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자동긴급제동시스템을 위한 확률기반 자차경로예측에 관한 연구
이준오(Junoh Lee),신성근(Sungguun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
This paper presents a probabilistic prediction Algorithm of trajectory at host vehicle. This Algorithm can notice driver control intention so apply stochastically the intention to trajectory prediction algorithm. The algorithm has 3 steps. First, Kalman Filter estimates Velocity and Yaw angle from wheel speed sensor and yaw rate sensor. second, The Calculated standard deviations are used for predicting parameter change limits since it can notice driver control intension at future. finally, Predicted parameter(Velocity, Yaw angle) and change limits predicts future trajectory of host vehicle. This Algorithm can provide collision risk estimation parameter for AEBS(Autonomous Emergency Braking System). And it heighten efficiency by predicting short term.
감성 언어 기반의 생성형 AI 디자인 콘텐츠 사례 연구 - 브랜드 홍보영상을 중심으로 -
이준오 ( Lee Junoh ),박승배 ( Park Seung Bae ) 한국상품문화디자인학회 2024 상품문화디자인학연구 Vol.77 No.0
최근 AI 인공지능 기술의 급격한 발전은 우리 생활에 혁신적인 변화를 가져왔다. 이러한 변화 속에서 광고, 홍보 콘텐츠 역시 생성형 AI 인공지능 기술에 맞춰 많이 제작되고 있으나, 급변하는 환경에 새로운 방향이 필요한 때다. 생성형 AI 이미지 프로그램을 이용한 콘텐츠 제작은 능동적인 딥러닝 학습을 통해 브랜드 아이덴티티를 효율적으로 생산할 수 있다. 하지만 장점에 비해 창의적인 요소가 없는 기술뿐인 AI 콘텐츠는 분명 한계는 존재한다. 앞으로 생성형 AI 영상 프로그램이 상용화되면 이러한 현상을 가속될 것이다. 이에 연구자는 사례 연구를 통해 생성형 AI 콘텐츠의 현황과 한계를 파악하고, 광고 영상에서 생성형 AI 콘텐츠의 창의성인 인간 감성 언어를 분석한다. 또한 연구 모형을 통해 AI 콘텐츠의 감성 언어의 특징과 상관관계를 탐색하고자 한다. 연구 결과, 창의적인 생성형 AI 콘텐츠 영상 제작에는 인간 감성 언어 의미가 내포되어야 하고, 감성 언어의 유형과 특징을 기술하였다. 이 연구를 통해 생성형 AI를 제작자에게 다양한 방법론적 가능성을 제시하여, 더 많은 사람들이 다가올 AI 시대를 효과적으로 대비할 것으로 기대한다. The recent rapid development of AI artificial intelligence technology has brought innovative changes in our lives. Amid these changes, a lot of advertising and promotional content is also being produced in line with Generative AI artificial intelligence technology, but it is time for a new direction in a rapidly changing environment. Content production using Generative AI image programs can efficiently produce brand identity through active deep learning. However, there are definitely limitations to AI content that only has technology that does not have creative elements compared to its advantages. In the future, this phenomenon will accelerate when Generative AI video programs are commercialized. Accordingly, the researcher identifies the current status and limitations of Generative AI content through case studies and analyzes the human emotional language, which is the creativity of Generative AI content, in advertising videos. In addition, through the research model, we intend to explore the characteristics and correlations of the emotional language of AI content. As a result of the study, the meaning of human emotional language should be included in the production of creative Generative AI content videos, and the types and characteristics of emotional language were described. Through this study, it is expected that more people will effectively prepare for the upcoming AI era by presenting various methodological possibilities to producers of Generative AI.
신성근(Seonggeun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),이준오(Junoh Lee),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
최근 자동차의 안전에 대한 선진국의 규제화가 빠르게 진행되고, 신차평가프로그램(NCAP)을 통한 차량 안전도를 평가하여 공개함으로써 자동차 OEM은 더 많은 안전 관련 부품을 장착하고 있다. 2016년부터 유럽 신차 안전도 평가에 반영된 보행자를 대상으로 하는 자동긴급제동시스템(AEBS)은 전방 보행자를 인식하여 충돌을 예측하고 스스로 긴급제동을 수행한다. 긴급제동을 수행함에 있어 보행자의 인식 성능은 시스템의 성능에 매우 중요한 요소로, 인식 성능 향상을 위해 단안 카메라, 스테레오 비전, 레이더, 라이다(LIDAR)와 같은 다양한 센서를 활용한 연구가 진행되고 있으나 고가의 센서 활용은 자동차의 가격 상승으로 직결되어 양산성에 제약이 될 수 있다. 또한, 주행환경에서 발생 할 수 있는 센서의 고장 및 환경적인 제약 등으로 인하여 다수의 센서 활용이 불가능 할 수 있으며 이로 인하여 시스템은 기능 수행에 제약이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 보행자를 대상으로 하는 AEB 시스템을 구성하여 단안 카메라 센서와 라이다 센서의 보행자 인식 특성에 따른 시스템의 회피 성능 간의 상관성을 비교하였다.