The introduction of autonomous vehicles will bring about not only changes in existing automotive ecosystem but also widespread changes in our lives, society, economy, and culture. Social acceptance is one of important influencing factors for the commercialization of autonomous vehicles. The purpose of this study analyzes influencing factors in the acceptance of autonomous vehicles in terms of consumers. Autonomous vehicles in this study were defined as PAV (Partial Autonomous Vehicles) and FAV (Full Autonomous Vehicles) by drivers' intervention or not. The survey was conducted over 20 years old including not only drivers but also non-drivers. The results showed that the factors affecting acceptance of PAV and FAV were different. Factors directly related to drivers influenced PAV acceptance while external environmental factors influenced FAV acceptance. This study is proved that is should need different strategies between PAV and FAV for increasing those acceptance
IT 기술을 차량에 적용하여 사람의 조작 없이 차량 스스로 운행하는 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 상용화 및 대중화에 집중하고 있는 추세이다. 자율 주행 자동차의 경우, 보안 취약점을 통한 공격을 통해 오류를 발생시킬 경우, 운전자 또는 보행자에게 직접적인 해를 끼칠 수 있어 보안 취약점 및 보안 기술에 대한 연구는 자율 주행 자동차 상용화 및 대중화에 있어 핵심적인 부분이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 자율 주행 자동차의 기술 단계와 작동 원리에 대해 설명하며, 자율 주행 자동차의 보안 위협 요소를 살펴보고, 보안 위협으로부터 운전자 또는 보행자를 보호할 수 있는 보안 기술 현황에 대해 설명한다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.459-468
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2017
본 논문에서는 자율주행자동차와 관련한 주제어를 선정하여 KCI 등재 논문의 서론 자료를 수집하고, 이에 빅데이터 분석 기법을 적용하였다. 이를 토대로 자율주행자동차와 관련된 다양한 이슈 분석을 통해 자율주행자동차의 연구 동향을 파악할 수 있으며, 추가적인 연구가 필요한 분야에 대해 알 수 있다. 제4차 산업혁명의 영향으로 등장한 다양한 기술들의 활용이라고 볼 수 있는 자율주행자동차는 2025년 상용화 될 가능성이 높다. 자율주행자동차의 상용화를 위해 지속적인 연구와 논의가 필요하지만, 과거부터 등재된 자율주행자동차 관련 KCI 논문 빅데이터 분석을 통해 기술들 간의 군집 방식과 주제어의 밀집도, 네트워킹 형성 방식 등에 대해 파악할 수 있다. 이처럼 논문 데이터 분석을 통해 향후 정부출연(연), 혹은 기업체에서 더욱 발전시켜야 할 부분에 대해 인지하고 정부 차원의 과제 지원과 연구를 통해 자율 주행자동차 상용화를 촉진시킬 수 있을 것이라고 예상한다.
With the recent development of AI and ICT, autonomous vehicles are becoming a reality, and sales of the vehicles equipped with partial autonomous driving technology are also rapidly expanding. In this situation, technology research on autonomous vehicles has been actively conducted, but research on exploring the perception of autonomous vehicles from the user's perspective is relatively insufficient. Therefore, this study categorizes autonomous vehicle users into four types - , , , and . Then, it examines the characteristics of each type. For this purpose, we applied Q-methodology, a qualitative research method, to observe self-referent subjectivity of 32 P-samples using a Q-sample which consists of 34 statements. The results of our study have significance in that they provide domestic and global automakers with strategic directions for technological development and market expansion of autonomous vehicles, and academically provide hypotheses for subsequent quantitative research.
Park, Sungho;Yun, YongWon;Ko, Hangeom;Jeong, Harim;Yun, Ilsoo
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.235-249
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2020
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport established safety standards for Level 3 autonomous vehicles for the first time in the world in December 2019, and specified the safety standards for conditional autonomous driving systems. Accordingly, it is necessary to analyze the influence of various driving environments on take-over. In this study, using a driving simulator, we investigated how traffic conditions and weather conditions affect take-over time and stabilization time. The experimental procedure was conducted in the order of preliminary training, practice driving, and test driving, and the test driving was conducted by dividing into a traffic density and geometry experiment and a weather environment experiment. As a result of the experiment, it was analyzed that the traffic volume and weather environment did not affect the take-over time and take-over stabilization time, and only the curve radius affects take-over stabilization time.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.417-418
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2016
본 논문에서 장난감 자동차를 이용한 차선의 검출과 신호등을 인식하는 자율주행 자동차 시스템에 관한 연구이다. 제안된 시스템에서는 장난감 자동차를 분해하여 라즈베리파이보드와 아두이노보드을 설치하고, 임의로 설치된 차선과 신호등을 인식하여 주행하도록 구현한다. 차선의 검출은 자동차의 상단에 설치된 파이카메라로부터 입력영상을 획득하고, 획득된 영상의 하단부분에서 차선검출을 통하여 자동차의 방향을 제어한다. 또한 트랙의 상단에 설치된 신호등의 초록과 빨강 신호를 검출하고 인식하도록 구현하였다.
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.237-238
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2019
현시대에 자율주행 기술이 자동차를 단순 이동수단에서 이동성을 확보한 생활공간으로 자동차의 근본적인 개념을 변화시켜 새로운 산업 패러다임적 가치뿐 아니라, 사회 경제적 변혁을 예고하고 있다. 이미 전 세계적인 기업들은 자율주행 시스템을 구축하고 개발하여 실제 생활에서 활용도 하고 있다. 그럼에도 불구하고 상용화를 하기 위해선 아직 법/제도의 부재, 안정성, 가격 등 여러부분에서 문제점들을 극복해야한다. 본 과제인 라인트레이서와 GPS를 활용한 자율주행시스템이 목적지를 지정하면 자율적으로 길이나 도로를 따라 이동하면서 장애물을 피해가게 만들어 안정성을 확보하고 이동하는 시간에 개인 여가 시간이나 생산적인 활동을 할수 있게 만들어 삶의 질 개선에 기여할 것이다. 이러한 기술들을 적극 활용하여 목적지를 설정하면 자율주행 하는 자동차로 설정하였고, 장애물 감지와 현재 방향 감지를 추가하였다. 장애물 감지와 방향 그리고 위치를 수신받기 위해 5개의 센서를 활용하였고 한번에 구동을 시키기 위해 센서 쉴드를 활용하여 기능을 확장 시켰다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.299-312
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2021
Autonomous vehicles using V2X can drive safely information on areas outside the sensor coverage of autonomous vehicles conventional autonomous vehicles. As V2X technology has emerged as a key component of autonomous vehicles, research on V2X security is actively underway research on risk analysis due to failure of V2X communication is insufficient. In this paper, the service scenario and function of autonomous driving system V2X were derived by presenting the intersection scenario of the autonomous vehicle, the malfunction was defined by analyzing the hazard of V2X. he ISO26262 Part3 process was used to analyze the risk of malfunction of autonomous vehicle V2X. In addition, a fault injection scenario was presented to verify the fail-safe of the simulation-based intersection scenario.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.273-286
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2022
An HD map is essential in the automated driving of level 4 and above to generate the vehicle's global path since it contains road information and each road's lane information. Therefore, all the road elements in the HD map must be correctly defined to construct the correct road network necessary to generate the global path. But unfortunately, it is not difficult to find various errors even in the most recent HD maps. Hence, a preprocessing algorithm has been developed to detect and correct errors in the HD map. This error detection and correction result in constructing the correct road network for use in global path planning. Furthermore, the algorithm was tested on real roads' HD maps, demonstrating its validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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