• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1163-1175
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• 2021

자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.290-296
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• 2019

차량용 HUD는 자동차 전면 유리창에 안전 운전과 편의 운전 관련 다양한 정보를 표시해 주는 장치로 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 증강현실 기술에 적용이 가능한 대면적 비구면 자유형상 미러를 가공하기 위해 초정밀 가공기를 이용하여 가공을 실시하였고 그 결과를 측정하였다. 초정밀 다이아몬드 절삭은 정밀도가 높을 뿐만 아니라 표면 거칠기와 잔류 응력을 낮게 할 수 있어서 우수한 표면 무결성을 갖는 고급 부품의 생산에 유리하다. 또한 비구면 자유 형상의 몰드를 사용함으로써 광학 전달 함수의 개선, 왜곡 경로의 감소 및 특수 이미지 필드 곡률의 실현과 같은 장점을 얻을 수 있다. 이와 같은 비구면 자유형상 금형을 가공하기 위한 방법으로는 초정밀가공기를 이용한 다이아몬드 절삭 방법을 사용하였으며, 제작된 비구면 자유형상 미러 금형의 평가는 비구면 형상 측정기를 이용하여 실시하였다. 이러한 방법에 의해 $1{\mu}m$ 이하의 형상 정밀도(PV)와 $0.02{\mu}m$ 이하의 표면 거칠기(Ra)를 갖는 비구면 자유형상 금형을 제작할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.104-113
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• 2019

도로 관리 주체는 도로 파손을 보수하기 위해 적지 않은 비용을 투입한다. 이러한 파손은 자연 요인과 노후화로 인하여 필연적으로 발생을 하는데, 효율적인 보수를 위한 유지보수 기술이 필요하다. 이런 수요에 대응하기 위해 여러 가지 기술들이 개발되고 적용되고 있지만, 최근 들어서는 차량용 블랙박스 형태로 수집한 영상 정보를 바탕으로 도로 노면 파손 유지 보수기술이 개발되고 있다. 이 파손 영역을 추출하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 심층 신경망 구조의 영상인식 기술에 대해 논하고자 한다. 특히 영역 기반의 합성곱 알고리즘을 이용하여 영상 내에서 도로 파손 유무와 그 영역을 추정할 수 있는 새로운 심층 신경망을 소개한다. 이를 개발하기 위해 실제 주행을 통해서 600여장의 영상 데이터를 수집하였고, 이를 활용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 기존 모델과 성능을 비교하여 10.67% 향상된 신경망을 개발하였다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제31권3호
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• pp.125-134
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• 2018

Purpose: The interest in the personal mobility started to grow and as the interest increases, there are growing concerns about the safety of it. The purpose of the study is to look at the types and dynamics of patients injured by the personal mobilities. Methods: This was a retrospective 2-year observational study, from January 2016 to December 2017, on the patients who visited the emergency center and the trauma center, with an injury related to driving the personal mobility. Cases of the personal mobility-related accident were collected based on electronic medical records and hospital emergency department-based injury in-depth surveillance data. Results: A total of 65 patients visited the emergency center and the trauma center, during this study period. Six patients of 50 adults admitted the alcohol consumption (12%) and two adult patients wore the helmet as the protection gear (3.1%). The number of the patients in 2017 rises three times more than the number of patients in 2016 (51 vs. 14). Injuries to the head and neck region (67.7%) was the most common, followed by the upper extremity (46.2%). Eleven patients (16.9%) were admitted to the hospital, of whom three were admitted to the intensive care unit due to intracranial hemorrhage. Nine patients underwent surgery. Conclusions: The use of the personal mobility will continue to grow and the accidents, caused by the vehicle, will increase along with it. The study showed the damage is worse than expected. Personal mobility currently has a limited safety laws and the riders are not yet fully aware of its danger. The improvement of the regulation of the personal mobility, safety education is needed.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.63-70
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• 2019

고속도로 통행량 및 주행속도 증가로 인해 중앙분리대 충돌사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히 차량의 대형화와 통행 중차량의 증가로 인해 중앙분리대 충돌사고 시 중앙분리대의 방호 성능을 초과하는 사고 역시 증가하는 추세이다. 따라서 고속도로의 안전성을 높이기 위해 고성능 중앙분리대의 개발이 필요하다. 본 논문은 고성능 중앙분리대 설치 필요에 따라 성능개선수준(하중모델) 및 설치위치 제안을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 고속도로 중앙분리대 충돌 사고 자료 분석을 통해 고성능 중앙분리대 개발을 위한 성능 개선 수준 SB6등급(충격도 = 420 kJ, 하중: 25 ton, 충돌속도: 80 km/h, 충돌각도: $15^{\circ}$)으로 제안하고 운전자의 운전행태 분석을 통해 개량 및 신설 고성능 중앙분리대 설치 위치를 제안하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권4호
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• pp.23-30
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• 2020

Driving on irregular and inclined roads using agricultural machinery such as spraying machines or trucks in orchards causes farmer casualties associated with the overturning of agricultural machinery. In addition, the harm to agricultural workers caused by the excessive inhalation of the scattered pesticide frequently occurs during pest control processes. To address these problems, we introduced precision agricultural technology that could selectively spray pesticides only where the fruit is present by recognizing the presence or shape of the fruit in the orchard. In this paper, a 16-channel LIDAR (VLP-16) made of Velodyne was used to identify the shape of fruit trees. Solenoid valves were attached to the end parts of 12 nozzles of the orchard spraying machine for on/off control. The smart spraying machine implemented in this way was mounted on a vehicle capable of autonomous travel and performed selective control depending upon the shape of the fruit trees while traveling in the orchards. This is expected to significantly reduce the amounts of pesticides used in orchards and production costs.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1117-1123
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• 2021

객체 인식이란 하나의 특정 이미지를 입력했을 때, 주어진 이미지를 분석하여 특정한 객체(object)의 위치(location)와 종류(class)를 파악하는 것이다. 최근 객체 인식 기술이 적극적으로 접목되는 분야 중 하나는 자율주행 차량이라 할 수 있고, 본 논문에서는 자율주행 차량에서 영상 기반의 객체 인식 인공지능 기술에 대해 기술한다. 영상 기반 객체 검출 알고리즘은 최근 두 가지 방법(단일 단계 검출 방법 및 두 단계 검출 방법)으로 좁혀지고 있는데, 이를 중심으로 분석 정리하고자 한다. 두 가지 검출 방법의 장단점을 분석 제시하고, 단일 단계 검출 방법에 속하는 YOLO/SSD 알고리즘과 두 단계 검출 방법에 속하는 R-CNN/Faster R-CNN 알고리즘에 대해 분석 기술한다. 이를 통해 자율주행에 필요한 각 객체 인식 응용에 적합한 알고리즘이 선별적으로 선택되어 연구개발 되어질 수 있기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.389-395
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• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.423-438
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• 2021

모터 그레이더의 블레이드는 도로공사시 골재를 산포하고 평탄화하는 역할을 수행한다. 본 연구는 그레이더의 작업효율을 향상시키기 위하여 블레이드 부품의 설계개선 연구를 진행하였다. 블레이드와 골재 입자의 접촉, 절삭, 산포 과정을 모사하기 위하여 동해석 코드에 개별요소법을 도입하여 전산해석 모델을 수립하였다. 블레이드 설계인자를 4가지 선별한 후 작업 시나리오를 수립하였다. 실험계획의 직교배열을 통해 각 인자의 수준조합별 9개 모델에 대해 평탄화 작업에 대한 동해석을 수행하고, 각 설계인자의 영향도를 분석하였다. 이후 유의한 인자를 분산분석을 통해 선별하여 최적화기법으로 점진적 반응표면법을 적용하였다. 최종적으로 블레이드의 작업 효율성을 향상시킬 수 있도록 설계인자의 최적값을 제안하였다.