 된다. 그러나 복잡하고 역동적인 현실 세계에서는 여러 가지 요인에 의하여 발생할 수 있는 예상하지 못한 상황으로 인하여 로봇이 계획한 행위들을 더 이상 실행하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 그러므로 지능형 자율 로봇은 이러한 돌발 상황을 적절히 대처하여 주어진 임무를 성공적으로 완수할 수 있는 효과적인 처리 방법을 가지고 있어야 한다. 이정표 상태를 이용한 계획 보정 방법은 이러한 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 방법으로서 다른 계획 보정 방법들의 장점을 가지고 있다. 본 논문은 이정표 상태를 생성하는 방법으로 후진 방법과 이정표 상태들을 구성하는 조건들에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 오류 보정 방법은 부여된 가중치를 보정해야 할 조건들의 우선순위로 사용할 수 있다. 후진 방법에 의하여 생성된 이정표 상태들은 복잡정도가 낮고 또한 적당한 값의 가중치를 가지게 되므로 이정표를 이용한 효율적인 계획 오류 보정 방법을 보장하게 된다.

고투자율 등방성 자기물질을 이용한 공진형 마그네토미터의 설계 (Design of Resonant-Type Magnetometer Using High Permeability Isotropic Magnetic Material)

  • 임정빈;심영호;안영섭
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.133-139
    • /
    • 2005
  • 스마트 디지털 콤파스를 구현하기 위하여 고투자율 등방성 자기물질을 이용한 공진형 마그네토미터(RM)을 설계하였다. 코어에 감은 코일의 인덕턴스 L은 코어의 투자율 $\mu(H)$ 에 비례함을 이론적으로 정립하였고, L의 변화는 간단한 슈미트 트리거 회로를 이용하여 주파수로 획득할 수 있었다. 또한, 반도체 스위치를 이용함으로서 회로를 간단히 구성할 수 있고, 온도에 따른 드리프트와 작동점 이동 문제를 해결할 수 있었다. 자기코어는 Metglas사의 2705M이 최적임을 알았고, RM을 이용하여 측정한 값으로 선체영구자기 성분을 구할 수 있음을 확인하였다.

  • PDF

수중비행체의 자율제어를 위한 지능형 장애물회피 알고리즘 (Intelligent Obstacle Avoidance Algorithm for Autonomous Control of Underwater Flight Vehicle)

  • 김현식;진태석
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제19권5호
    • /
    • pp.635-640
    • /
    • 2009
  • 실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

3D 자동차 시뮬레이터 기반 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크 (Interactive ADAS development and verification framework based on 3D car simulator)

  • 조든솔;정세열;김형수;이승기;김원태
    • 전기전자학회논문지
    • /
    • 제22권4호
    • /
    • pp.970-977
    • /
    • 2018
  • 자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.

인공지능 에이전트 대화형 인터랙션에서의 감탄사 효과: 자율주행 맥락에서 (The Effect of Interjection in Conversational Interaction with the AI Agent: In the Context of Self-Driving Car)

  • 이수지;서지윤;최준호
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제8권1호
    • /
    • pp.551-563
    • /
    • 2022
  • 이 연구의 목적은 자율 주행 차량의 체화된 에이전트가 '감탄사'를 사용하여 감정 표현을 드러낸 대화 상호작용을 할 경우 사용자 경험에 어떠한 효과를 나타내는지 확인하는 것이다. 감탄사 포함 유무와 대화 유형(과제 중심적 대화 vs. 관계 중심적 대화)의 조건에 따라 실험을 설계하였다. 온라인 실험으로 각 조건별로 4가지 대화 시나리오영상을 시청한 후, 해당 에이전트에 대한 친밀도, 호감도, 신뢰도, 사회적 실재감, 지각된 의인화, 향후 이용 의도를 측정하였다. 분석 결과, 에이전트가 감탄사를 사용할 경우 두 대화 유형 모두에서 사회적 실재감의 주 효과가 나타났다. 에이전트가 감탄사를 사용하지 않을 경우 과제 중심적 대화 유형에서 신뢰와 향후 이용 의도가 높았다. 에이전트가 감탄사를 사용하여 감정적 표현을 더하는 것은 사회적 실재감을 높이는 효과는 발견했지만, 다른 사용자 경험 요인에 대한 영향은 나타나지 않았다.

딥 러닝 기반 다중 카메라 영상을 이용한 해상 장애물 탐지 추적에 관한 연구

  • 박정호;노명일;이혜원;조영민;손남선
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
    • /
    • pp.186-186
    • /
    • 2022
  • 과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

  • PDF