• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.148-156
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• 2011

This paper presents an implementation of autonomous navigation of a mobile robot indoors. It explains methods for map building, localization, obstacle avoidance and path planning. Geometric map is used for localization and path planning. The localization method calculates sensor data based on the map for comparison with the real sensor data. Monte Carlo Localization(MCL) method is adopted for estimation of the robot position. For obstacle avoidance, an artificial potential field generates repulsive and attractive force to the robot. Dijkstra algorithm plans the shortest distance path from a start position to a goal point. The methods integrate into autonomous navigation method and implemented for indoor navigation. The experiments show that the proposed method works well for safe autonomous navigation.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.1
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• pp.11-17
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• 2010

The present study attempts to provide the practical methodology to determine the spatial boundary of trade area, not depending on conventional circle-based regional analysis, but adopting dimension-diverging conception based on GIS and road connectivity by exemplifying a large-scale discount store with an outlook to enhance accuracy and reliability in trade area analyzing. Unlike the preliminary researches frequently relying on circular form of interpretation which were not likely to exclude obstacles blocking the accessibility to trade areas, the method suggested by the study is to suggest an alternative way for demarcating the trade areas more practically with better access by excluding in-between obstacles. Finally, we show verification of proposed cost models and performance by join strategy.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.22 no.5
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• pp.49-56
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• 2016

Mobile Virtual Reality Head Mount Displays such as Google Cardboard and Samsung Gear VR are being released, as well as PC-based VR HMDs such as Oculus Rift and HTC Vive. However, when the user wears HMD, it hides the external view of the user. Therefore, it may happen that the user is struck by the surrounding objects such as furniture, and there is no definite solution to this problem. In this paper, we propose a method to reduce the risk of injuries by visualizing the location and information of obstacles scanned by using a RGB-D camera.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.229-235
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• 2017

In recent years, research has been actively carried out to recognize and recognize objects based on a large amount of data. In this paper, we propose a system that extracts objects that are thought to be obstacles in road driving images and recognizes them by car, man, and motorcycle. The objects were extracted using Optical Flow in consideration of the direction and size of the moving objects. The extracted objects were recognized using Alexnet, one of CNN (Convolutional Neural Network) recognition models. For the experiment, various images on the road were collected and experimented with black box. The result of the experiment showed that the object extraction accuracy was 92% and the object recognition accuracy was 96%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.259-261
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• 2000

주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.10
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• pp.18-24
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• 2013

협력 지능형 교통 시스템 (C-ITS: Cooperative Intelligent Transportation System)은 차량이 도로 인프라 또는 다른 차량과 서로 통신하면서 전방의 교통사고 및 장애물과 주변 차량 정보를 공유하여 위험상황을 피할 수 있도록 사전에 경고하는 미래형 교통체계이다. C-ITS는 보행자 및 차량의 안전을 향상시키고 배출탄소량 감소 및 교통물류의 효율성을 증가시킬 수 있는 미래사회의 핵심 인프라가 될 전망이다. C-ITS의 성공적인 실현을 위해서는 다중 센서 융 복합 기반 교통정보 수집, 교통정보를 쌍방향으로 유통하기 위한 통합 무선 통신망, 스마트 기기와 이동통신망을 활용한 실시간 교통정보 수집 및 빅 데이터 처리와 주문형 서비스 제공 등의 핵심 기술 개발이 필요하다. 본 고에서는 협력형 교통 환경에서의 C-ITS 구조 및 관련 핵심 요소 기술을 소개하고, 앞으로 해결할 과제를 소개 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.461-462
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• 2016

IPS 측위는 GPS음영 지역인 실내의 특정 위치 정보를 판단하는 시스템으로 현재 위치에서 발생되는 신호 정보를 수집하는 시스템과 이 신호들로 구성된 실내 측위 지도, 측위 위치를 결정하기 위한 알고리즘 등에 따라 여러 종류로 나누어진다. 대표적인 IPS로 2.4Ghz, 5.0GHz 대역의 무선 신호(WiFi, BLE, Sensor Network, etc)를 활용하는 RF신호 기반 WPS 등이 있다. RF 신호를 기반으로 하는 실내 측위는 발생 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 등으로 인해 측위 시점 수집된 신호와 구축된 지도의 신호 정보가 달라 측위 정확도가 낮아지는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 기존 RF 환경을 사용하는 IPS 방안에 대하여 분석한다. 또한 RF 이외의 실내 측위 기술들에 대해서도 설명하고 측위 정확도를 위해 단일 측위 방식이 아닌 복합 측위 방식에 대한 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1721-1723
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• 2013

본 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동체를 중심으로한 실내의 경로지도를 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표점을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.754-757
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• 2009

본 논문에서는 휴대 단말을 소지한 사용자가 재난 발생시 구조자로부터 접근이 용이하지 않을 때, 구조자 대신 인명을 찾는 다수의 로봇이 효율적인 탐색을 할 수 있도록 target space(재난 발생 영역)를 각 노드의 통신 범위를 기반하여 셀 단위로 분할한다. 각 노드가 동일한 방향으로 탐색하는 비효율성을 개선하기 위해 셀에서 방향을 설정해 각 노드가 탐색하며, 여러 셀을 묶어 노드들의 탐색범위를 분할하는 방법을 제안한다. 탐색에 참여하는 노드들의 협동 방법으로는 모바일 환경에서의 효율적인 Peer-to-Peer 시스템으로 제안된 double-layered topology 를 기반으로 노드들을 구성하여 super peer 를 통해 맵 정보, 장애물정보, 위험지역 정보를 구조자의 요청에 따라 응답하여 인명을 구조하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1278-1281
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• 2021

본 논문에서는 시각장애인들의 지하철 이용의 불편함을 최소화할 수 있는 내비게이션 앱을 개발하였다. 스마트폰 카메라가 전방을 인식하여 사물을 판단 후 장애물 혹은 위험요소를 사용자에게 음성으로 전달한다. 또한, 사용자의 원활한 지하철 이용을 위해 공공데이터를 활용하여 지하철 환승 정보, 화장실, 출구 정보 등의 이동 편의를 위한 실질적인 정보를 제공한다. 시각장애인은 본 앱을 활용하여 지하철을 더욱 편하고 안전하게 이용할 수 있다.