• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.129-143
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• 2021

This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.

• 자동차안전학회지
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• 제12권4호
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• pp.13-22
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• 2020

This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.85-86
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• 2007

본 논문은 기존에 사람의 인력이나 열화상 카메라에 의존하고 있는 배전선 기자재 점검을 사람대신 로봇이 점검 작업을 하고 기존의 열화상 카메라만 사용하는 점검 방법에 CCD 카메라를 추가로 사용하여 열화상 이미지와 실영상을 같이 획득하도록 하여 배전선 점검 작업의 안전성 확보와 고장진단의 결과 값들의 객관성 있고 정확한 데이터를 획득을 할 수 있도록 하였다. 그리고 로봇이 가공지선을 자율주행하면서 발생하는 포스트 간 이동, 가공지선 회피, 가공지선 다 분기와 같은 문제가 발생하게 되는데 이러한 문제점들은 센서 융합 방법을 사용하여 로봇이 가공지선을 원활하게 자율주행을 할 수 있도록 하였다. 그리고 배전선 기자재들의 자연적 현상 때문에 발생하는 기자재의 부식과 열화로 변하게 되는 기자재들의 온도를 열화상 카메라로 분석하여 배전선 기자재들의 불량 기준 온도를 초과하게 되면 열화상 이미지와 CCD 카메라의 실영상 이미지가 자동으로 캡쳐 되고 저장 될 수 있게 하였다. 이러한 모든 동작들은 로봇이 자율주행을 하면서 이루어진다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.11-16
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• 2019

This paper suggests an algorithm for detecting fault of longitudinal controller in autonomous vehicles. Guaranteeing safety in fault situation is essential because electronic devices in vehicle are dependent each other. Several methods like alarm to driver, ceding control to driver, and emergency stop are considered to cope with fault. This research investigates the fault monitoring process in fail-safe system, for controller which is responsible for accelerating and decelerating control in vehicle. Residual is computed using desired acceleration control command and actual acceleration, and detection of its abnormal increase leads to the decision that system has fault. Before computing residual for controller, health monitoring process of acceleration signal is performed using hardware and analytic redundancy. In fault monitoring process for controller, a process model which is fitted using driving data is considered to improve the performance. This algorithm is simulated via MATLAB tool to verify performance.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.26-31
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• 2013

감속구동장치는 모터에 회전력을 차륜에 전달하는 중요한 장치로써 가장 큰 고장원인 중 하나는 기어의 접촉 피로손상에 의한 것이다. 이로 인해 주행 시 심각한 영향을 미칠 수 있기 때문에 주행안전성 확보를 위한 이상진단 모니터링시스템 기술이 요구되고 있으며, 이상진단을 위한 모니터링 시스템 개발을 위해 고장이 없는 감속구동장치의 기초 데이터 분석이 중요하다. 기어의 주요 이상진단방법 중 고장원인파악 및 조기진단에 주로 사용되는 진동신호분석법을 적용하여, 본 논문에서는 고장이 없는 고속철도차량(KTX, KTX II) 감속구동장치를 대상으로 실물시험과 실차시험을 수행함으로써 고장이 없는 감속구동장치의 이상진단에 필요한 진동특성분석을 실시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.175-189
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• 2023

자율주행 차량의 무결성과 내결함성을 보장하기 위한 환경 인식 센서의 결함 감지 및 격리(FDI) 알고리즘이 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 안전성 보장을 위한 레이다, 카메라, 라이다로 구성된 다중 인지 시스템 결함 검출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 결함 감지 알고리즘은 FIR(Finite Impulse Response) 필터 추정치에 기반한 레지듀얼의 생성 및 분석으로 고장의 감지 및 격리를 수행한다. 알고리즘의 성능 검증을 위해 가상환경에서의 수치 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 기존의 칼만 필터 기반 알고리즘과 비교 및 고찰하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있음을 검증하였다. 본 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 연구로, 자율주행 차량의 환경 인지 센서의 무결성을 향상 시킬 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.287-300
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• 2021

협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권1호
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• pp.14-25
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• 2021

This paper presents a RLS based adaptive sliding mode observer (A-SMO) for unknown fault reconstruction in longitudinal autonomous driving. Securing the functional safety of autonomous vehicles from unexpected faults of sensors is essential for avoidance of fatal accidents. Because the magnitude and type of the faults cannot be known exactly, the RLS based A-SMO for unknown acceleration fault reconstruction has been designed with relationship function in this study. It is assumed that longitudinal acceleration of preceding vehicle can be obtained by using the V2V (Vehicle to Vehicle) communication. The kinematic model that represents relative relation between subject and preceding vehicles has been used for fault reconstruction. In order to reconstruct fault signal in acceleration, the magnitude of the injection term has been adjusted by adaptation rule designed based on MIT rule. The proposed A-SMO in this study was developed in Matlab/Simulink environment. Performance evaluation has been conducted using the commercial software (CarMaker) with car-following scenario and evaluation results show that maximum reconstruction error ratios exist within range of ±10%.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.26-38
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• 2022

This paper proposes multiple RLS and actuator performance index-based adaptive actuator fault-tolerant control and detection algorithms for longitudinal autonomous driving. The proposed algorithm computes the desired acceleration using feedback law for longitudinal autonomous driving. When actuator fault or performance degradation exists, it is designed that the desired acceleration is adjusted with the calculated feedback gains based on multiple RLS and gradient descent method for fault-tolerant control. In order to define the performance index, the error between the desired and actual accelerations is used. The window-based weighted error standard deviation is computed with the design parameters. Fault level decision algorithm that can represent three fault levels such as normal, warning, emergency levels is proposed in this study. Performance evaluation under various driving scenarios with actuator fault was conducted based on co-simulation of Matlab/Simulink and commercial software (CarMaker).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.315-318
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• 2013

지금의 자동차는 정보기술(IT)기술과 융합되어 기존의 운송기능에서 운전자의 편의를 제공하는 기능을 제공한다. 운행 중 운전자에게 교통상황과 목적지로 가는 길을 알려주는 내비게이션은 운전자에게 효율적인 운전을 유도 할 수 있는 환경 만들어 준다. 하지만 운전자의 안전을 위해 자동차 상태를 자동으로 점검하여 알려주는 기능은 미비한 실정이다. 본 논문에서 개발하고자 하는 자동차 인포테인먼트 시스템은 안드로이드 플랫폼 기반 임베디드 장비를 이용하여 안드로이드에서 기본적으로 제공하는 기능을 통해 기존 자동차 엔터테인먼트 기능을 제공하며, 추가적으로 자동차 주행정보를 기록하여 사고유무를 확인하는 블랙박스 기능, 주행정보를 활용하여 자동차 소모품들의 수명을 점검하고, 자동차 내부 고장정보를 발견하고 알려주는 자동차 자가진단기능을 제공한다.