Project Detail

태양광 무선충전과 실시간 영상처리를 통한
자율주행자동차 설계

태양광 발전, ESS, 자기유도 무선충전, 차선 인식, 객체 인식을 하나의 실험 시스템으로 연결한 학사 프로젝트입니다. 에너지 공급 구조와 임베디드 AI를 분리해서 다루지 않고, 전력 공급부터 주행과 충전 판단까지를 한 흐름으로 묶어 본 점이 핵심입니다.

이 페이지는 개인 포트폴리오 관점에서 프로젝트를 다시 정리한 버전입니다. 논문, 발표자료, 발명신고서에 공통으로 등장하는 내용만 중심으로 재구성했습니다.

학사 프로젝트 에너지 + AI OpenCV TensorFlow Lite 무선충전 자율주행

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한눈에 보기

  • 태양광 발전 전력을 ESS와 무선충전 실험 장치에 연결
  • 차선 인식과 객체 인식으로 차량 주행 및 충전 판단 수행
  • 실험 과정에서 지연, 발열, 전력 손실 문제를 함께 다룸
  • 포스터 발표와 발명신고까지 이어진 확장성 있는 주제

무엇을 만들었는가

전력 공급, 충전, 주행 인식을 별개 실험이 아니라 하나의 연결된 시스템으로 다루었습니다.

전력 공급 구조

태양광 패널에서 발전한 전력을 ESS 역할의 배터리에 저장하고, 필요시 무선충전 장치로 전달하는 실험 구조를 사용했습니다.

태양광 패널, 인버터, 12V 7Ah 배터리, 무선충전 장치를 묶은 실험 구성

주행 인식 구조

OpenCV 기반 차선 인식과 객체 인식 모델을 함께 운용해, 차량이 주행 중 무선충전 스테이션을 발견하면 정지 후 충전을 수행하도록 설계했습니다.

라인 변환, 차선 인식, 객체 검출, 충전 판단까지 연결된 흐름

실험 단위 구현

연구실 규모의 장비로 실제 동작을 확인하는 데 초점을 두었습니다. 무선충전 전력 변화 측정과 주행 영상 기반 학습을 병행해 검증했습니다.

개념 설명에 그치지 않고 설계·제작·구동 실험까지 포함

84% 평균 정확도
발표자료 기준 검증 결과
약 2초 모델 동시 운용 시
주행 지연 발생
10W 실험용 태양광 패널
최대 출력
12V 7Ah ESS 역할 배터리
실험 구성 요소

어떻게 접근했는가

모델 정확도만이 아니라, 실제 구동 가능한 실험 흐름을 만드는 데 필요한 제약도 함께 다뤘습니다.

Vision Pipeline

입력 영상을 학습에 맞게 바꾸는 과정

발표자료에서는 RGB, HSV, LAB, HLS, Adaptive Threshold 변환을 통해 차선이 더 명확히 보이도록 전처리를 반복했다고 정리했습니다. 이 프로젝트는 모델 선택 이전에 입력 데이터의 형태를 어떻게 바꾸는지를 중요하게 본 사례입니다.

차선 인식과 객체 인식이 동시에 돌아가는 구조였기 때문에, 이미지 전처리와 추론 부담을 모두 고려한 균형이 필요했습니다.
System Constraints

실험 중 실제로 부딪힌 제약

  • 무선충전은 낮은 전력과 손실 때문에 안정성이 낮았고, 구조 단순화와 효율 개선이 후속 과제로 남았습니다.
  • 차량 주행 중에는 차선 인식과 객체 인식 모델을 함께 돌리면서 약 2초의 지연이 발생했습니다.
  • 하나의 보드에서 두 모델을 동시에 구동하는 부담을 줄이기 위해 쓰레딩으로 교대 실행하는 방식을 적용했습니다.
  • 카메라 인식 시간에 맞추기 위해 모터 속도를 낮추고, 주행 속도와 인식 속도를 함께 조정했습니다.
Model Selection

무엇이 더 잘 작동했는가

  • 발표자료에서는 평균 정확도 84%를 확인했고, ELU가 SELU보다 실질적으로 적합하다고 정리했습니다.
  • 졸업논문 결론에서는 객체 검출 모델 중 TensorFlow Lite가 가장 적합했다고 적었습니다.
  • 무선충전소 검출 학습에서는 원본 예시 이미지보다 실제 주행 이미지가 더 효과적이었다고 정리했습니다.
Why It Matters

이 프로젝트를 포트폴리오에 남기는 이유

이 프로젝트는 단순한 객체 인식 데모도, 단순한 에너지 장치 제작도 아닙니다. 전력 공급 구조를 만들고, 임베디드 환경에서 인식 모델을 돌리고, 실제 주행과 충전 판단까지 연결한 작은 시스템 통합 프로젝트라는 점이 중요합니다.

그래서 이 페이지에서는 결과 수치뿐 아니라, 전처리·지연·보드 부담·전력 손실처럼 실제로 구현해봐야 드러나는 문제를 함께 드러내도록 구성했습니다.

결과와 확장 가능성

실험 결과를 정리하는 데서 끝나지 않고, 후속 응용 가능성까지 이어지는 프로젝트였습니다.

주요 결과

  • 태양광 무선충전 스테이션과 자율주행 자동차를 설계·제작하고 실제 구동 실험까지 수행했습니다.
  • 차량은 차선을 인식해 주행하고, 무선충전 스테이션을 검출하면 정지 후 충전하도록 구성했습니다.
  • 모델과 하드웨어 제약을 동시에 고려하면서 실험 흐름을 완성했습니다.

확장 가능성

  • 발명신고서에서는 공용 주차장, 도서산간 지역, 해외 수요처 등으로의 확장 가능성을 제시했습니다.
  • 마이크로그리드와 연계하면 태양광 외에도 다양한 재생에너지와 ESS를 연결할 수 있는 방향이 제안되었습니다.
  • 무선충전 플랫폼은 자율주행 시대에 더 활성화될 수 있다는 전망도 발표자료에 포함되어 있습니다.
정리
이 프로젝트는 에너지 시스템과 AI를 따로 설명하지 않고, 하나의 작동 가능한 프로토타입 안에서 묶어냈다는 점 때문에 지금도 메인 포트폴리오 항목으로 남길 가치가 있습니다.

관련 자료

현재 페이지는 아래 자료를 바탕으로 다시 정리했습니다. PDF 파일은 나중에 저장소에 함께 올리면 바로 연결할 수 있습니다.

졸업 논문_221214_SO_2325.pdf

학사 졸업논문

태양광 발전, 자기유도 무선충전, 자율주행 모델, 객체 인식 모델, 결론과 한계를 포함한 기본 문서입니다.

12.08 발표자료 221207_2000.pdf

발표 자료

평균 정확도, 입력 영상 변환, ELU/SELU 비교, 실제 주행 이미지의 효과 등 발표용 요점을 압축해 보여주는 자료입니다.

발명신고서_태양광 에너지와 ESS를 이용한 자기유도방식 무선충전소_240723.pdf

발명신고 자료

태양광 패널, ESS, 무선충전소의 설계 개요와 실험 장비 성능, 적용 분야와 시장성을 정리한 자료입니다.