국립 부경대학교

부경대 학부생 팀, 2개 학회서 우수논문상 수상

- 대한전자공학회·한국통신학회서 … 자율주행 연구 성과 인정

△ 수상학생들 기념촬영 사진. 왼쪽부터 김현열, 이도윤, 김예린, 이인환, 김준수. ⓒ사진 이성재(대외홍보팀)

국립부경대학교(총장 장영수) 정보통신공학과 학부생 팀이 자율주행 연구 성과를 인정받아 대한전자공학회, 한국통신학회 등 2개 학회로부터 우수논문상을 수상했다.

부경대 정보통신공학과 4학년 이인환, 김준수, 김현열, 3학년 이도윤, 김예린 팀(지도교수 이훈)은 최근 대한전자공학회가 개최한 학부생 논문 경진대회에서 ‘다중 작업 학습을 통한 도로 추적 자율주행 기술 구현’ 논문으로 우수상을 수상했다.

이 논문은 자율주행을 위해 사용되는 도로 추적, 충돌 방지, 장애물 유무 판별 기능을 학습하기 위한 다중 작업 학습 기술을 제안해 우수한 평가를 받았다.

부경대 팀은 딥러닝 모델인 ResNet18을 기반으로 학습을 진행하고, 훈련된 다중 작업 신경망을 임베디드 보드에 구현하고 자율주행 시스템을 구축해 모의실험을 진행한 결과, 도로 추적과 출동 방지 기능이 잘 작동하는 것을 확인했다.

이와 함께 같은 팀의 이인환, 김준수, 김현열 학생은 군집 자율주행 관련 연구를 담은 논문 ‘딥러닝 기반의 군집 자율주행 시스템 구현’으로 한국통신학회의 최근 학술발표대회에서 우수논문상을 수상하는 성과를 올렸다.

부경대생들은 이 논문에서 자율주행체가 도로의 형태를 파악하고 스스로 주행하는 기능과 함께 앞서가는 자율주행체와의 거리를 인식해 동작을 제어하는 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 합성곱 신경망 기반 기술을 제안해 연구성과를 인정받았다.

이들은 모의실험을 통해 자율주행체가 실시간 촬영 영상에서 주행해야할 지점의 픽셀 위치를 추정하는 기능과 앞서가는 주행체의 크기를 인식해 뒤따르는 주행체의 속력을 제어하는 기능을 구현해 좋은 평가를 받았다. <부경투데이>

Undergraduate student team from PKNU won the best thesis award at 2 conferences

- The students gained recognition with their research on a self-driving platform ... in conferences held by the IEIE & KICS

A team of undergraduate students from Pukyong National University (President Jang Young-Soo)'s Department of Information and Communication Engineering has been recognized by renowned academic societies for their autonomous driving research achievements and received excellent thesis awards from two academic conferences, which were held by the Institute of Electronics and Information Engineers (IEIE) and the Korean Institute of Communications and Information Sciences (KICS).

Lee In-Hwan, Kim Joon-Soo, and Kim Hyeon-Yeol in fourth-year and the 3rd-year student team of Lee Do-Yoon, Kim Ye-Rin (Advisory Prof. Lee Hoon) from the Department of Information and Communication Engineering at Pukyong National University recently won the Excellence Award for their thesis (Implementation of road tracking autonomous driving technology through Multi-task learning) at the thesis competition for undergraduates held by the Institute of Electronics and Information Engineers (IEIE).

The paper proposed a multi-task learning technology for learning the road tracking, collision avoidance, and obstacle detecting functions used for autonomous driving and received excellent evaluation from the academic society.

The Pukyong National University team confirmed that the road tracking and dispatch prevention functions worked well as a result of building an autonomous driving system that implemented a multi-tasking neural network trained on the embedded board based on the deep learning model 'ResNet18'.

Along with this, Lee In-Hwan, Kim Joon-Soo, and Kim Hyeon-Yeol of the same team won the Best Paper Award in the recent academic presentation of the Korean Institute of Communications and Information Sciences (KICS) for their thesis 'Implementation of platooning system based on deep learning' containing research on the platooning.

In this thesis, the student team from Pukyong National University gained recognition with their research thesis by proposing a convolutional neural network (CNN) based technology that enables an autonomous vehicle to recognize the shape of a road and drive itself, and to recognize the distance from an autonomous vehicle ahead of itself and perform a motion control function.

They received good evaluations by implementing the function of estimating the pixel position of the point where the autonomous vehicle should drive in the real-time video captured by the autonomous vehicle and the function of controlling the speed of the vehicle following by recognizing the size of the vehicle ahead through simulation. <Pukyong Today>