KEA 한국전자정보통신산업진흥회

기존의 Map 기반 측위 시스템은 정형적인 데이터 구조에 직접 사용하지만, 3차원 가우시안 스플래팅(3DGS; 3D Gaussian Splatting) 기법을 사용해 만들어진 3D 가우시안 맵에서의 측위 시스템을 개발하기 위해 다음과 같은 방법을 도입함. 과도하게 밀집된 3차원 가우시안을 KD-Tree기반 클러스터링을 사용하여 국소적인 범위 내의 기하학적으로 유리한 대표 가우시안만 남기고 삭제함. 이후 해시 맵을 만들어 복셀 격자 내에 가우시안을 등록해놓는 전처리 과정을 거침. 스캔매칭 단계에서 복셀 쿼리 인덱싱기법을 사용하여 포인트가 위치한 격자 주변의 27개(3x3x3)의 격자에 등록된 가우시안을 매칭하여 Mahalanobis, Point-to-Plane, Normal Align을 적용한 Residual Block으로 사용고 Cauchy Loss를 통해 최적화함. 제안하는 시스템을 기존의 측위 Point-to-Gaussian 방식인 NDT랑 비교하여 Translation Error 35.0%, Lateral Error 98.11%, Longitudinal Error 51.18%, Heading Error 24.53% 감소하였다.

차량 CAN통신에 대한 이론교육(CAN구조,메시지,데이터 등)
- CANoe를 이용한 시뮬레이션 실습 및 하드웨어 실습
- 기간 24.07.08~24.07.12

자동차 국제 표준 ISO26262의 개념 및 개발 생명주기 교육
- HARA를 통한 ASIL결정, 각 개발 단계의 안전 요구사항 교육
- 기간 24.08.01~24.08.02

저는 자율주행 시스템 시험 및 평가 분야에 관심이 있습니다. 자율주행 인지 알고리즘 개발 경험을 통한 상황분석 및 데이터 분석 능력은 본인이 실험 및 평가 연구원에 적합하다고 생각하는 이유입니다. 컴퓨터비전 분야에서 최근 주목받고있는 3DGS를 차량 자율주행에 적용하여 정적인 3DGS 맵 기반으로 실시간 측위 시스템을 개발하였습니다.

[주요논문 연구분야]
본인의 세부 전공은 ‘3DGS 기반 매핑 및 측위’ 이며, 학위 논문 주제는 ‘3DGS기반 실시간 LiDAR 스캔매칭 측위 시스템’ 입니다. 정적 3차원 가우시안 지도 기반으로 ICP, NDT, LOAM, KISS-ICP등 다양한 알고리즘을 적용해보았으며, 현재 진행중인 논문은 비정형적인 3DGS 지도기반 환경 측위 성능을 개선할 수 있는 연구입니다. 이러한 연구 활동을 통하여 최근 자율주행 차량에 다양한 방면으로 적용되고 3DGS기반 다양한 기법과 프레임워크를 활용하고 성능을 분석하는 능력을 키워왔습니다. 또한 알고리즘을 개발하고 분석하기 위해 C++, Python, ROS와 같은 다양한 툴과 개발환경을 활용한 경험이 있습니다.