• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.14-15
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• 2023

본 논문은 상용 특장차의 한 종류인 텔레핸들러가 주행 중에 전방 노면의 평탄하지 못한 상태, 방지턱 같은 장애물, 기울기가 큰 오르막길, 내리막길 등과 같은 상태를 자동으로 판단하여 운전자에게 도움을 주는 방법론을 제안한다. Stereolabs 사의 ZED 2i 카메라를 사용하여 카메라를 원점으로 하는 임의의 점들의 X, Y, Z 를 찾아내고 해당 점들의 원점으로부터 거리를 이용하여 전방 노면 상태를 판단하였다. 이는 추후 자율주행로봇에도 적용이 가능할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.928-929
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• 2023

도로 교통 사고 및 교통 정체는 도로 상황의 비정상적인 요인으로 인해 발생하는 심각한 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 상황을 실시간으로 감지하고 사용자에게 알리는 시스템이 필요하다고 판단된다. 본 연구는 도로 상황 감지 및 예방을 위한 새로운 접근 방식을 제안하며, 이에 대한 배경과 필요성, 그리고 프로젝트의 특장점을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.58-61
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• 2008

본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.

• Review of KIISC
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• v.34 no.1
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• pp.21-25
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• 2024

최근 몇 년 동안 탈중앙화 금융(DeFi)은 블록체인 기술의 혁신적인 사용을 통해 금융 부문의 지형을 재정의할 획기적인 세력으로 부상했다. 본 연구는 DeFi의 제도화를 향한 패러다임 전환에 대한 포괄적인 기술적 분석을 제시하며, DeFi가 전통적인 금융 시스템을 혼란에 빠뜨리고 글로벌 경제 프레임워크를 재구성할 수 있는 잠재력을 강조한다. 본 연구에서 스마트 계약, 분산형 자율 조직(DAO) 및 합의 알고리즘을 포함한 DeFi 핵심 기술의 복잡성을 조사하고 이러한 요소가 어떻게 집합적으로 보다 개방적이고 투명하며 포용적인 금융 생태계를 조성하는지 탐구한다. 주요 고려 사항에는 규제 장애물, 보안 문제, 확장성 문제, 혁신과 소비자 보호 간의 균형이 포함된다. 금융 포괄성, 특히 은행 서비스를 받지 못하는 인구와 은행 서비스를 받지 못하는 인구에게 금융 서비스에 대한 접근을 제공하는 역량 측면에서 DeFi의 혁신적인 잠재력에 대해 논의하여 일드 파밍, 유동성 채굴, 분산형 대출 등 새로운 금융 상품 및 서비스를 도입하는 데 있어 DeFi의 역할을 평가하여 소비자와 기존 금융 기관 모두에 미치는 영향을 강조한다. DeFi의 기술 기반과 기관 금융 프레임워크 내에서 급성장하는 역할에 대한 자세한 조사를 제공함으로써 본 논문은 금융의 미래 궤적과 글로벌 경제 시스템의 진화하는 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.11-12
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• 2024

건설 현장에서 자율주행 로봇의 안전한 주행을 위해 동적 장애물의 정확한 인식 및 추적이 중요하다. 본 논문에서는 실시간 3D 객체 인식 및 추적을 위한 방법을 제안한다. Complex-YOLOv4 모델을 이용한 객체 인식, SORT 알고리즘 확장을 통한 객체 추적을 구현하였다. Jetson AGX Orin 보드의 ROS2 환경에서 시스템을 구축하여, 실시간 3D 객체 인식 및 추적이 가능함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.281-285
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• 2008

Wireless sensor networks are closely related with the geometric environment in which they are deployed. We consider the probable case when a routing protocol runs on an environment with many complex obstacles like downtown surroundings. In addition, there are no unrealistic assumptions in order to increase practicality of the protocol. Our goal is to find a routing protocol for maximizing network lifetime by using only connectivity information in the complex sensor network environment. We propose a topology-based routing algorithm that accomplishes good performance in terms of network lifetime and routing complexity as measures. Our routing algorithm makes routing decision based on a weighted graph as topological abstraction of the complex network. The graph conduces to lifetime enhancement by giving alternative paths, distributing the skewed burden. An energy estimation method is used so as to maintain routing information without any additional cost. We show how our approach can be used to maximize network lifetime and by extensive simulation we prove that out approach gives good results in terms of both measures-network lifetime and routing complexity.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.4
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• pp.40-47
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• 2017

자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.6
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• pp.623-628
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• 2012

Conventional path planning methods have focused on the generation of an optimal shortest path to the goal. However, this optimal path cannot guarantee safe navigation, because it can often lead to a narrow area. Therefore, we propose a Coulomb's law-based safe path planning method that uses an information grid map. The information grid map includes four types of information: occupied, empty, guide, and dangerous areas. A safe path can be generated away from the dangerous area and close to the guide area by repulsive and attractive forces, respectively. Experiments and simulations show that the proposed method can generate paths inside the safe region and is useful for safe navigation.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.21.3-21.3
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• 2011

이 논문에서는 육상교통 환경에서 GPS 가시 위성의 수가 부족할 경우 사용자 위치 결정 성능 향상을 위해 시각도움정보를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. GPS를 이용하여 정확한 위치를 구하기 위해서는 위성으로부터 송출된 신호가 수신기까지 도달하는데 걸린 시간을 정확히 구하는 것이 가장 중요한다. 이를 위하여 위성과 수신기 간의 시각이 정확히 동기가 되어야 하지만 대부분 저가 발진기를 사용하는 수신기의 측정치에는 수신기 시계오차가 포함되어 있다. GPS 측정치로부터 정확한 위치결정을 위해서는 수신기 시계 오차가 고려되어야 하기에 최소 4개의 위성이 필요하지만 건물, 차량, 나무 등의 장애물의 영향을 받는 육상교통 환경에서는 4개 미만의 위성이 관측되는 경우가 종종 발생한다. 이러한 경우 정상적인 방법으로 수신기 시계오차가 계산되지 않아 위치 결정 성능이 떨어지게 되므로, 시각도움정보를 활용하여 위치 결정 성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법의 시각도움정보는 가시 위성이 4개 이상의 경우 결정된 수신기 시계오차를 수신기 시계 고정법을 적용하여 생성하였다. 가시 위성수가 3개로 결정된 위치 결과와 시각도움정보를 적용하여 결정된 위치와의 비교를 통해 위치 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.8-11
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• 2021

This paper proposes a method of estimating the optimal position of a robot in order to provide a service by approaching a user located outside the sensing area of the robot in an indoor environment. First, in order to estimate the user's location, the location in the indoor environment was estimated by applying a trilateral approach to the beacon-tag module data, and Voronoi thinning to set the optimal movement goal from the user's estimated location. Based on the generated nodes, the final location was estimated through the calculation of the user location, obstacle, and movement path, and the location accuracy of the service robot was verified through the movement of the destination of the actual robot platform.