• 제목/요약/키워드: Autonomous driving system

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신경망을 이용한 BLE 기반 실내 측위 시스템 설계 (BLE-based Indoor Positioning System design using Neural Network)

  • 신광성;이희권;염성관
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.75-80
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    • 2021
  • 측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.

K-means 알고리즘과 GBR 알고리즘을 이용한 정수장 응집제 투입률 결정 기법 (Determination of coagulant input rate in water purification plant using K-means algorithm and GBR algorithm)

  • 김진영;강복선;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.792-798
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    • 2021
  • 본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.

교통안전시설의 효율적 운영관리를 위한 평가지표 개발 (Development of Evaluation Indicators for the Efficient Operation and Management of Traffic Safety Facilities)

  • 홍기만;김종훈;하정아
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제18권1호
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    • pp.29-37
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    • 2022
  • 연구목적: 본 연구는 교통안전시설의 신뢰성 있는 정보제공과 운영관리를 위한 평가지표를 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 현재 교통안전시설 운영관리 현황을 파악하여 평가지표를 선정하고 AHP 조사를 통해 각 지표의 중요도를 분석하였다. 연구결과: 종합 중요도 분석 결과, 정보 정확성과 전산체계 구축 수준에 대한 평가지표에서 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 반면, 서비스 관리부분에 해당하는 평가지표는 우선순위가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구의 결과는 효율적인 교통안전시설 운영관리를 위해 각 기관별 관리 수준을 파악할 수 있는 척도가 될 것으로 보이며, 향후 자율주행 상용화를 고려하여 정확한 정보 제공을 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.

MEC 시스템에서 태스크 파티셔닝 기법의 성능 비교 (Performance Comparison of Task Partitioning Methods in MEC System)

  • 문성원;임유진
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권5호
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    • pp.139-146
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    • 2022
  • 최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.

원격운용 시스템의 네트워크 성능분석을 위한 시간동기화 방안에 관한 연구 (A Study on Time Synchronization Method for Analyzing the Network Performance of Remote Control System)

  • 양동원;김남곤;김도종
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.141-149
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    • 2022
  • 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.

인공지능 분야 국방 미래기술에 관한 실증연구 (An Empirical Study on Defense Future Technology in Artificial Intelligence)

  • 안진우;노상우;김태환;윤일웅
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.409-416
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    • 2020
  • 4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.

고령 운전자 조건부 운전면허 발급을 위한 평가 시나리오 개발 프레임워크 (A Framework of Test Scenario Development for Issuance of Conditional Driver's Licenses for Elderly Drivers)

  • 김상수;정연식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.134-145
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    • 2024
  • 본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.

차량 인포테인먼트 아키텍처 분석 기반 향후 협력 지능형 교통 체계와 SDV 연동 방향성에 대한 고찰 (Consideration of Technical Direction of Software Defined Vehicle Integration with C-ITS based on the analysis of In-Vehicle Infotainments)

  • 김준영;김영은;고원준
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.149-156
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    • 2024
  • 기존 긴급 및 외부 통신이 주목적이었던 차량 인포테인먼트의 지능화와 고속화는 내비게이션, 자율주행 등 다양한 서비스 적용에 대한 가능성을 보여주고 있다. 특히 통신 및 네트워크의 진보로 인하여 외부 기기 및 인프라 연동에 대한 기능성이 강화되고 있는 바 이러한 경향하에 고도화된 차량 서비스 및 주행을 위한 협력 지능형 교통 체계 (C-ITS)와의 연동 방향에 대한 고민이 필요하다. 또한 자동차도 텔레매틱스 및 인포테인먼트 고도화를 넘어 전동화 경향에 맞춘 소프트웨어 정의 차량 (SDV) 라는 개념을 토대로 한 미래 차량 개발 개념을 정립하고 있는 바 이러한 SDV 연계에 대한 고려도 동시에 병행해야 한다. 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 구조 분석을 토대로 한 향후 ITS와 SDV 연계 방향성에 대해서 고찰한다. 우선 이를 위해서 현존하는 차량 인포테인먼트 구조 및 아키텍처 분석을 진행하며 이와 연계된 SDV에 대한 구조도 같이 제시한다. 이를 토대로 하여 표준 기반의 C-ITS 서비스와 SDV 기기 적용 및 연동 가능성에 대한 고려사항을 도출한다.

몬테 카를로 복사 전달 행렬 방법을 사용한 산란 대기에서 동작하는 단거리 3차원 플래시 라이다 시스템의 수치적 모델링 (Numerical Modeling of a Short-range Three-dimensional Flash LIDAR System Operating in a Scattering Atmosphere Based on the Monte Carlo Radiative Transfer Matrix Method)

  • 안해찬;나정균;정윤찬
    • 한국광학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.59-70
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    • 2020
  • 3차원 플래시 라이다 시스템(3D flash LIDAR system)에서의 대기 산란을 해석하기 위해 몬테 카를로 복사 전달(Monte Carlo radiative transfer, MCRT) 방법을 바탕으로 수정된 수치 해석 모델인 MCRT 행렬 방법을 논의한다. MCRT 방법을 바탕으로 라이다 신호의 복사 전달 함수를 행렬 형태로 구성하며, 이는 특성 응답에 해당한다. 근축 근사에 기반하여 본 특성 응답 행렬의 중첩 및 합성곱 연산을 활용함으로써 확장된 전반적인 플래시 라이다의 전산 모사 모델을 개발한다. MCRT 행렬 방법은 기존의 몬테 카를로 기반 방법들에서 과도하게 증가할 수 있는 개별 라이다 신호의 추적을 대폭 경감시킨다. 그 결과 본 방법은 다양한 산란 조건 및 라이다 시스템 구성 환경에서도 그 신호 응답을 빠르게 획득할 수 있는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 MCRT 행렬 방법에 기반한 전산 모델을 이용하여 상이한 대기 환경 조건에서 동작하는 3차원 플래시 라이다 시스템을 그 산란 조건, 즉, 그 가시거리에 따른 산란 계수를 달리하며 모사하고, 플래시 라이다 신호의 신호대잡음비의 악화, 신호 오류, 시공간적 확산 및 시간 지연 등 시스템상에서의 산란 효과에 의해 나타나는 다양한 현상을 수치적으로 분석한다. MCRT 행렬 방법은 자율 주행을 위한 플래시 라이다 시스템을 포함해 다양한 라이다 시스템을 분석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

정밀지도 구축을 위한 다중카메라기반 모바일매핑시스템 개발 (Development of Multi-Camera based Mobile Mapping System for HD Map Production)

  • 홍주석;신진수;신대만
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.587-598
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    • 2021
  • 본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.