http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다양한 영상 데이터 수집을 위한 3차원 공간데이터 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템 구현
주은오(Joo, Eun Oh),김동연(Kim, Dong Yeon),조병수(Cho, Byung Soo),김민수(Kim, Min Soo) 대한공간정보학회 2021 대한공간정보학회지 Vol.29 No.3
최근 실세계에서 수집되는 영상 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 자율주행 성능을 개선하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 딥러닝 모델을 생성하기 위해 요구되는 많은 양의 영상 데이터를 실제 주행환경에서 수집하는 것은 시공간적 및 비용적인 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간정보를 활용하여 실세계를 모사한 가상환경을 구축하고, 다양한 시나리오 환경에서 영상 데이터를 수집할 수 있는 자율주행 시뮬레이션 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 사용자가 원하는 가상의 주행환경 설정과 차량 수집 센서 설정 기능을 제공하여 다양한 영상 데이터 수집이 가능할 뿐만 아니라, 가상환경에서 시공간적 한계 없이 실세계에서는 수집이 어려운 영상 데이터의 수집도 가능할 것으로 기대된다. Recently, there has been so much research to improve deep learning-based autonomous driving performance using imagery data collected in the real world. However, it has spatiotemporal and cost limitations to collect a large amount of imagery data required to create a deep learning model in a real driving environment. Therefore, in this paper, we propose an autonomous driving simulation system that can virtualize the real world using 3D spatial data and can collect imagery data in various scenario environments. It is expected that it is possible for the proposed system not only to collect various kinds of imagery data using the virtual environment setting and the vehicle’s sensor setting, but also can collect imagery data that is difficult to collect in the real world without spatiotemporal limitations.
YOLOv5 모델 기반 효율적인 신호등 정보 인식 방안 개발
주은오(Joo, Eun Oh),김민수(Kim, Min Soo) 대한공간정보학회 2021 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2021 No.11
최근 자율주행 기술이 주목받고 있으며 자율주행 분야에 있어 신호등 정보 인식은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 YOLOv5를 기반으로 국내 신호등 정보 인식에 효율적인 모델을 구현하기 위해 클래서 수와 증강방식에 변화를 주어 인식 성능을 비교 분석하였다. 국내 신호등 정보를 5개의 클래스와 8개의 클래스로 분류하여 인식 성능을 비교하였고 YOLOv5에서 제공하는 좌우대칭, 컬러 조정, 이동, 모자이크, 확대, 축소 증강 데이터 증강방식이 신호등 정보 인식에 어떤 영향을 주는 성능을 비교하였다.
다양한 차량 주행 시나리오의 효율적인 표현을 위한 OpenSCENARIO 표준사양 분석
조병수(Byungsoo Cho),주은오(EunOh Joo),김민수(MinSoo Kim) 대한공간정보학회 2021 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2021 No.11
본 연구에서는 차량 주행의 다양한 시뮬레이션 시나리오의 효율적인 저장 방안과 관련하여 OpenSCENARIO 1.1 표준사양을 분석하였다. OpenSCENARIO 1.1에서 제공하는 핵심 기능을 분석하였으며, ScenarioRunner 및 Esmini의 오픈소스 시뮬레이터 기반 다양한 시나리오 예제의 실행결과도 분석하였다. 결론적으로 OpenSCENARIO 1.1은 차량 주행의 다양한 시나리오 상황을 표현하기 위한 기본적인 기능을 대부분 포함하고 있으나, 도심지의 대규모 시나리오 구성에 많은 시간이 소요될 것으로 예측되며, 해당 시나리오를 완벽히 실행할 수 있는 시뮬레이터가 부재한 단점도 있음을 알 수 있었다. 향후, 이러한 대규모 시나리오를 효율적인 구성하는 방안에 대한 연구가 필요할 것으로 예상된다.