한국이 UN 자동차 법규 표준화 기구(WP29) 주관의 소형차 배출가스 시험방법 국제 표준화(WLTP/DHC) 연구에 참여하게 됨에 따라 우리나라의 도로 종류 별, 주행 시간대 별 주행패턴 측정이 요구되었다. 이에 본 연구에서는 WP29에서 제안한 주행패턴 표준화 방법을 토대로, 우리나라의 도로 교통 특성을 반영한 실 도로 주행패턴을 측정하고, 대표성을 갖는 도로 종류 별 주행 시간대별 총 7가지 유형의 주행패턴을 분석하였다. 이를 위해 이동식 차량활동도 모니터링 장비(PAMS)를 이용하여 35,410km의 실주행자료를 수집하였으며, 각 유형별로 분석된 주행패턴은 서로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
본 연구는 도로표면의 기복 또는 굴곡의 변화가 자동차 탑승자에게 미치는 자율신경계의 반응을 관찰하고자 하였다. 아스팔트, 시멘트, 비포장도로를 각각 30 km/h의 속력으로 정속 주행하면서 ECG, GSR, Skin Temperature 의 생리변화를 3분간 측정하였고, 주행 후에는 각각의 도로 주행시 느꼈던 감성의 변화를 주관적 평가지로 검정하였다. 건강한 5명의 지원자가 이 실험에 참여하였고 도로표면의 기복의 변화로부터 유발되는 감성에만 집중하도록 요구하여 다른 간섭효과로부터 유발되는 감성의 변화를 최소화하도록 하였다. 정차에 비해 각 도로 주행시 피험자는 아스팔트, 시멘트, 비포장도로 순서로 불쾌도와 긴장도가 증가하였다고 주관적 평가를 하였다. 또한 아스팔트, 시멘트, 비포장도로 순서로 평균 R-R 간격이 점차 감소하였고, GSR의 진폭은 증가하였으며, 피부온도는 감소하였다. 본 연구로부터 도로표면의 기복의 정도가 증가할수록 교감신경계가 활성화된다는 사실을 관찰할 수 있었고 이러한 결과는 주관적 평가결과와도 일치하였다.
본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.
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.
고속도로이용자가 주행할 때 도로기하구조를 정확하게 파악하지 못하면, 도로이용자는 자신의 감각과 인식에 의존해 판단을 내리게 되기 때문에 고속도로의 주행성을 평가할 때 설계자와는 다른 판단을 내리게 될 수도 있다. 따라서 도로이용자의 기대심리를 만족시키면서 안전성, 쾌적성 등을 확보하기 위해서는 정확한 주행속도를 예측할 필요가 있다. 또한, 고속도로의 기하구조적인 주행성뿐만 아니라 도로이용자가 이러한 구성요소의 조화에 의해 느끼는 감성적 측면에서의 주행환경만족도에 대한 인식의 변화를 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축하기 위해 6개 고속도로(경부, 서해안, 영동, 남해, 중앙, 호남)를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 주행속도에 영향을 미치는 요인을 대상으로 다중회귀를 이용한 주행속도예측모형 구축 및 검증 결과, 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 주행환경만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류 및 주성분분석을 실시하여 고속도로 주행환경만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류 및 구조방정식을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 주행환경만족도 모형을 구축하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 주행속도와 같은 정량적인 요인뿐만 아니라 도로이용자가 느끼는 고속도로의 주행환경만족도와 같은 정성적인 요인에 대한 결과도 제시할 수 있어서 도로이용자가 느끼는 변화된 교통 환경과 인식여부가 반영된 고속도로의 주행성을 평가할 수 있다는 데에 그 의의가 있다.
비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.
본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 중량물 운송을 위한 AGV(autonomous guided vehicle)의 주행 제어 방법에 관한 연구이다. 일반적으로 실제 산업 현장에서 하루 20시간 이상 작업하는 경로 추적 방식의 fork-type AGV는 팔레트 하역 작업 시에 목표 지점에 대한 높은 정지 정밀도와, AGV의 정지 정밀도를 높이기 위해 저속으로 주행 하는 기술이 요구 된다. 따라서 본 논문에서는 엔코더의 데이터를 계측 받아 AGV의 주행 속도를 측정 및 분석하여 AGV의 최저 주행 속도 유지 및 AGV의 정지 정밀도를 높이는 주행 제어 방법을 연구 하였다. 본 논문에서 제안한 주행 제어 방법의 실험은 팔레트 앞 4m 지점부터 직선 주행후에 팔레트 하역 작업을 수행하도록 하였고, 총 10회 실험 후에 이들의 정밀도를 분석하였다. 그 결과, 팔레트 하역 시 목표 지점에 대한 정지 정밀도의 최대 오차가 18.64mm이내로 높은 정지 정밀도의 안정적인 주행 제어가 가능함을 확인 할 수 있었다.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차의 관심이 높이지고 있으며, 이에 따라 자율주행자동차의 안전성도 중요한 화두로 대두되고 있다. 국내에서도 자율주행자동차 실험도시인 K-City 구축 등 자율주행자동차 개발이 활발해짐에 따라, 자율주행자동차의 안전성을 평가할 수 있는 시나리오 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터와 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 K-City 커뮤니티부 도로 자율주행자동차 실험 시나리오를 개발하였다. 개발 결과, K-City 커뮤니티부 도로에서 자율주행자동차 실험을 위한 총 24개의 시나리오가 개발되었다. 또한, 페가수스 5-레이어 모형을 적용한 Logical 및 Concrete 혼합 시나리오 양식을 최종적으로 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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