• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.24.2-24
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• 2001

In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권1호
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• pp.9-14
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• 2018

A road recognition system or Lane departure warning system is an early stage technology that has been commercialized as early as 10 years but can be optional and used as an expensive premium vehicle, with a very small number of users. Since the system installed on a vehicle should not be error prone and operate reliably, the introduction of robust feature extraction and tracking techniques requires the development of algorithms that can provide reliable information. In this paper, we investigate and analyze various real-time road detection algorithms based on color information. Through these analyses, we would like to suggest the algorithms that are actually applicable.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.129-137
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• 2020

현재 자율주행 차량 시장은 3레벨 자율주행 차량의 상용화를 넘어 4레벨 자율주행 차량을 연구, 개발하고 있다. 4레벨 자율주행 차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨의 자율주행 차량은 긴급상황을 차량이 직접 대처해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 긴급상황에서의 즉각적인 반응보다는 차량의 목적지가 정해진 순간 사고 가능성이 가장 낮은 경로를 결정하는 Optimized Vehicle Routing System (OVRS)을 제안한다. OVRS는 RSU 통신으로 수집한 도로와 주변 차량 정보를 분석하여 도로의 위험성을 예측하여 주행 중인 차량이 더 안전하고 빠른 길로 주행할 수 있도록 경로를 설정한다. OVRS는 네트워크 라우팅 방식처럼 도로에 있는 RSU를 통하여 도로 상황에 따른 경로 안내를 실행하기 때문에 차량의 안정성을 더욱 높일 수 있다. 실험 결과, OVRS모듈 중 하나인 ASICM의 RPNN은 CNN보다 약 17%, LSTM보다 약 40% 더 좋은 연산 시간을 보였다. 그러나 해당 연구가 PC를 이용한 가상환경에서 실행되었기 때문에, VPDM의 사고 가능성을 실제로 검증하지 못했다. 따라서 향후 사고 데이터 수집으로 인한 VPDM의 정확도 높은 실험과 실제 차량 및 RSU에서 실제 도로를 대상으로 한 실험이 진행되어야 한다.

• 대한인간공학회지
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• 제28권3호
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• pp.49-54
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• 2009

Visual occlusion method is a visual demand measuring technique which uses periodic vision/occlusion cycle to simulate driving environment. It became one of the most popular techniques for the evaluation of in-vehicle interfaces due to its robustness and cost-effectiveness. However, it has a limitation in that the vision/occlusion cycle forces the user to use the IVIS at a predetermined pace, while a driver decides when to use the device on his/her own in actual driving. This paper proposes a user-driven visual occlusion method for measuring the visual demand of in-vehicle interfaces. An experiment was conducted to examine the visual demand of an in-vehicle interface prototype using both the existing (system-driven) occlusion method and the proposed (user-driven) one. Two in-vehicle tasks were evaluated: address input and radio tuning. The results showed that, for the radio tuning task, there were significant differences in total shutter open time and resumability ratio between the methods. The user-driven visual occlusion method not only allows a better representation of drivers' behavior, but it also seems to provide more information on the chunkability of a task.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.39-47
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• 2012

본 연구에서는 수도권을 중심으로 구축 운영 중에 있는 ITS 무선통신 인프라인 UTIS를 활용하여 긴급차량 우선신호제어 시스템을 개발하였다. 신호교차로에서 긴급차량의 연속주행과 일반차량의 제어지체를 최소화하는 긴급차량 우선신호제어 시스템 구현을 위해 긴급차량의 진행방향(직/좌)을 사전에 파악이 가능하도록 하였으며, 긴급차량 우선신호 제어 방식을 현시삽입과 현시조정 모드로 구분하여 개발하였다. 또한, 시스템에 대한 현장 적용 가능성을 평가하기 위해 CORSIM 모형의 RTE 기능 활용을 통해 HILS 기반의 평가 시스템을 구성하여 EVP 제어 효과에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 개발된 긴급차량 우선신호제어 시스템은 기 구축된 ITS 인프라를 활용한 것으로 현장 적용 시 경제적이고 효율적인 구축이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1324-1326
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• 2002

This paper concerns the development of distributed interactive simulation of a road traffic system. The simulation involved models of multiple and distributed road vehicles running on different locations. The simulation system represented a traffic system as if the distributed simulation models were in the same environment. The development of the distributed road traffic simulation was based on High Level Architecture (HLA), a state-of-the-art IEEE standard for the distributed and real-time simulation. Other work concerned modeling and simulating the road vehicles and building the map database for the virtual distributed shared environment. The information used in the simulation system was only in X-axis and Y-axis as the insignificant data in the Z-axis was omitted to simplify the simulation. However, the traffic system has visualized a 3-D coordinate system. The road vehicle models were able to avoid collision. The next direction of a vehicle can be chosen from the provided choices of further paths.

• 로봇학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.33-41
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• 2015

Recent developments in robotics and intelligent vehicle area, bring interests of people in an autonomous driving ability and advanced driving assistance system. Especially fully automatic parking ability is one of the key issues of intelligent vehicles, and accurate parked vehicles detection is essential for this issue. In previous researches, many types of sensors are used for detecting vehicles, 2D LiDAR is popular since it offers accurate range information without preprocessing. The L shape feature is most popular 2D feature for vehicle detection, however it has an ambiguity on different objects such as building, bushes and this occurs misdetection problem. Therefore we propose the accurate vehicle detection method by using a 3D complete vehicle model in 3D point clouds acquired from front inclined 2D LiDAR. The proposed method is decomposed into two steps: vehicle candidate extraction, vehicle detection. By combination of L shape feature and point clouds segmentation, we extract the objects which are highly related to vehicles and apply 3D model to detect vehicles accurately. The method guarantees high detection performance and gives plentiful information for autonomous parking. To evaluate the method, we use various parking situation in complex urban scene data. Experimental results shows the qualitative and quantitative performance efficiently.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.10-18
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• 2012

본 논문은 최근 지능형교통시스템에서 중요한 수단으로 간주되고 있는 차량 간 통신을 이용한 분산식 첨단 교통정보시스템을 개발하고자 한다. 또한 독립자동유고감지 기능을 통해서 제안된 첨단 교통정보시스템의 효과를 개선하고자 한다. 이상적인 통신 환경을 가정한 단순화된 교통네트워크에서 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM을 통해 제안된 첨단 교통정보시스템을 구현하였으며 특히 비반복적으로 일어나는 교통상황(예를 들면, 교통사고)을 사용하여 모델의 효과를 관찰하였다. 결론적으로 본 연구에서는 차량 간 통신을 통한 첨단 교통정보시스템의 효율성을 확인함과 동시에 독립자동 유고감지 기능이 시스템의 성능을 향상시키는 것을 보여주고 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.87-106
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• 2024

Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2153-2159
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• 2013

자동차를 안전운행하기 위해선 운전자는 항상 자동차 상태를 점검해야 한다. 많은 현대인이 자신의 주된 업무 이외에 시간을 따로 할애하여 전문 정비 업소에 방문해 자신의 자동차 상태를 점검받는 것은 정말 어려운 일이다. 지속적으로 자동차 상태를 점검 받지 못하면 운전자 자신의 생명은 물론 주변의 상황까지 어렵게 만드는 큰 사고를 발생할 가능성이 크다. 이를 방지하기 위해 운전자 스스로 자동차 상태를 손쉽게 확인 할 수 있게 도와주는 점검 도구 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 운전 중 변화하는 데이터(위치 및 자동차 내부 데이터)를 근거로 주행정보를 기록 후 스마트폰을 활용해 운전자가 스스로 자동차 상태를 손쉽게 점검할 수 있고, 좀 더 나아가 인터넷을 이용해 주행정보를 전문 정비업소에게 공유하여 자동차 상태를 자세히 점검 받을 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.