• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.42 no.4
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• pp.519-526
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• 2022

Basically, autonomous vehicles drive using road and traffic information collected by various sensors. However, it is known that there is a limitation to realizing fully autonomous driving with only such technologies and information. In recent, various efforts are being made to overcome the limitations of sensor-based autonomous driving, and efforts are also underway to utilize more specific and accurate road and traffic information, called local dynamic map (LDM). However, LDM-related data standards and specifications have not yet been sufficiently verified, and research on the spatiotemporal scope of LDM during autonomous driving is extremely limited. Based on this background, the purpose of this study is to identify these limitations through an analysis of previous LDM-related studies and to present a framework for calculating the spatiotemporal activation section of LDM-based road and traffic information.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.3
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• pp.93-102
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• 2023

Data processing through the cloud causes many problems, such as latency and increased communication costs in the communication process. Therefore, many researchers study edge computing in the IoT, and autonomous driving is a representative application. In indoor self-driving, unlike outdoor, GPS and traffic information cannot be used, so the surrounding environment must be recognized using sensors. An efficient autonomous driving system is required because it is a mobile environment with resource constraints. This paper proposes a machine-learning method using neural networks for autonomous driving in an indoor environment. The neural network model predicts the most appropriate driving command for the current location based on the distance data measured by the LiDAR sensor. We designed six learning models to evaluate according to the number of input data of the proposed neural networks. In addition, we made an autonomous vehicle based on Raspberry Pi for driving and learning and an indoor driving track produced for collecting data and evaluation. Finally, we compared six neural network models in terms of accuracy, response time, and battery consumption, and the effect of the number of input data on performance was confirmed.

• 전기의세계
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• v.46 no.3
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.131-132
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• 2020

자율운항선박 지원 6종서비스는 자율운항선박의 도입에 따른 항계 및 협수로 내에서 터미널까지 안정적으로 통항과 자율적인 이·접안 및 화물 적·하역이 가능하도록 안전운항을 지원하는 기술을 의미한다. 자율운항선박 지원 6종서비스에는 근접 선박에 대한 연속 회피가 가능한 자율운항 지원 서비스, 인공지능 센서 융합을 통한 접·이안 및 계류 지원 서비스, 스마트 해상 물류 프로세스를 위한 화물 양·적하 및 선박 입출항 지원 서비스, PSC 점검율 제고를 위한 PSC 점검 지원 서비스, 선박의 주요 기기를 육상에서 관찰하기 위한 상태모니터링 지원 서비스, 해양사고 발생 시 신속한 조치를 위한 사고대응 지원 서비스로 이루어져 있다. 이 연구에서는 개발되는 안전운항 지원서비스 6종의 실용성 및 현장 적용 가능성을 테스트하기 위한 실선박 기반의 검증 시나리오를 개발하고 6종 서비스의 육상 시범 운용을 위한 인프라를 구축하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.1-2
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• 2011

최근 많은 분야에 무인시스템이 도입되고 있다. 초기에는 산업분야에서 인간이 하기 힘들거나 위험한 작업을 대신하는 단순 반복적인 자동화기술이 대부분이었으나, 최근에는 전자통신 기술발달에 힘입어 무인자동차, 무인항공기, 무인잠수정, 무인선박 등이 연구 개발되고 있다. 본연구에서는 자율형 소형무인선을 개발하고자 하였으며, 이와 관련하여 인터넷기반의 무선통신제어, 동력 추진 조타 냉각시스템, GPS 영상 헤딩센서 등 센싱시스템, 자율운항을 위한 제어기설계, GUI 등을 연구하였다. 아울러, 해상실험을 통해 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.170-172
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• 2021

최근 메타버스, 디지털트윈 등 산업계의 요구가 높아지고, 아울러 스마트홈, 스마트시티, 스마트팩토리와 같은 사물인터넷을 근간으로 하는 상용화 기술의 발전이 가속화되고 있다. 현실 세계의 센서와 구동기의 연결을 통해 사물들을 통한 현실세계 인식 및 제어에 초점을 맞추어 왔던 기존 사물인터넷 기술에서 이제는 사물 간 자율협업을 통한 문제 해결에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문은 미디어사물인터넷 국제표준인 MPEG-IoMT의 아키텍처 및 유스케이스를 통해 미디어사물의 자율협업에 대한 기본적인 개념을 전달하려 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.143-144
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• 2022

자율운항선박의 원격제어를 위해 선박으로부터 다양한 종류와 포맷의 데이터를 전송받아야 한다. 선체 주변환경을 파악하기 위해 CCTV 영상을, 선박의 운항상 태를 파악하기 위해 각종 센서 메시지를, 레이더신호를 전시하기 위한 레이더 신호 혹은 이미지 등의 데이터를 받아 육상제어 시스템에 전시하고, 사용자의 제어명령을 선박에 전달하기 위한 메시지 교환시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1139-1140
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• 2023

자율주행 시스템이 발전됨에 따라 더욱 효율적이고 안전성이 있는 실시간 제어와 알고리즘이 요구된다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 유아용 전동차를 이용하여 다양한 상황 속 자율적이고 정교한 제어를 제시한다. 여러 센서에서 받아오는 정보를 가공하여 다음 행동에 대한 신호를 실시간으로 생성하여 안전하고 부드러운 자율주행 시스템 방법을 탐구한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.8
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• pp.45-53
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• 2015

스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.29-34
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• 2013

This study presents the remote control of a mobile robot using iPhone based on ad hoc communication. Two control interfaces are proposed to control a mobile robot using iPhone : Remote control by a user and autonomous control. To evaluate the effectiveness of algorithms for trajectory following, a simulator are developed where a virtual robot follows a referenced trajectory in a monitor by iPhone interface. In the proposed simulator, some algorithms are tested how they work well or not for trajectory following of a mobile robot. Comparative results by remote user control and autonomous control are shown. Results of an experiment show that the proposed simulator can be effectively used for testing the effectiveness of autonomous tracking algorithms.