• 방송과미디어
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• 제24권1호
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• pp.49-55
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• 2019

최근 수년간 급속도로 발전한 정보통신(ICT) 및 인공지능(AI) 관련 기술은 사회전반에 걸쳐 모든 산업영역에 변화의 바람을 불러일으키고 있다. 교통부문에서도 이러한 기술의 융 복합을 통해 교통체계의 효율성과 안전성을 향상시키기 위한 노력이 자율주행의 기술발전으로 나타나고 있다. 자율주행은 그동안 인간이 운전해오던 자동차 중심의 교통체계에 혁신적인 변화의 동인이 될 것으로 전망된다. 개인 승용차 시장에 자율주행자동차의 등장과 버스, 택시 등 대중교통과 공유교통차량의 대중교통 기능 적용, 그리고 트럭 및 대형버스 등 상용차의 군집주행기술 도입 등 다양한 분야에서 산업화가 진행되고 있는 것이 그 이유다. 이로 인해 시민들의 일상생활에서 가장 중요한 부분을 차지하는 이동성(Mobility)을 제공하는 서비스에 상당한 영향을 줄 것으로 예측되고 있다. 본 고는 자율주행이 가져올 미래 교통체계의 변화로 대변되는 스마트 모빌리티에 대한 기술과 서비스 방향에 대해 진단하고, 효율적인 산업화를 위한 방안을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.63-73
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• 2024

현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.521-526
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• 2020

본 논문은 상용차의 자율 군집주행 플랫폼을 평가함에 있어 차량 환경용 C-ITS 통신프로토콜인 WAVE 통신 및 LTE-V2X 통신과 상용 이동통신인 Legacy LTE 통신을 결합한 하이브리드 V2X 통신 플랫폼의 설계 방안을 제안하고 설계과정을 제시한다. 안전하고 효율적인 자율 군집주행 플랫폼을 위해 C-ITS 통신 기반의 저 지연 통신기능이 요구되며 또한 이를 관제하기 위해서 상시 연결이 가능한 Legacy LTE 등의 상용 통신기능이 요구된다. 이러한 시스템을 평가하기 위해서 평가 장비는 동일 수준 이상의 통신성능을 가져야 한다. 본 논문에서 제시되는 주요 설계 내용은 기능 평가를 위한 하이브리드 V2X 단말기 구현에 적용될 예정이다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제18권2호
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• pp.21-29
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• 2012

최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.191-199
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• 2023

본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.165-175
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• 2021

연구목적: 본 연구는 수도권 폐기물 차량을 대상으로 네트워크 차원에서의 자율주행기술 적용에 따른 이산화탄소(CO₂) 배출량 변화를 정량적으로 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 2030년을 목표연도로 분석 방법은 미시행시 사용자균형배정을 통해 도로 링크별 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추정하였다. 시행시는 폐기물 차량의 자율주행기술 적용에 따라 군집주행한다는 전제하는 노선배정을 수행하였으며, 그 외 수단은 노선배정 결과를 반영한 사용자균형배정으로 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추정하였다. 연구결과: 분석 결과, 이산화탄소(CO₂) 배출량은 전국단위의 네트워크에서 약 56.9톤/일이 감축되는 것으로 나타났으며, 수도권은 약 54.7톤/일이 감축되는 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 자율주행기술이 가져올 다양한 사회적 효과 중 환경적 측면에서의 영향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 다양한 분석 방법론 개발과 관련 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.244-257
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• 2017

교통혼잡은 운전자의 인지반응시간, 운전미숙, 무리한 차로변경 등 인적요인으로부터 발생된다. 자율주행자동차가 도입되면 이러한 인적요인들이 배제되고 군집주행으로 인해 평균주행속도 상승, 교통흐름 안정화, 도로용량 증대 효과가 예상된다. 본 연구는 자율주행자동차도입으로 인한 교통흐름 변화를 교통량-밀도-속도 산포도 그래프를 통해 분석하고, 도로용량 증대 효과를 도출하였다. 분석 결과, 자율주행자동차의 혼입율이 높아질수록 교통량-밀도-속도의 그래프 곡선이 완화되며, 폭이 줄어들어 교통류가 안정적으로 변화하였다. 또한 자율주행자동차 혼입율 100%에서는 도로용량이 약 120% 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 도입으로 인한 교통혼잡개선 및 교통수요관리 측면에서 긍정적인 기대효과가 있을 것으로 분석되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.425-426
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• 2013

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.132-145
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• 2022

본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.687-693
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• 2012

본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.