최근 기계학습이 중요하게 연구되고 있다. 기계학습을 활용한 응용을 위해서는 지능형 응답을 수행하기 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자율형 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 자율 기계학습 플랫폼과 연동하여 수집된 데이터로부터 추출된 지식을 저장하고 이를 추천, 예측과 같은 서비스에 활용한다.
선박의 전통적인 운항 패턴은 국제적인 기준과 본선의 선장 및 승조원의 역할 수행이 중심이 되지만 자율 운항 선박(Autonomous Ship)에서는 컴퓨터 기반의 시스템과 소프트웨어가 선박의 항해, 기관 정보를 수집하여 상화 인식과 지능형 항로 의사 결정 시스템의 판단에 따라 본선 자체 또는 육상에서의 원격 관제를 통하여 자율운항 모드가 실행이 되어야 한다.. 이 연구에서는 이러한 자율운항 선박의 모든 데이터의 수집과 정보 교환,를 위한 "디지털 브릿지" 플랫폼을 개발하고 시나리오에 기반한 자율운항에 대한 알고리즘을 연구 개발하였다.
지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.
본 논문은 도로에 설치된 인프라 시스템 및 타 자율 주행 차량과 협력하여 주행하는 협력형 무인 자율 주행 차량 기술을 위한 멀티케스트 통신 기법을 소개한다. 협력형 자율 주행 차량은 주행 안전성 향상을 위해 인프라 시스템 및 주변 차량과 통신한다. 교환되는 정보는 차량 안전과 관련 된 정보이며 다수의 자율 주행 차량에게 정의된 시간 내에 반드시 전송되어야 한다. 그러나 차량 통신 국제 표준인 WAVE는 협력형 자율 주행을 위해 요구되는 멀티케스팅 통신의 높은 전송 성공을 보장하지 않는다. 본 논문에서는 WiVCL이라는 MAC 계층의 고신뢰 멀티케스트 기법을 제안한다. IEEE 802.11p 및 BMW와 비교한 결과 WiVCL은 높은 전송 성공률과 예측 가능한 전송 지연 시간을 보여줌을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
소프트웨어가 수행되는 환경은 점점 복잡해지고, 예측이 어려워지고 있지만, 소프트웨어의 자율성과 견고성을 달성하는 것은 여전히 어려운 문제 중에 하나이다. 적응형 소프트웨어는 소프트웨어의 복잡성을 해결하고 자율성과 견고성을 달성하는데 기여할 새로운 소프트웨어 개발 패러다임으로 떠오르고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경과 자신의 상태를 인지하고 현재의 성능을 향상시킬 방법을 스스로 판단하여 소프트에어의 구조 및 행위를 변경할 수 있는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 적응형 소프트웨어의 개발 초기단계에서 요구사항 분석 단계에서 추출된 목표와 시나리오를 이용하여 어떻게 적응형 소프트웨어의 각 기능을 정의하는 방안을 제시한다.
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.
본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 '자율운항선박 기술개발' '사업의 Ship2Ship2Shore 데이터 교환 및 통신기술 개발 과제의 연구현황과 시사점을 소개한다. 2024년 자율운항선박 실증선에서 개발된 시제품을 탑재하여 실증 할 예정이며, 이를 위해 시제품 개발 현황과 연구과정에서 식별된 문제점 분석을 통해 미래형 자율운항선박 개발을 위한 시사점을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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