• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2010.09a
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• pp.257-260
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• 2010

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2008.10a
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• pp.293-297
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• 2008

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.12
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• pp.452-459
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• 2019

In order for an autonomous vehicle to be commercialized, it is necessary to conduct a safety test for every aspect. Considering the implementation of the autonomous vehicles technologies to the highest level, it is necessary to analyze the possible scenarios in the most complex environment as in the urban area. It should be confirmed whether autonomous vehicles can be operated with conventional traffic signal environment. It is also required to confirm the ability of autonomous vehicles in interacting with other vehicles, and coping with possible accidents on the road. In this study, the evaluation factors of autonomous vehicles in the road environment are selected by referring to the other evaluation protocols like ADAS. Study result would be reflected in establishing the autonomous vehicle evaluation method for different test environment along with various technology implementation level.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.6
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• pp.70-86
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• 2022

An autonomous demand-responsive bus with mobility-on-demand service is an innovative transport compensating for the disadvantages of an autonomous bus and a demand-responsive bus with mobility-on-demand service. However, less attention has been paid to the quantitative impact assessment of the autonomous demand-responsive bus due to the technological complexity of the autonomous demand-responsive bus. This study simulates autonomous demand-responsive bus trips by reinforcement learning on a microscopic traffic simulation to quantify the impact of the autonomous demand-responsive bus. The Chungju campus of the Korea National University of Transportation is selected as a testbed. Simulation results show that the introduction of the autonomous demand-responsive bus can reduce the wait time of passengers, average control delay, and increase the traffic speed compared to the results with fixed route bus service. This study contributes to the quantitative evaluation of the autonomous demand-responsive bus.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.2
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• pp.31-37
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• 2014

In conventional methods for car navigational path detection using Hough transform, navigational path deviation of a car is decided in car navigational images with simple background. But in case of car navigational images having complex background with obstacles on the road, shadows, other cars, and so on, it is very difficult to detect navigational path because these obstacles obstruct correct detection of car navigational path. In this paper, I proposed an effective navigational path detection method having better performance than conventional navigational path detection methods using Hough transform only, and fuzzy binarization method and Canny mask are applied in the proposed method for the better performance. In order to evaluate the performance of the proposed method, I experimented with 20 car navigational images and verified the proposed method is more effective for detection of navigational path.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.89.2-89.2
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• 2010

고속도로에서 주행속도가 높아지게 되면, 도로의 노면 상태에 따라 차량의 안전과 쾌적한 운전자의 환경이 변화될 수 있다. 이처럼 도로의 노면 상태를 결정하는 주된 인자는 도로의 평탄성과 소성변형에 의한 노면의 요철이라고 할 수 있다. 평탄하지 못한 도로를 자동차가 고속으로 주행하게 되면, 자동차의 속도에 의한 도로와의 마찰이 발생하여 자동차에는 매우 큰 흔들림이 발생하게 된다. 또한, 도로의 경우에도 자동차의 차축과 도로면에서 발생하는 충격에 의해 미세한 진동이 발생하게 된다. 그리고 광섬유 브래그 격자(FBG)센서는 외부에서 작용하는 매우 미세한 물리량에 의한 변화의 측정이 가능한 매우 우수한 계측 센서로 사용이 가능하기 때문에 온도보상형 광섬유진동센서를 제작하였고, 이를 고속도로 포장면의 평탄성 모니터링에 활용하고자 하였다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.377-382
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• 2004

• Journal of Energy Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.95-100
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• 1999

대우자동차는 1992년 이래로 전기자동차 개발사업을 추진하고 있으며 1996년에는 전기자동차의 Fleet 운영시험을 위해 10대의 씨에로 개조형 전기자동차를 제작하였다. 이 씨에로 전기자동차에는 고성능 연축전지, 교류유도전동기, 탑재형 충전기 및 전동조향배력장치 등이 장착되어 있으며 고등기술연구원에서는 전기자동차의 Fleet 운영시험의 일환으로 시외 일반도로 운행조건에서 전기자동차의 에너지비용을 조사하기 위한 연구를 수행하였다. 두 대의 씨에로 전기자동차를 용인시와 안성군 지역의 일반도로에서 1998년 4월부터 운행하였으며 이 운행시험 결과를 바탕으로 일반도로 주행조건에서 씨에로 전기자동차의 에너지비용과 동급의 가솔린자동차인 씨에로 1.5DOHC A/T 차량의 에너지비용을 계산하였다. 두 대의 전기자동차중 한 대의 연비는 5.7 km/kWh이었으며, 다른 한 대의 연비는 5.8 km/kWh이었다. 이에 비해 가솔린자동차의 연비는 13.7 km/l로 년간 20,000 km를 주행한다고 가정할 때 가솔린자동차의 년간 주행비용은 전기자동차의 3.4∼18.0배가 되는 것으로 나타났다. 이 시험을 통해 향후 전기자동차의 개발을 위해 유용하고 가치있는 많은 데이터를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.67-70
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• 2008

본 논문에서는 자계표식기반 안내시스템을 이용한 차량의 무인주행을 제안한다. 자계기반 안내시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하여 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식위치인식센서를 개발하였다. 또한 자동모드와 수동모드의 동작을 위해 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하였다. 자율주행 실험을 위해 자계기반 자계도로를 구성하였다. 그리고 로봇형 차량을 자계도로에서 실험을 통해 실용성을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2459-2461
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• 2003

본 논문은 차량 내에 설치된 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 도로 영상으로부터 주행차선내에 있는 장애물을 인식하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 주행하는 차선과 관련이 있는 차선 정보만을 이용하여, 스테레오 영상에서 변이도를 추출할 수 있는 변이도 함수인 DLI(Disparity of lane-related information)를 정의하였다. DLI는 선행 차량과 같은 장애물은 주위보다 상대적으로 큰 에지값을 가진다는 특성을 이용하여, 주행차선 내에 있는 장애물의 유무를 검출하고 위치를 유추한다. 제안된 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DLI를 이용한 선행차량 인식기법의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여 제안한 방법의 우수함을 확인하였다.