• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• 제21권2호
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• pp.74-84
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• 2022

Vehicle average speed information which measured at a point or a short section has a problem in that it cannot accurately provide the speed changes on an actual highway. In this study, segment separation method based on vehicle big data for accurate micro-speed estimation is proposed. In this study, to find the point where the speed deviation occurs using location-based individual vehicle big data, time and space mean speed functions were used. Next, points being changed micro-scale speed are classified through gradual segment separation based on geohash. By the comparative evaluation for the results, this study presents that the link-based speed is could not represent accurate speed for micro-scale segments.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.508-510
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• 2004

In this paper, we proposed the GPS position data correction method for autonomous land navigation using vanishing point property and a monocular vision system. Simulations are carried out over driving distances of approximately 60 km on the basis of realistic road data. In straight road, the proposed method reduces GPS position error to minimum more than 63% and positioning errors within less than 0.5m are observed. However, the average accuracy of the method is not presented. because it is difficult to estimate it in curve road or other road environments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.17-18
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• 2017

본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2572-2574
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• 2000

In this paper, cell-mediated immune algorithm(CMIA) controller was proposed and applied for the autonomous guided vehicle(AGV) driving. It was based on specific immune response of the biological immune system which is the cell-mediated immunity. To verify the performance of the designed CMIA controller, some experiments were performed for the control of steering and speed of AGV. And then the displacement and speed tracking error of the AGV was mainly investigated. As results, the capability of realization and reliableness were proved by comparing the response characteristics of the classical controller with the proposed CMIA controller.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• 제36권3호
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• pp.1-11
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• 2021

In this study, we analyze the automotive chip ecosystem that recently caused the global supply shortage, and attempt to derive policy implications for us from the conclusion. Automotive chips are critical parts that control various systems so that a vehicle can drive itself or operate with electricity. The current shortage in supply and demand for automotive chips is due to the inconsistency between supply and demand between automotive chip companies and car manufacturers. To promote the automotive chip industry, new investment incentives, tax cuts, and human resource training are needed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.681-683
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• 2009

기존 첨단안전차량의 개발시 실제 자동차를 활용하여 주행제어시스템을 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 임베디드지능형자동차를 활용하여 자율주행제어시스템을 설계하고 테스트하여 개발에 소모되는 에너지와 비용을 절약할 수 있는 방식을 제안 한다. 본 논문에서 설계한 제어시스템은 임베디드 지능형 자동차에 설치되어 실제 도로와 유사한 환경으로 구축된 테스트베드에서 영상을 통해 감지한 차선정보와 적외선 거리 센서를 통한 장애물 정보를 통합하여 주변 상황을 판단, 적절한 주행 시나리오를 선택하는가를 테스트 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.637-639
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• 2021

As autonomous driving research is actively progressing, lane detection is an essential technology in ADAS (Advanced Driver Assistance System) to locate a vehicle and maintain a route. Lane detection is detected using an image processing algorithm such as Hough transform and RANSAC (Random Sample Consensus). This paper implements a linear shape detection algorithm using OpenCV on Raspberry Pi 3 B+. Thresholds were set through OpenCV Gaussian blur structure and Canny edge detection, and lane recognition was successful through linear detection algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.511-512
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• 2023

자율주행 소프트웨어의 안전성에 대한 요구가 높아짐에 따라 소프트웨어를 개발 시 정형 검증 기법을 적용하여 안전성을 확보하고자 하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 ROS 기반의 자율주행 소프트웨어의 동작을 Timed Automata를 사용하여 모델링하고 그 정확성(실시간적 특성)을 모델체킹을 통해 정형 검증하는 방법을 제시한다. ROS 기반 응용 프로그램의 동작은 ROS가 제공하는 노드 간의 통신에 영향을 받기 때문에 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 그 동작에 영향을 끼치는 ROS의 큐를 통한 통신을 통합한 모델을 제시한다. 또한 통합 모델에서 큐 크기, 타임아웃, 프로세스의 주기를 매개 변수로 주어 다양한 조합에 따른 실시간 요구사항의 만족 여부를 검증함으로써 ROS에서 매개 변수 설정 기준을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.880-881
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• 2023

본 연구는 차량 동역학이 적용된 자율주행 시뮬레이터에서 구현된 차량의 거동이 실제 차량과 유사한지 검증하는 것이다. 이를 위해 실제 차량모델에 외력을 가할 수 있는 기구를 개발하여 데이터를 획득하고 분석하고자 한다. 시뮬레이터에서 구현된 차량과 유사한 서스펜션 구조를 가진 차량 모델을 만들고 센서를 달아 차량의 운동 모델을 모사했으며, 캠과 감속기어를 활용해 외력을 모사하기 위한 기구를 제작하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.229-229
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• 2023

블록체인은 보안성과 탈중앙화를 동시에 제공하는 자료구조 중 하나로, 데이터를 중앙 서버가 아닌 모든 참여자들이 동등한 위치에서 관리할 수 있기 때문에 데이터를 투명하고 신뢰성 있게 관리할 수 있다. 본 연구에서는 자율주행 자동차의 차량정보, 주행 중 생성되는 데이터를 블록체인에 저장하여 차량상태, 차량경로 등을 실시간으로 모니터링할 수 있으며 생성 데이터의 권리 보장, 보안성 강화를 위한 이더리움기반 Dapp을 개발한다.