• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.69-75
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• 2024

본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.

• 서비스연구
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• 제11권3호
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• pp.43-54
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• 2021

본 연구는 자율주행시대에 적합한 차량 실내 인테리어 디자인 중에서 실내 공간, 편의장치를 중심으로 진행하였으며 STEEP 분석법을 적용하여 미래 자동차 실내디자인 모델을 제시하였다. 서비스디자인 방법론을 적용하여 레이아웃의 재배치와 운전자 중심의 정보 제공 목적으로 설치되었던 디스플레이 장치의 변화를 다루고 있다. 커넥티드, 인포테인먼트 등 다양한 목적을 위한 디스플레이의 종류와 설치 위치에 대한 변화가 예상된다. 특히, 이런 분석을 통해 미래 자율주행 자동차에서 지내게 되는 실내 인테리어 연구를 통한 트렌드와 경험을 연구함으로서 이후 후속연구에서는 실제 개발과 응용을 위한 기초 자료로써 활용될 것이다. 5단계로 진행한 연구 과제를 STEEP과 연계하는 미래트렌드 도출과 FGI를 통한 전문가들의 자문을 거쳐 핵심동인을 추출 하였다. 이를 통해 이후 실내디자인에 하나의 방향으로 제시했다. 사용자 중심의 참여형 디자인 방법을 통해 자율주행차에서 기대 할 수 있는 체험과 경험을 위주로 감성적인 키워드 도출법을 사용하였다, 도출된 동인을 미래사회 5대 트렌드와 묶어서 요약정리 하였고 각 도출된 동인들에는 해당되는 기술 분야를 함께 고려할 수 있도록 그룹핑을 했으며, 자율주행 Level에 따라 수요자가 경험할 수 있는 요소를 더하기도 했다. 이는 미래 자율주행차 산업은 개인적 성향뿐만 아니라 다양한 사회적 이슈와 관점에서 바라본 실내 레이아웃, 편의장치 등의 서비스디자인 트렌드에 대한 연구가 이어져서 보다 다양한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.238-241
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• 2018

본 논문은 Linux ubuntu에서 로봇 개발 플랫폼 ROS(Robot Operating System)을 이용하여 실내 자율주행 관련 패키지와 LRF센서를 사용한 경로탐색을 하기까지의 과정 그리고 향후의 설계 방안에 대해 다룬다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.26-38
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• 2023

본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.468-472
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• 2007

현재 다양한 기능의 로봇들이 개발되고 있으며 사람들의 관심 또한 확대되고 있다. 그 기능과 이용 분야 또한 다양하게 확산되고 있다. 본 연구에서는 무인 로봇의 이동에 있어서 지정된 동작만을 반복하는 단순한 이동 로봇이 아니라 사람의 눈과 같이 로봇이 방향과 거리를 스스로 계산하여 스스로 제어가 가능하고 동작을 할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서는 크리켓(Cricket) 센서 네트워크 기술을 이용한 실내 위치 추적 시스템을 이용하여 무인 이동 로봇의 자가 제어(Self-Control)가 가능하도록 할 수 있는 자동 주행 시스템을 개발하였으며 그 결과를 기술하였다. 무인 이동 로봇의 자동 제어 시스템의 프로토타입을 구현해 봄으로써 크리켓 센서네트워크를 이용한 로봇의 위치 측정 및 제어가 유용하게 사용될 수 있음을 보이고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.370-371
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• 2015

자율 주행 로봇의 기본적인 기능에는 위치 추정 기능과 무선 통신 기능이 포함된다. 이미지 센서를 이용하여 로봇의 이동 위치를 추정하고, 무선통신은 ZigBee를 적용하였다. 본 논문에서는 자율 주행 로봇의 이동 위치 정보를 이미지센서를 이용하여 데이터를 취득 후 마우스 알고리즘을 통해 이동 데이터로 환산하였으며, 이동 데이터를 ZigBee통신을 통해 서버와 실시간 통신을 하였다. 이를 통해 로봇의 이동 정보를 실시간으로 취득할 수 있는 실내형 로봇 위치 추정 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1691-1697
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• 2018

무인이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어 져왔다. 현재까지 지속적인 연구의 결과 무인이동체의 상용화 소식이 들려온다. 또한, 다양한 분야에서 무인이동체를 적용해 왔다. 무인이동체를 실내에서 적용시키기 위해서도 또한, 많은 연구가 이루어져왔다. IoT전용 망인 LoRa망을 이용하여 작은 공간인 집이나 혹은 사무실 병원 에서부터 공장까지 LoRa망을 적용한 무인이동체 관제 시스템을 설치하여 무인이동체가 특수한 작업을 할 때, 더욱 효율성을 높여준다. 본 논문은 IoT전용 망인 LoRa망을 이용하여 무인이동체를 하나의 사물로 인식하고, 주변 사물과 소통을 하며 무인이동체가 실내에서 주행에 필요한 정보들을 클라우드 서버로부터 제공 받음으로써, 다양한 문제점들에 대한 해결책을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.21-30
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• 2024

최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.