최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.
본 논문은 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assist System, ADAS) 및 자율주행자동차 등에 영상 정보를 제공하는 자동차용 열상카메라를 개발하고 그 영상의 디테일을 향상하기 위한 개선된 기법을 제안한다. 열상카메라는 온도 측정과 야간 영상 확보 등을 목적으로 의료, 산업, 군수 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 스마트자동차에서는 야간 영상 확보를 위하여 적용되고 있다. 첨단운전자지원시스템 및 자율주행자동차 등의 영상 센서로 활용되기 위해서는 객체인식이 가능한 수준의 영상 해상도 및 디테일이 요구된다. 본 논문에서는 자동차에 적용 가능한 $640{\times}480$ 해상도의 열상카메라를 개발하고 영상의 디테일을 향상하기 위한 BDE(Block-Range Detail Enhancement) 기법을 적용한다. 다양한 주행 환경에서 얻어지는 영상 디테일을 향상하기 위하여 대상 픽셀과 주변 8개의 픽셀 간의 Block-Range 값을 계산하여 5단계로 구분하고 각기 다른 Factor를 가감하도록 함으로써 활용도가 높은 영상을 얻을 수 있도록 한다. 개선된 기법은 130mK의 온도 차이까지 구분함으로써 영상의 어두운 부분도 상대적으로 세밀하게 구분하며, 영상의 밝은 부분과 어두운 부분 모두에서 고른 디테일 향상을 보여준다. 개발된 열상카메라와 디테일 향상 기법을 실차에 적용하고 시험하여 제안된 기법의 개선된 결과를 제시한다.
본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.
사물인터넷 기술의 발전에 따라 사물 간 데이터 통신이 확장되고 있는 추세이다. 관련 기술을 차량에 접목하고자 하는 차량간 데이터 통신기술과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동식 단말의 데이터 통신을 위해서는 데이터 안정성과 신뢰성, 실시간성이 보장되어야 한다. 무선 네트워크의 대역폭과 통신 속도, 무선 포화도에서 유리한 5GHz Wi-Fi 대역을 차량간 데이터 통신 네트워크로 선정하였다. 5GHz Wi-Fi 네트워크를 차량용 네트워크에 설계 및 구현하기 위한 분석을 진행한다. 이동통신 단말장치의 특성을 고려하고 고속데이터 스위칭이 가능하도록 연속적 가변 통신 구조를 제안한다. AP접속 절차를 단순화해 무선 단말 간 접속시간 지연을 줄인다. TCP/IP기반 DHCP 서버 기능을 제한하고 동보전송 프로토콜 방식으로 구현함으로써, 단말장치간의 통신지연을 개선한다. 일반적인 상용 Wi-Fi 통신 방식과 대비하여, 접속 동작 및 반응속도가 5초 이상 향상되었다. 이 방식을 활용하여 차량 간 다양한 이벤트 데이터 통신에 확장 적용이 가능하다. 또한 무선 데이터 기반 지능형 도로망과 자율주행을 위한 체계로 확장이 가능하다.
본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.
인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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