• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.3-6
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• 2003

뱀형 로봇은 일반적인 바퀴형 이동로봇과 운동 메카니즘이 상이하며 다관절로 이루어져 있기 때문에 장애물 회피에 있어 빠른 정보의 처리와 이를 위한 특별한 정보가 요구된다. 이를 실현하기 위하여 로봇은 자신의 위치를 지속적으로 파악하면서 장애물의 좌표 값과 일정한 거리의 간격을 두고 움직여야 한다. 주행 궤도 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 검증하기 위하여 가상 뱀형 시뮬레이터를 제작하였다. 시뮬레이터는 이동 주행 궤도를 생성하고, 지나온 궤도를 재현할 수 있는 재현기(Back Tracker), 앞으로 이루어질 뱀형 로봇의 위치와 자세를 알아보는 예견기(Predictor)로 구성된다. 시뮬레이터를 통하여 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있는 일반적인 알고리즘인 포텐셜함수의 특성을 알아보고, 국소 최소점(Local Minima)에 빠지기 쉬운 단점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 본 논문에서는 뱀의 이동 주행 궤적을 알아보고, 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있도록 하는 알고리즘에 대한 고찰과 제안한 알고리즘을 소프트웨어적인 3D 시뮬레이션을 통하여 걸과를 분석하고 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.269-271
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• 2021

본 논문에서는 실제 현실에서 표현되는 소리의 특징인 파동(Sound wave)과 흐름(Sound flow) 그리고 회절(Diffraction of sound)을 가상환경에서 실시간으로 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 소리가 재생되는 위치로부터 장애물 여부를 판단하고, 장애물이 존재할 시, 장애물로 인해 반사와 회절된 새로운 소리 위치를 계산한다. 이 과정에서 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에서 들리는 소리의 크기를 계산하며, 충돌된 레이의 개수에 따라 소리의 크기를 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리의 회절은 물리 기반 접근법에서 나타나는 회절 형태를 실시간으로 표현했으며, 장애물에 따라서 회절 패턴이 변경되고, 이에 따라 소리의 크기가 자연스럽게 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 나타나는 소리의 퍼짐과 같은 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.175-178
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• 2016

실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.541-544
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• 2012

Recently, RFID-based mobile robot navigation technology for the study is on the march. Obstacle avoidance using existing RFID tag technology, the target is immediately recognizable through Stored in the tag for obstacle size and shape information. However, this technique is not easy to recognize a moving obstacle. In this paper, in order to this solve problem, mobile robot obstacle avoidance system is proposed using smart RFID tags attached to the ultrasonic sensor. Proposed system used Smart RFID tag is designed to the 900Mhz tags attached ultrasonic sensors. And captured moving obstacles information deliver mobile robot. Mobile robot modify driving information through delivery information. And the system keeps track of the best driving route. Usefulness of the proposed system was confirmed by simulations and experiments.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.8
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• pp.1073-1082
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• 2004

This paper presents a technique for an agent to adaptively behave to unforeseen and dynamic circumstances. Since the traditional methods utilized the information about an environment to control intelligent agents, they were robust but could not behave adaptively in a complex and dynamic world. A behavior-based method is suitable for generating adaptive behaviors within environments, but it is necessary to devise a hybrid control architecture that incorporates the capabilities of inference, learning and planning for high-level abstract behaviors. This Paper proposes a 2-level control architecture for generating adaptive behaviors to perceive and avoid dynamic moving obstacles as well as static obstacles. The first level is behavior-network for generating reflexive and autonomous behaviors, and the second level is to infer dynamic situation of agents. Through simulation, it has been confirmed that the agent reaches a goal point while avoiding static and moving obstacles with the proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.522-525
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• 2015

In this paper, we propose a walking aid system that guides route to visually impaired people in order to recognize uncertain obstacles based on tactile stimulation. The proposed system is composed of the touch-based obstacle detection module, the obstacle height detection module, and the route guidance algorithms. The touch-based obstacle detection module detects each obstacle, which is located at left, right, and front of a visually impaired person by stimulating his thumb with the rotational force of the servomotor. The obstacle height detection module integrates detected data by the linear arrangement of ultrasonic sensors to identify the height of an obstacle about 3 of-phase(i.e., high, medium, low). The proposed route guidance algorithm guides an optimized path to the visually impaired person by updating his current position information based on the signal of the built-in GPS receiver in smartphone. In addition, the route guidance algorithm delivers information with speech to a visually impaired person through Bluetooth commuination in the developed route guidance app. The proposed system can create a path to avoid the obstacles by recognizing the placed situation of the obstacles with exploring the uncertain path.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.244-245
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• 2009

일반적으로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 자료로부터 3차원 위치정보와 속성 정보를 취득하여 활용 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 Grid($100m{\times}100m$) 기반인 2차원적 Grid Point를 통해 Sensor Field를 정하고 LiDAR의 3차원적 좌표정보를 이용하여 최적 센서 위치를 선정하고 중간에 장애물(Obstacle)이 존재하는 경우 또한 알고리즘을 통해 최적위치인 Grid point를 선정하였다. 알고리즘은 3가지 측면을 고려하여 분류하였다. 첫째 장애물이 없는(Non Obstacle) 2차원적인 경우, 둘째 장애물이 존재(Obstacle)하는 2차원적인 경우, 셋째 장애물이 존재(Obstacle)하며 3차원적인 알고리즘을 고려하였다. 향후 연구에서는 LiDAR를 직접 적용하여 최적 선정 지역을 도출하여 알고리즘을 적용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.163-166
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• 2007

통신모듈이 포함된 많은 컴퓨팅 장치들이 다가오는 미래에는 유비쿼터스 네트워크 디바이스가 될 것이다. 센서 네트워크도 그런 유비쿼터스 네트워크의 어플리케이션이다. 대부분의 경우 센서 네트워크는 플러딩기반의 on-demand 에드혹 라우팅 프로토콜을 사용하나, 플러딩에 따른 중복된 패킷 전송을 최소화 하기 위해, 위치 정보를 사용하고 장애물까지 고려한다. 본 논문은 건물 내 유비쿼터스 센서 네트워크에서 위치 기반과 장애물을 고려한 플러딩을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.9
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• pp.1987-1992
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• 2010

This paper deals with the method of using the three dimensional characteristic information to classify the front environment in travelling by using the images captured by a CCD camera equipped on a mobile robot. The images detected by the three dimensional characteristic information is divided into the part of obstacles, the part of corners, and th part of doorways in a corridor. In designing the travelling path of a mobile robot, these three situations are used as an important information in the obstacle avoidance and optimal path computing. So, this paper proposes the method of deciding the travelling direction of a mobile robot with using input images based upon the suggested algorithm by preprocessing, and verified the validity of the image information which are detected as obstacles by the analysis through neural network.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.599-607
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• 2021

Street-view images, which are omnidirectional scenes centered on a specific location on the road, can provide various obstacle information for the pedestrians. Pedestrian network data for the navigation services should reflect the up-to-date obstacle information to ensure the mobility of pedestrians, including people with disabilities. In this study, the object detection model was trained for the bollard as a major obstacle in Seoul using street-view images and a deep learning algorithm. Also, a process for updating information about the presence and number of bollards as obstacle properties for the crosswalk node through spatial matching between the detected bollards and the pedestrian nodes was proposed. The missing crosswalk information can also be updated concurrently by the proposed process. The proposed approach is appropriate for crowdsourcing data as the model trained using the street-view images can be applied to photos taken with a smartphone while walking. Through additional training with various obstacles captured in the street-view images, it is expected to enable efficient information update about obstacles on the road.