• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.44-52
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• 2013

SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 현재 비디오 감시카메라, 자율 주행시스템 등과 같은 영상 시스템에서 많이 사용되고 있다. SIFT 알고리즘에서 연산량과 연산시간이 가장 많이 필요한 부분이 descriptor의 sin/cos 함수를 연산하는 부분이다. 그러므로 본 논문에서는 SIFT 알고리즘에 사용되는 descriptor를 위한 sin/cos 함수를 하드웨어로 구현하였다. Verilog-HDL 언어를 사용하여 FPGA로 구현하고 그 성능을 분석한다. Xilinx Spartan 2E(XC2S200E-PQ208-6) 를 사용하여 구현하였을때, 149 Slices에 233 LUTs가 소모되었으며, 최대 주파수는 60.01MHz로 동작하였다. 또한 descriptor에 적용하여 소프트웨어와 비교 하였을 때 40배 정도의 빠른 성능 향상을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.161-167
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• 2012

본 연구는 무인 차량의 도로에서의 자율주행을 위한 경유점을 지정하는 방법에 관한 것이다. 무인 차량이 현재 위치와 목표 위치의 전역 좌표를 알고 주어진 도로 지도 상에서 경로 계획을 한다면 어떤 도로의 어떤 차선을 거쳐 가야 하는지 미리 계획하여야 한다. 또한 이를 위해서는 도로의 위치 정보가 미리 체계적으로 저장되어 데이터베이스화 되어 있어야 한다. 본 논문에서는 도로를 데이터베이스로 저장하는 방법과 그 데이터베이스를 이용하여 최단거리 경로를 계획하고 이동방향과 차선을 고려하여 차량이 지나가야 할 상세한 경유점을 생성한다. 이후 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘으로 도로에 최적화된 경로를 찾을 수 있음을 검증하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.269-279
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• 2008

In this paper, an underwater navigation system with adaptive receding horizon Kalman filter (ARHKF) is studied. It is well known that incorrect statistical information and temporal disturbance invoke errors of any navigation systems with Kalman filter, which makes the autonomous navigation difficult in real underwater environment. In this context, two kinds of problems are herein considered. The first one is the development of an algorithm, which estimates the noise covariance of a linear discrete time-varying stochastic system. The second one is the implementation of ARHKF to underwater navigation systems. The performance of the derived estimation algorithm of noise covariance and the ARHKF are verified by simulation and experiment in the towing tank of Seoul National University.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.253-265
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• 2016

We propose an obstacle classification method using multi-decision factors and decision sections based on Single 2D LiDAR. The existing obstacle classification method based on single 2D LiDAR has two specific advantages: accuracy and decreased calculation time. However, it was difficult to classify obstacle type, and therefore accurate path planning was not possible. To overcome this problem, a method of classifying obstacle type based on width data was proposed. However, width data was not sufficient to enable accurate obstacle classification. The proposed algorithm of this paper involves the comparison between decision factor and decision section to classify obstacle type. Decision factor and decision section was determined using width, standard deviation of distance, average normalized intensity, and standard deviation of normalized intensity data. Experiments using a real autonomous vehicle in a real environment showed that calculation time decreased in comparison with 2D LiDAR-based method, thus demonstrating the possibility of obstacle type classification using single 2D LiDAR.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1061-1067
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• 2016

Position of the vehicle for driving is essential to autonomous navigation. However, there appears GPS position error due to multipath which is occurred by tall buildings in downtown area. In this paper, GPS position error is corrected by using camera sensor and highly accurate map made with 3D-Lidar. Input image through inverse perspective mapping is converted into top-view image, and it works out map matching with the map which has intensity of 3D-Lidar. Performance comparison was conducted between this method and traditional way which does map matching with input image after conversion of map to pinhole camera image. As a result, longitudinal error declined 49% and complexity declined 90%.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.249-254
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• 2013

In this paper we propose nonlinear control system for automatic unmanned vehicle using a RC (Radio Controlled) car which is usually controlled by a remote controller. In the proposed system, a RC car is dissembled and reassembled with several parts enabling it to be controlled by an android mobile platform with Bluetooth communication. In our system, an android mobile smartphone is mounted on the RC car and plays an important role as an eye of the car. The proposed system automatically controls the RC car to follow a lane that we draw on the floor of our laboratory. Also, the proposed RC car system can also be controlled manually using the accelerometer sensor of a smartphone through a Bluetooth module. Our proposed system that has both manual mode and automatic mode consists of several components; a microprocessor unit, a Bluetooth serial interface module, a smartphone, a dual motor controller and a RC toy car. We are now in the development of a group driving system in which one car follows the front car that tracks a lane automatically.

• 항공우주기술
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• 제10권2호
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• pp.133-145
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• 2011

본 논문은 2008년 8월초부터 2010년 6월 10일 KSLV-I 2차 발사까지 수행된 나로우주센터의 추진제 및 고압가스 품질 관리 결과를 정리한 것이다. 품질관리는 나로우주센터에서 사용되는 모든 고압가스(Air, GHe, $GN_2$) 및 액화가스(LOX, $LN_2$)를 대상으로 관련 발사대 및 조립동 모든 장비에 대해 자율시험(AT), 인증시험(QT), 비행시험(FT) 모든 단계에서 수행하였다. 결과로써 총 428회의 간이검사(check analysis), 111회의 전항목검사(full analysis)를 수행하였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.229-235
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• 2017

최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.

• 한국해양공학회지
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• 제19권5호
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• pp.71-77
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• 2005

This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.165-177
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• 2000

퍼지 제어기는 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하고 있다. 때문에, 제어기의 객관성이 보장되지 않으며 설계자가 예상하지 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에서는 제어기의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 제어 규칙의 수를 감소시키고 직관적인 제어기를 구성하기 위하여 Fusion Method과 퍼지 제어기의 제어 규칙과 소속 함수의 매개변수를 조정하여 효율성을 향상시킬 수 있는 유전자 알고리즘을 적용한 자기 조직화가 가능한 퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 무인 운송 장치 제어기를 구성하여 다양한 환경에서 모의 실험을 수행하였다.