• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.81-84
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• 2004

본 논문에서는 1대의 CCD카메라로 주행 중 차선과 선행차량을 인식하고 선행차량까지의 거리를 실시간으로 계측하는 알고리즘을 제시하였다. 도로와 카메라간의 기하구조를 분석하여 사영행렬을 추출하였고, 주행 중 차간 거리를 실시간으로 계측하는데 이용하였다. 또한 차선 인식을 위해서 Hough Transform을 적용하여 처리시간을 단축하였다. 도로상의 장애물은 인식된 주행차선 내로 한정하였고 도로 영상에서 수평에지성분을 구한 후 히스토그램 투영을 적용하여 장애물을 검출하였다. 거리가 점차 멀어질수록 계측오차가 증가함을 볼 수 있었으나 기존의 방법에 비하여 주행 중에 운전자가 장애물을 판단하여 제동을 취할 수 있는 정도의 유효한 오차특성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.855-857
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• 2014

본 논문에서는 24GHz/77GHz 차량용 거리감지 레이더 센서를 이용하여, 차량 충돌 방지 알고리즘을 제안하고자 한다. 알고리즘은 고주파 거리 감지센서에서 측정된 전압을 이용하여, 전후좌우의 차량의 접근 정보를 획득하고 이를 효율적으로 이용하여, 여러 가지 상황에 따른 차량충돌방지를 할 수 있도록 설계되어 있다. 제안된 차량방지 알고리즘은 현재 운행 중인 속도를 기반으로 속도구간별 운행정보를 계산하여 충돌방지를 위한 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 차량충돌방지 알고리즘은 차량 주행에서 좌우 차량충돌 없이 효율적으로 운행을 하는 특성을 보였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.6
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• pp.109-118
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• 2009

The conventional lane changing model has been developed without acceleration or deceleration of vehicles at target lane. Thus, existing lane changing models have limitation to apply in real world. In this paper, lane changing model considered acceleration or deceleration, and calculated the safety distance between subject vehicle and adjacent vehicles for lane changing as well. Simulation was conducted to verify the validity and the efficiency of the developed lane changing model in this paper. Several scenarios were carefully examined by safety distance between subject vehicle and adjacent vehicles. In the result, it was verified that if gap between subject vehicle and adjacent vehicles is larger than safety distance, lane changing behavior between subject vehicle and adjacent vehicles avoids collision. The suggested lane changing model may be applied at the future driver assistance system and advanced safety vehicle.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.413-417
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• 2005

본 연구에서는 설계속도별 연속류 흐름을 가진 대상도로를 선택하여, 대상도로의 비첨두 시간을 정하여, 동영상에 의한 촬영을 실시하여 구간 주행속도를 추출하는 연구를 수행하였다. 각 대상구간의 거리는 수치지도 및 측량, 주행기록계 등을 이용하여 측정하였고, 영상의 분석을 통하여 차량의 구간통과시간을 산정하여 설계속도별 주행속도를 추출하였다. 그에 대한 검증으로 차량의 DGPS를 장착하여 대상도로를 주행하면서 동영상에 의한 주행속도와 비교 검증을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.20-20
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• 2017

궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.672-675
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• 2000

본 논문에서는 차량의 뒷바퀴 윤곽을 이용하여 근거리 전방차량을 인식하는 방법에 대해 설명한다. 차량 앞범퍼 중앙에 장착된 흑백 CCD 카메라에서 입력되는 영상을 분석하면 전방차량의 뒷바퀴 바깥쪽 윤곽이 수직성분을 띄며 도로면과 명확하게 구분됨을 알 수 있다. 이 특징을 이용하여 일정거리 이내에 존재하는 전방차량을 탐지할 수 있다 또한 탐지된 차량까지의 대략적인 거리를 계산할 수 있고, 브레이크등의 점등 여부를 판단할 수 있다. 이 방법은 차량간 간격이 좁고 저속으로 주행하는 도심지 도로에서 가다서다를 반복하는 Stop-and-Go 차량을 구현하는데 적용될 수 있을 것이다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.1
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• pp.35-45
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• 2014

The driving environment of the vehicle has characteristics that the change of position, velocity and distance between vehicles is severe. The performance test of system must be carried out in the real road environments with consideration of the driving environment of vehicles to measure the performance correctly because the performance of vehicular communication systems is affected by the driving conditions of the vehicle. In this paper, we propose the test methods of V2V/V2I performance and V2V multi-hop transmission function and present the test results measured by the vehicular communication systems already developed. In the test result, we confirmed the fact that the distance of communication devices and the driving direction of vehicle are affecting the communication performance. We also confirmed the multi-hop transmission function using the driving vehicle in the limited area as the proposed test method.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.14 no.2
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• pp.31-35
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• 2000

An nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An nonlinear state observer for vehicle I is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.171-180
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• 1998

본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.3
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• pp.53-64
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• 2013

The car-following model is one of core models in Advanced Vehicle & Highway Systems (AVHS). The car-following model has been developed in aspects such as human factor and reduction error rates. However, the consideration of safety depending on weather condition has not been completed yet. In this paper, therefore, changes of driving condition for car-following due to different road condition were dealt with, and optimal safety distance corresponding to road condition such as dry, wet and snowy were computed. The GMIT(GM Model with Instantaneous T) model was picked over for simulation of adaptive cruise control applied the suggested optimal safety distance. As the results, the 1.7 times longer safety distance was required for wet road condition than dry road condition, and the 5.6 times longer safety distance was required for snowy road condition.