• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.4
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• pp.129-137
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• 2010

Currently used shortest path search algorithms involve graphs with vertices and weighted edges between each vertex. However, when finding the shortest path with a randomly shaped obstacle(an island, for instance) positioned in between the starting point and the destination, using such algorithms involves high memory inefficiency and is significantly time consuming - all positions in the map should be considered as vertices and every line connecting any of the two adjacent vertices should be considered an edge. Therefore, we propose a new method for finding the shortest path in such conditions without using weighted graphs. This algorithm will allow finding the shortest obstacle bypass given only the positions of the obstacle boundary, the starting point and the destination. When the row and column size of the minimum boundary rectangle to include an obstacle is m and n, respectively, the proposed algorithm has the maximum time complexity, O(mn). This performance shows the proposed algorithm is very efficient comparing with the currently used algorithms.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.17 no.6
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• pp.16-26
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• 2023

With the growing demand for unmanned aerial vehicles (UAVs), various collision avoidance methods have been proposed, mainly using LiDAR and stereo cameras. However, it is difficult to apply these sensors to small UAVs due to heavy weight or lack of space. The recently proposed methods use a combination of object recognition models and distance sensors, but they lack information on the obstacle size. This disadvantage makes distance determination and obstacle coordination complicated in an early-stage collision avoidance. We propose a method for estimating obstacle sizes using a monocular camera-YOLO and infrared sensor. Our experimental results confirmed that the accuracy was 86.39% within the distance of 40 cm. In addition, the proposed method was applied to a small UAV to confirm whether it was possible to avoid obstacle collisions.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1996.10b
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• pp.1153-1156
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• 1996

본 논문은 새로운 지역 경로 계획 알고리즘으로 DPH(Distance Profile Histogram)방법과 뉴럴네트워크를 사용한 주행 방법을 제안한다. DPH방법은 격자형 환경 모델을 기반으로 장애물의 존재 유무와 거리정보와 같은 장애물의 기하학적 배치정보를 사용하게 된다. 또한 긴 장애물이나 막힘상황(Dead end)과 같이 지역 경로 계획만으로는 회피하기 어려운 상황에서는 뉴럴네트워크에 의해 학습된 정보에 의해 주행하는 방법을 사용했다.

• Convergence Security Journal
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• v.17 no.2
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• pp.81-88
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• 2017

It is occurred frequently the reverse nearest neighbor queries to find objects where a query point can be the nearest neighbor object in recently applications like the encrypted spatial database. In a search space of the real world, however, there are many physical obstacles(e.g., rivers, lakes, highways, etc.). It is necessary the accurate measurement of distances considered the obstacles to increase the retrieval performance such as this circumstance. In this study, we present the algorithm and the measurement of distance to optimize the processing performance of reverse nearest neighbor queries in a search space with the presence of obstacles.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2014.03a
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• pp.649-653
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• 2014

채널 내부에 장애물이 존재하는 유동 형태는 다양한 공학적 문제에서 나타나고 있으므로 여러 가지 형상 및 유동 조건에 따른 유동 특성 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 장애물의 형상을 일정한 크기의 원형 실린더로 설정하고 실린더는 위아래 채널 벽 중앙에 위치하도록 하여 2차원 채널 내에 원형 실린더가 존재하는 경우에 대하여 CFD연구를 수행하였다. 실린더와 위아래 채널 벽면과의 거리를 변화시켜 각각의 거리에 대해 유동 재부착 길이, 유동의 주기성, 항력계수 등의 유동 특성을 관찰하였다. 연구결과 각 간격[실린더벽면과 채널벽면간의 거리(G)/실린더지름(d)]이 0.5, 1, 2, 3, 5, 15에 따른 재 부착 지점(Reattachment Length)은 채널 벽면이 실린더로부터 멀어질수록 완전히 열린 유동장에서의 유동 재부착 지점에 수렴해간다는 것을 확인하였다. 즉 거리가 멀어질수록 벽면 영향이 줄어든다는 것을 확인하였다. 또한 각각의 경우에 대해 항력계수 값을 구하였고, 이를 완전히 열린 유동장에서의 항력계수 값과 비교해 보았다. 그 결과 벽면으로부터의 떨어진 거리가 5부터 벽면의 효과가 줄어들어 10이상이 되었을 때부터 그 영향이 아주 미미하다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.311-312
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• 2009

$A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 계획은 이동 로봇이나 게임 유닛이 주어진 환경에서 장애물과 충돌 없이 이동 가능한 경로를 찾는데 많이 사용된다. 그러나 $A^*$ 알고리즘은 출발 지점에서 목적 지점까지의 최단 거리를 갖는 경로를 찾는다. 두 지점 사이에 장애물이 있는 경우, 최단 경로는 보통 두 지점 사이의 장애물의 모서리를 스치는 경로이다. 따라서 로봇이나 게임 유닛이 최단 경로로 이동할 때, 장애물의 모서리에 부딪힐 수 있는 위험성이 커진다. 일반적인 격자 지도의 한 셀은 장애물이 있는 경우의 무한대의 비용과 장애물이 없는 경우의 비용을 갖는다. 본 논문에서는 장애물에 가까울수록 장애물이 없는 경우보다 높은 비용을 갖는 점층적 격자 지도(gradation grid map)를 이용한다. 점층적 격자 지도를 통해 $A^*$ 알고리즘은 장애물 근처의 높은 비용을 갖는 셀을 되도록 통과하지 않는 경로, 즉 보다 안전한 경로를 생성한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1921-1922
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• 2006

청소 로봇의 장애물 판단은 청소 로봇이 정확하고 빠르게 장애물을 파악하여 정밀한 제어를 수행하며 청소 효율을 향상 시키는데 중요하다. 청소 로봇이 장애물을 판단하는데 여러 가지 알고리즘이 있지만 신경망 알고리즘 특히, BP(Back-Propagation) 알고리즘을 적용하여 장애물 인식에 있어 반복학습 시키면 청소 로봇은 보다 빠르고 정착하게 장애물을 스스로 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 청소 로봇에 부착된 초음파 센서와 장애물과의 거리데이터를 얻어, 이를 BP 알고리즘에 적용하는 것을 연구하며 학습률, 반복학습, 최대 제곱 오차값를 조정한 실험결과로 특성변화를 관찰하고 해석하여 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1531-1532
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• 2008

본 논문은 앞을 볼 수 없는 시각 장애인의 보행 시 장애물에 대한 안전을 고려한 시스템으로 보행 시 전방에 보행 장애 물체가 나타날 경우 초음파 센서가 장애물의 위치거리를 측정하고 측정된 거리 데이터를 근거리 무선통신을 통해 송.수신하여 이를 최종적으로 사용자인 시각 장애인에게 음성으로 사전 경고함으로써 발생할 수 있는 위험 요소를 대처하는데 기여할 수 있도록 설계하였다. 설계된 시스템은 IT관련 기술을 활용함으로써 휴먼 IT기술을 구현하고자 하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.2
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• pp.115-121
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• 2022

As city environments have recently become crowded, there are many obstacles that interfere with the walking of the visually impaired on pedestrian roads. Typical examples include ballads, parking breakers and standing signs, which usually do not get in the way, but blind people may be injured by collisions. To solve such a problem, many solutions have been proposed, but they are limited in applied in practical environments due to the several restrictions such as outside use only, inaccurate obstacle sensing and requirement of special devices. In this paper, we propose a new method to automatically detect obstacles while walking on the pedestrian roads and warn the collision risk in advance by using only sensors embedded in typical mobile phones. The proposed method supports the walking of the visually impaired by notifying the type of obstacles appearing in front of them as well as the distance remaining from the obstacles. To accomplish this goal, we utilized an object recognition technology applying the latest deep learning algorithms in order to identify the obstacles appeared in real-time videos. In addition, we also calculate the distance to the obstacles using the number of steps and the pedestrian's stride. Compared to the existing walking support technologies for the visually impaired, our proposed method ensures efficient and safe walking with only simple devices regardless of the places.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.5
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• pp.2400-2405
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• 2013

We detect the obstacle for the UGV(unmanned ground vehicle) from the compound image which is generated by stereo vision sensor masking the depth image and color image. Stereo vision sensor can gathers the distance information by stereo camera. The obstacle information from the depth compound image can be send to mobile robot and the robot can localize the indoor area. And, we test the performance of the mobile robot in terms of distance between the obstacle and the robot's position and also test the color, depth and compound image respectively. Moreover, we test the performance in terms of number of frame per second which is processed by operating machine. From the result, compound image shows the improved performance in distance and number of frames.