• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06e
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• pp.33-36
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• 2002

본 논문은 고정 및 이동물체와의 효율적인 충돌회피 알고리즘으로 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 충돌회피 알고리즘은 이동로봇의 동적 특성을 고려하지 않고 최적의 경로생성에만 관심을 둠으로써 실제 이동로봇이 추종하기 어려운 경로를 생성하기 쉽다. 그러므로 이동로봇의 동적 특성을 고려한 충돌회피 알고리즘을 위해, 이동로봇과 장애물과의 상호작용관계를 가상의 힘으로 정의한 임피던스제어 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이런 단순 임피던스제어 알고리즘만으로는 갑작스런 장애물의 출현 시 이동로봇의 속도가 증가하고 장애물이 사라지면 속도가 감소하는 비효율적인 속도제어라는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 충돌 가능성에 따른 새로운 속도제어 방식을 고려한 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하고 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.120-121
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• 2012

자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2459-2461
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• 2003

본 논문은 차량 내에 설치된 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 도로 영상으로부터 주행차선내에 있는 장애물을 인식하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 주행하는 차선과 관련이 있는 차선 정보만을 이용하여, 스테레오 영상에서 변이도를 추출할 수 있는 변이도 함수인 DLI(Disparity of lane-related information)를 정의하였다. DLI는 선행 차량과 같은 장애물은 주위보다 상대적으로 큰 에지값을 가진다는 특성을 이용하여, 주행차선 내에 있는 장애물의 유무를 검출하고 위치를 유추한다. 제안된 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DLI를 이용한 선행차량 인식기법의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여 제안한 방법의 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1022-1027
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• 2014

Based on the modeling of DGPS antenna and antenna site environment, the DGPS short-monopole antenna performance according to the antenna surrounding environment are analyzed in this paper. The DGPS antenna site modeling that considers the ground conductivity and radio wave obstacles is performed and the general requirements for DGPS antenna site are proposed. In case of antenna site with proper radials on the ground plane of the fixed scale, the effect for antenna matching network due to the ground conductivity and radio wave obstacles is small but the impact on the radiation efficiency is large. To provide the stable DGPS service, it is important to install the DGPS antenna on the flat ground plain with good conductivity and without radio wave obstacles.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1034-1041
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• 2014

This paper propose a fuzzy inference model for obstacle avoidance for a mobile robot with an active camera, which is intelligently searching the goal location in unknown environments using command fusion, based on situational command using an vision sensor. Instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. In this paper, "command fusion" method is used to govern the robot motions. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. We describe experimental results obtained with the proposed method that demonstrate successful navigation using real vision data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.22-24
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• 2016

대형 구조물을 관리하는 위험에 대처하기 위해 다양한 벽면 이동 로봇이 개발되고 있지만, 장애물이 있는 벽면에서 제한적인 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 벽면 이동로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 진공 모터를 부착한 6관절 다리를 네 개 사용하여, 부착을 위한 별도 장치없이 벽면에 안정적으로 흡착되어 벽면을 이동할 수 있다. 또한 카메라와 적외선센서를 이용하여 장애물을 인식하면 피하거나 건너갈 수 있다. 로봇은 각 다리를 제어하기 위한 4개의 MCU와 각 다리의 MCU를 제어하는 중앙 MCU로 구성된다. 중앙 MCU는 다리를 제어하는 MCU를 통합 관리하여 로봇 전체를 제어한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.237-238
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• 2019

현시대에 자율주행 기술이 자동차를 단순 이동수단에서 이동성을 확보한 생활공간으로 자동차의 근본적인 개념을 변화시켜 새로운 산업 패러다임적 가치뿐 아니라, 사회 경제적 변혁을 예고하고 있다. 이미 전 세계적인 기업들은 자율주행 시스템을 구축하고 개발하여 실제 생활에서 활용도 하고 있다. 그럼에도 불구하고 상용화를 하기 위해선 아직 법/제도의 부재, 안정성, 가격 등 여러부분에서 문제점들을 극복해야한다. 본 과제인 라인트레이서와 GPS를 활용한 자율주행시스템이 목적지를 지정하면 자율적으로 길이나 도로를 따라 이동하면서 장애물을 피해가게 만들어 안정성을 확보하고 이동하는 시간에 개인 여가 시간이나 생산적인 활동을 할수 있게 만들어 삶의 질 개선에 기여할 것이다. 이러한 기술들을 적극 활용하여 목적지를 설정하면 자율주행 하는 자동차로 설정하였고, 장애물 감지와 현재 방향 감지를 추가하였다. 장애물 감지와 방향 그리고 위치를 수신받기 위해 5개의 센서를 활용하였고 한번에 구동을 시키기 위해 센서 쉴드를 활용하여 기능을 확장 시켰다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.2
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• pp.106-112
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• 2012

Smart Highway is the intelligent highway that improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environment so that drivers can drive at high speeds in safety[1]. In order to implement the highway, it is required to gather a dangerous data such as obstacle, wild animal, disabled car, etc. To provide the situation information of the highway, it has been gathered traffic information using various sensors. However, this technique has problems such as the problems of various information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. Therefore, in order to provide safe driving information to driver by gathering dangerous condition, radar system is needed. In this paper, we used a developing 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) radar for gathering dangerous information and we verified performance of obstacle detecting and resolution through field test.

• Agrochemical news magazine
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• v.20 no.1 s.148
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• pp.64-66
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• 1999

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.715-718
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• 2018

최근 다층의 인공신경망 모델이 수많은 분야에 대한 해결 방안으로 제시되고 있으며 2015년 Mnih이 고안한 DQN(Deep Q Network)는 Atari game에서 인간 수준의 성능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 자아냈다. 본 논문에서는 Atari DQN Model을 실내 자율주행 모바일 로봇에 적용하여 신경망 모델이 최단 경로를 추종하며 장애물 회피를 위한 행동을 학습시키기 위해 로봇이 가지는 상태 정보들을 84*84 Mat로 가공하였고 15가지의 행동을 정의하였다. 또한 Virtual world에서 신경망 모델이 실제와 유사한 현재 상태를 입력받아 가장 최적의 정책을 학습하고 Real World에 적용하는 방법을 연구하였다.