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스테레오 카메라를 활용한 자율주행의 객체 거리 및 속도 측정
이규석(Gyuseok Lee),류춘우(Choonwoo Ryu),김학일(Hakil Kim) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2023 No.11
In the field of autonomous driving, sensors used for perception play a crucial role in collecting and analyzing information about the vehicles surroundings, enabling the system to perceive and make judgments about the surrounding environment. Among them, stereo cameras use a principle similar to human vision, capturing images from two cameras looking at the same object to calculate depth information by comparing the differences between these images. In this study, we propose a system that uses stereo cameras to correct camera shake during driving, measure the distance of objects on the road, and calculate their speeds, thereby assisting the drivers navigation. The proposed system was experimentally evaluated by comparing the relative speeds of stationary objects based on the driving speed output from autonomous vehicles, confirming that it can calculate the relative speeds of detected objects with an error margin of less than 10% when driving at speeds of up to 30 km/h on straight sections of an actual road.
딥러닝 기반 EEG-to-fMRI 생성에 관한 예비연구
이규석(Gyuseok Lee),마히마 아리아(Arya Mahima),앙드레 브레흐만(Andre Brechmann),요르그 스타들러(Jorg Stadler),장용준(Yongjun Chang),유원상(Wonsang You) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
Electroencephalography (EEG) measures the electrophysiological activity of the brain, while functional magnetic resonance imaging (fMRI) detects changes in blood flow in the brain. Recently, multimodal brain imaging where both modalities are simultaneously taken and jointly analyzed has increasingly attracted for neuroscientific research. However, its use is still limited due to the cost of the technology and difficulties in integrating forms. In this paper, we report our pilot study on generating fMRI data from EEG using deep learning. We trained U-net for generating fMRI data from EEG, and evaluated the accuracy of predicted fMRI data compared to ground truth quantitatively and qualitatively. Although our study is still ongoing, it exhibits the feasibility and applicability of EEG-to-fMRI synthesis technology for neuroscientific research based on multi-modal imaging.
박태연(Taeyeon Park),이규석(Gyuseok Lee),천장우(Jangwoo Cheon),이임평(Impyeong Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
최근 안전하고 신뢰성 있는 자율주행차량의 도입을 위해 다양한 시나리오 및 환경 구축이 가능한 자율주행 시뮬레이터가 널리 활용되고 있다. 특히 날씨와 같은 비정형 환경은 자율주행차량에 탑재된 라이다 센서 알고리즘 성능에 큰 영향을 미치는 요소로써, 안전한 자율주행 시스템의 개발을 위해서는 이러한 환경에서의 라이다 센서 시뮬레이션 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터에 대한 강우 효과를 모델링하고 이를 기반으로 라이다 센서 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 강수량이 증가함에 따라 전반적인 신호 감쇠 및 인지 거리가 감소하는 경향을 보였으며, 본 연구는 강우 효과를 고려한 라이다 센서 시뮬레이션 연구의 중요한 기초 연구가 될 수 있다.