고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
본 논문에서는 도로주행 영상에서의 자동차 번호판 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 조명변화에 강인한 8bit-MCT 특징과 랜드마크 기반의 Adaboost 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 생성하고, Adaboost의 검출 스코어를 이용하여 번호판의 위치를 확률로 추정하는 현저도 지도를 생성한다. 현저도 지도에서 임계값 이상의 영역을 번호판 후보 영역으로 검출하고, 각 후보 영역에 대하여 지역분산을 이용하여 영역을 보정한 후 SVM과 8bit-MCT의 히스토그램을 특징으로 사용하여 영역을 검증하고 자동차 번호판 영역을 확정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 한국과 유럽의 다양한 도로주행 영상에 적용하여 85%의 안정적인 검출 성능을 실험을 통하여 입증하였다.
2016년 다보스포럼에서 클라우드 슈밥이 언급한 '제4차 산업혁명'은 우리의 삶을 획기적으로 바꾸고 있으며, 그 정점에 자율주행자동차가 이 시대의 화두로 떠오르고 있다. 그러나 우리나라에서 자율주행자동차가 성공적으로 도입 및 정착되기까지는 아직 극복해야 할 과제들이 많이 있다. 특히 '인간' 중심의 법제도를 '인공지능'이 포함된 법제도로 패러다임을 변화해야 할 것이다. 자율주행자동차 시대의 안정적 운용을 위해서는 사람중심의 입법체계에 대한 획기적인 변화가 필요하다. 즉, 자율주행자동차를 운행하는 운행주체가 누구인지(무엇인지)와 일반도로에서 일반 자동차와 운행이 가능한지 여부, 교통사고 발생 시 민형사상 책임 문제, 자율주행자동차 관련 보험 문제, 개인정보수집과 이용에 관한 문제, 제3자에 의한 오남용 문제 등을 종합적이고 포괄적으로 검토해야 한다. 본 연구에서는 도로교통 관련 국내 법률, 해외 법제 현황, 자율주행자동차 관련 법적 쟁점 등을 검토하여 입법론적 관점에서 자율주행자동차 운행 시 발생하는 제반 법적 문제 해결을 위한 별도의 법안 신설을 제안하며 그 법안에 대한 내용을 제시하였다.
목적: 본 연구의 목적은 도로 주행 능력을 향상시키기 위한 운전재활의 방법과 효과에 대해 체계적 고찰을 통하여 추후에 있을 운전재활 연구의 방향을 제시하고자 한다. 연구방법: 2014년 12월부터 2015년 1월까지 운전재활에 관한 연구를 CINAHL, Embase, Pubmed, PsycINFO, Riss를 통하여 검색하였다. 선정기준에 따라 최종적으로 15편의 연구를 분석하였으며 주요검색용어로는 "On-road" OR "Driving" AND "Driving rehabilitation"AND "Intervention"을 사용하였다. 결과: 고찰한 연구는 총 15개로 근거 수준은 I, III, V이었다. 연구대상은 뇌졸중 환자(40.0%), 고령 운전자(20.0%), 외상성 뇌손상 환자(20.0%), 후천적 뇌손상 환자(13.3%), 척수환자(6.7%)였으며, 실제 도로 주행 능력을 향상시키기 위한 중재 방법은 시뮬레이터를 이용한 훈련(53.3%), 인지 기술을 훈련(26.6%), 운전을 위한 교육(6.7%), 보조 기기의 적용(6.7%), 운전 연수(6.7%)이었다. 중재 효과는 방법에 따라 차이가 있었지만 시뮬레이터를 이용한 모든 연구에서 중재 후 도로 주행 능력의 유의한 향상을 보고하였다. 결론: 도로 주행 능력을 향상시키기 위한 운전재활은 다양한 방법으로 적용되고 있었다. 특히 시뮬레이터를 이용한 중재는 많은 연구를 통해 효과가 입증되고 있었다. 추후 다양한 연구 대상자와 중재 방법을 통해 도로 주행 능력 향상을 위한 운전재활 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
본 논문에서는 주행차량의 차선이탈상태를 경보해 주는 차선이탈경보시스템을 제안하였다. 도로상의 황색차선의 컬러값을 흑백레벨로 변환한 후 원래의 그 픽셀에 대한 흑백레벨과 더함으로서 황색차선에 대해 강조하는 방법을 이용하여 특정의 유색정보에 대한 인식률을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구의 컬러정보처리를 이용한 차선이탈경보시스템은 차량의 도로 주행 시 황색차선에 대한 강조처리로 차선인식률을 향상시킬 수 있으며, 컬러영상정보를 처리함에 있어서 실시간 고성능으로 처리하는 고속의 시스템을 얻을 수 있게 되었다. 따라서 본 시스템을 이용한 차선이탈경보장치는 도로주행 차량의 안전주행을 보장할 수 있을 것이다.
현재 자율주행차의 위치결정을 위한 핵심 인프라인 정밀도로지도는 전 세계적으로 자율주행차 탑재 및 서비스 부문에 대한 연계를 위해 노력하고 있다. 글로벌 기업인 Here와 TomTom은 정밀도로지도 생산에서 자율주행차 탑재까지 일련의 체계를 민간기업 중심으로 구축하여 독일 3사(BMW, Audi, Daimler)와 협약을 체결하였다. 일본은 2017년부터 민관이 협력하여 DMP(Dynamic Map Platform)를 조직하고 민간중심의 정밀도로지도 공동구축을 수행하고 있다. 한편, 우리나라 자율주행차 관련 기업들도 차량, 센서, 지도 등 다양한 기업들과 협약을 체결하여 협력하고 있지만 민간과 공공이 개별적으로 정밀도로지도를 구축하고 있는 실정이다. 따라서 국토교통부에서는 기관과 기업의 중복투자 방지, 신속한 정보갱신 등 정밀도로지도의 발전을 위하여 2019년 4월 민-관 협력을 골자로 하는 MOU를 추진하여 체결하였고, 2019년 8월 정밀도로지도 공동구축 협의체를 출범하였다. 이에 본 연구에서는 정밀도로지도 관련 국내 외 동향을 분석하고 관련 기업을 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 그리고 국내 정밀도로지도 산업에서 민-관이 상생 협력할 수 있는 방안 등을 분석하였고, 향후 정밀도로지도 공동구축 협의체 운영을 위한 단계별 추진전략 및 운영 방안에 대하여 제시하였다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실사영상을 기반으로 동작하는 내비게이션에서 핵심적인 역할을 담당하고 있는 모듈 가운데 하나인 도로객체인식 모듈의 기능에 대해서 살펴보고자 한다. 이 모듈은 기존의 맵 기반의 내비게이션에서 찾아볼 수 없는 부분이며, 실사 영상위에 차량의 경로를 안내하기 위해서는 이 모듈을 통해 다양한 도로객체를 인식해야 하는데, 주행차선인식, 주행차로인식 및 신호등 인식이 필요하며 경우에 따라서는 건물인식이 여기에 포함될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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