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현대의 많은 응용 분야에서 실시간 객체 탐지는 중요한 역할을 한다. 특히, 공공 장소나 회의실, 강의실 등에서의 좌석 관리 시스템에서, 빈 자리의 실시간 탐지는 효율적인 공간 관리와 사용자 편의성을 높이는 데 기여할 수 있다. 기존의 방법은 주로 이미지 처리 기술을 사용했으나, 탐지 정확도가 떨어지고 실시간성이 부족하다는 문제점이 있었다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하고자, 고성능 객체 탐지 모델인 YOLOv8을 사용하여 빈 자리 탐지를 실시간으로 수행하며, 추가 학습된 데이터셋을 통해 다양한 환경에서의 정확도를 높인 시스템을 제공한다.

차량의 동역학적 모델에 영향을 미치는 요소는 매우 다양함 : 차량의 질량, 관성 모멘트, 차체, 섀시(Shassis), 서스펜션(Suspension), 파워트레인, 타이어 특성 등 또한, 동일한 종류의 차량이라도 차량의 부품이 노후화된 정도에 따라 동역학적 모델에 차이가 발생할 수 있음 또한, 동일한 차량이라도 주행 환경(우천, 노면의 젖은 정도 등)에 따라 동역학적 특성이 달라질 수 있음 보통 이상적인 환경에 대한 가정을 적용하고 동역학적 모델을 수학적으로 모델링 하는 경우에는 위의 다양한 요소들을 모두 고려하기 어려우며, 따라서 실제 운전 시나리오들에서 자율주행 차량을 정확히 모델링 하는 것은 어려움 (여기서 모델링이라 함은 차량의 동역학적 특성을 표현하는 수식 및 파라미터를 설정하는 것을 의미) 여러 상황에서 반복적인 테스트를 수행하고 획득한 데이터에 기반하여 모델링을 하는 접근 방법도 존재하나, 이는 시간적, 비용적, 공간적 한계가 존재함 다양한 조건에서 차량의 동역학적 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 모델을 효율적으로 생성해내는 방법이 필요한 상황임 본 발명은 차량의 자율주행 데이터에 기반하여 동역학적 모델을 추정할 수 있는 방법을 제안함 구체적으로 자율주행 logging data를 활용해서 차량의 동역학적 모델을 생성(추정)하고, 이를 평가할 수 있는 방법을 제안함

본 연구에서는 형광 반사체 기반 비용 효율적인 빔 조향 및 D2D-V2V 추적 시스템 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 초기 포인팅에 온보드 카메라 정보를 사용하고 수신기의 형광 비컨 빛을 모니터링하여 정확도를 강화하도록 설계되었다. 우리가 아는 한, 미세 정렬을 위한 비콘 신호로서 형광반사체를 사용은 이 연구에서 처음으로 소개되었다. 정렬 및 추적을 위해 별도의 비콘 조명을 사용할 필요 없이 제안된 방법을 적용하여 크기와 비용을 효과적으로 줄일 수 있다. 그 과정의 첫번째로, 기성품 저가 카메라와 빔 조향 모듈 유닛을 사용한다. 카메라로부터 수신기의 위치를 정보 데이터를 받아 모듈과 수신기가 이루는 각도를 계산을 한다. 이를 통해 빔 조향 모듈 유닛을 컨트롤 하여 수신기에 파란색 빔을 전달하고 이로써 rough한 채널 정렬이된다. 그런 다음, 수신기 주변을 빔으로 스캔하고 형광 반사체로부터 반사되어 나오는 녹색 빛을 모니터링하여 반사된 빛의 면적에 따라 미세하게 빔 조향 모듈을 컨트롤 한다. 이로써 최적화된 정렬을 통해 안정적 통신채널을 형성한다. 이 방법은 정렬 프로세스 중에 지연 시간을 유발하지만 수신 신호 강도 표시기(RSSI) 또는 채널 상태 정보(CSI)와 같은 정보를 공유할 필요 없이 즉시 정렬 수준을 확인할 수 있기 때문에 여전히 매력적이다. 시험 결과에 따르면 시스템은 300Mb/s의 데이터 속도로 +- 30도의 조향 각도를 커버할 수 있으며 250Mb/s의 데이터 속도를 지원할 수 있다. 미국의 주간 고속도로 시스템의 경우, 표준 도로의 차선 폭은 3.7m인 반면, 하위 분류 도로는 차선이 더 좁다. 제안된 시스템에서 제공하는 30도 FOV(최대 60도)는 각각 전방 10m와 20m에서 3차선 넓이와 6차선 넓이에 존재하는 차량들을 커버할 수 있는 것을 의미한다.