• 제목/요약/키워드: 도로주행

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정밀도로지도 레이어의 품질향상을 위한 자동오류 판독 연구 (Study on Automated Error Detection Method for Enhancing High Definition Map)

  • 홍송표;오종민;송용현;신영민;성동기
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.391-399
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    • 2020
  • 급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있으며, 국내의 경우에는 국토지리정보원에서 자율주행차를 위한 정밀한 도로지도를 제작 및 공급하고 있다. 이에 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 정밀도로지도의 정위치 및 구조화 편집 과정에서 발생하는 오류를 체계적으로 유형화 하였다. 또한 각 상황에 맞는 오류 탐색 과정 및 해결방안을 제시하여 신속하게 정밀도로지도의 오류를 수정할 수 있는 연구를 수행하였으며 크게 도형무결성, 공간관계, 참조관계에 대하여 오류항목을 대분류하고 이에 대한 세부적인 검사방법을 도출하였다.

Issue-Tree기법과 QFD를 이용한 자율주행자동차 교통안전정책과제 분석 (Issue-Tree and QFD Analysis of Transportation Safety Policy with Autonomous Vehicle)

  • 남두희;이상수;김남선
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.26-32
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    • 2016
  • 자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.

차량 시뮬레이터를 이용한 연속류 도로의 고령운전자 주행특성 분석 (Analysis of Driving Characteristics of Elderly Drivers on Roads Using Vehicle Simulator)

  • 이근희;배기목
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.146-159
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    • 2021
  • 본 연구는 고령운전자 운전특성 파악을 위한 실증적 분석의 일환으로 차량 시뮬레이터를 이용하여 고령운전자의 주행특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 기존연구 고찰에서 고령운전자의 주행특성 요소를 파악한 후, 시뮬레이션 환경을 구축하고 일반 운전자와의 주행 비교를 통해 고령자 운전특성을 명확히 도출하고자 하였다. 실험 결과 고령운전자는 주행속도, 운전조작(브레이크, 스로틀, 스티어링 작동) 등 차로편측을 제외한 모든 항목에서 일반 운전자와는 다른 주행특성을 보이는 사실을 확인하였으며, 주요 특성으로 차로변경 시 속도유지 및 적정 차간간격 확보가 어렵고, 돌발 상황 발생 시 정지거리와 소요시간이 더 많이 필요한 것으로 확인되었다. 결과적으로 고령운전자 주행거동의 일의적 특성을 입증할 수 있었고, 도로설계, 고령자 관련 교통정책 수립 등에 유효한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

자동차 전용도로 자율주행 데이터 분석을 통한 DSSAD 기록항목 도출 (A Study of the DSSAD Data Elements Derivation through Autonomous Driving Data Analysis on Expressways)

  • 현승화;손진우;오영철;유병용
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.97-106
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    • 2024
  • Lv.4 이상의 자율주행차량의 주행 정보를 기록하는 자율주행 데이터기록장치(DSSAD)는 사고뿐만 아니라 차량의 상태에 대한 정보를 추가적으로 저장한다는 점에서 기존의 EDR과 차별점이 있으며, 이에 대한 기록항목을 도출하는 것은 추후 Lv.4 자율주행차량 상용화 시 발생할 수 있는 다양한 이벤트에 대응하기 위해 필수적이다. 이에 본 연구에서는 자율주행차량을 활용한 자동차전용도로 실증을 수행하고 수집된 위험상황 데이터를 분석하여 DSSAD의 기록 항목을 도출하였다. 본 연구에서는 약 2년간 자동차전용도로 자율주행 실증을 수행하였으며, 그 과정에서 발생한 제어권 전환 상황을 수집, 분석하였고 그 결과 자동차전용도로에서의 제어권 전환은 차선 변경 상황에서 51.6%가 발생함을 확인하였다. 이를 통해 제어권 전환 상황 분석에 필요한 DSSAD 기록항목으로 차선 변경 상태 정보를 도출하였으며, 향후 제어권 전환 상황 분석 연구에 대한 시사점을 제시하였다.

ISSUE - 자동주행 자동차, 이동문화의 혁명

  • 강정수
    • 광학세계
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    • 통권159호
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    • pp.17-19
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    • 2015
  • 스스로 주행하는 지능형 자동차가 천천히 하지만 뚜렷하게 우리에게 다가오고 있다. 실험주행 수준이지만 자동주행 자동차가 실제 도로 위를 누비고 있다. 구글, 테슬라 그리고 애플, 다른 한편에 비엠더블유, 다임러 벤츠 그리고 폭스바겐. 미국 기업과 독일 기업 사이에는 전운마저 감돌기 시작했다. 누가 미래 기술을 선도할 것일까 그리고 이를 통해 다양한 비즈니스의 폭발성을 선점할 것인가를 놓고 실리콘 벨리의 기술 기업과 유럽 대륙의 전통 자동차 기업의 한판 대결을 준비하고 있다. 자동주행 자동차는 기술의 문제로 제한되지 않는다. 자동주행 자동차는 어떻게 교통안전을 담보할 수 있을까, 자동주행 자동차는 새로운 시간과 생활의 가치를 어떻게 제공할 수 있을까, 만약 사고가 발행할 경우 그 책임소재는 어떻게 다툴 것인가, 자동차 보험은 어떻게 재편할 수 있을까 등 무수한 사회문제를 동반하고 있다.

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주행 안전을 위한 joint deep learning 기반의 도로 노면 파손 및 장애물 탐지 알고리즘 (Detection Algorithm of Road Damage and Obstacle Based on Joint Deep Learning for Driving Safety)

  • 심승보;정재진
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.95-111
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    • 2021
  • 인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

주행속도선택 기반 주행위험도 평가방법론 개발 (차내 교통안전정보 제공 효과 평가를 중심으로) (A Methodology for Driving Risk Evaluation Based on Driving Speed Choice (Focusing on Impacts of Providing In-vehicle Traffic Warning Information))

  • 김원철
    • 대한교통학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.95-102
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    • 2011
  • 본 연구에서는 Solomon이 제안한 속도편차 (주행속도와 평균속도와의 차) 개념을 이용하여 주행위험도를 정립하고, 순서프로빗모형을 이용하여 주행속도선택 기반 주행위험도평가모델을 개발한다. 제안모델을 고속도로의 차내 교통안전정보 제공효과 평가실험에 적용하여, 주행위험에 미치는 다양한 요인의 효과를 분석한 결과, 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. 첫째, 남성이 여성보다, 경력 운전자가 초보 운전자보다, 교통사고의 경험이 적은 운전자가 고속도로를 안전하게 주행할 확률이 높다. 둘째, 고속도로를 오후에 주행하는 경우, 도로표면이 젖어있는 경우, 교통량이 한산하여 서비스수준이 너무 좋은 경우 주행위험도는 증가한다. 셋째, 경사진 회전구간을 주행하는 경우와 도로연장이 긴 곡선부 구간을 주행하는 경우 주행위험도는 증가한다. 한편, 주행위험도 증가는 차내 교통안전정보를 제공함으로써 어느 정도 감소될 수 있는 것으로 나타나 차내 교통안전정보의 제공의 중요성이 확인되었다. 본 제안 모델은 새로 도입된 교통안전시설물의 교통안전도 효과를 평가 시 교통사고 자료가 부족하거나 없는 경우 교통안전도를 평가하는데 활용할 수 있다.

고속도로 오르막 구간의 경사도와 길이에 따른 연료 효율적 주행방법 개발 (Development of a Fuel-Efficient Driving Method based on Slope and Length of Uphill Freeway Section)

  • 최지은;배상훈
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.77-84
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    • 2015
  • 2011년 교통부문 온실가스 배출량은 85.04백만$tonCO_2eq$이며 도로분야에서 발생한 온실가스 배출량은 95% 비율을 차지한다. 이러한 온실가스 배출량 감축의 일환으로 급가속 회피, 경제속도 준수 등 에코드라이빙 교육 및 홍보 프로그램이 활성화되고 있으나 근원적인 배출량 감축 기술 개발은 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 도로 경사도 별 최적가속도를 분석하고 하류부의 오르막 구간을 대상으로 연료 효율적인 주행방법의 제시를 목적으로 하였다. 오르막 주행 시 주행모드에 따른 시나리오를 설정하고 시나리오별 속도변화량을 다르게 설정하여 속도 프로파일을 생성하였다. 각 속도 프로파일을 Comprehensive Modal Emission Model에 적용하여 연료소모량을 산정하였다. 도로 경사도, 오르막길이 별 연료소모량이 가장 적게 소모된 주행모드와 속도변화량을 도출하였다. 도출된 주행모드와 속도변화량을 기반으로 에코드라이빙 시 소모된 연료소모량과 cruise control 주행 시 소모된 연료소모량을 비교 분석하였다. 분석 결과, 오르막 지형을 100kph, 90kph, 80kph 속도로 주행 시 에코드라이빙 주행의 연료소모량이 cruise control 주행 보다 각각 33.9%, 30.8%, 5.3% 감축효과가 나타나는 것으로 분석되었다.