자율주행자동차의 도입은 자동차의 산업생태계 변화뿐만 아니라 사회적, 문화적, 경제적 변화를 가져올 것이다. 사회적 수용성은 자율주행자동차 상용화가 성공하기 위한 중요한 영향 요인 중 하나이다. 본 연구는 수요자 관점에서 자율주행자동차의 수용에 영향을 주는 요인들이 무엇인지 분석하였다. 본 연구에서는 운전자의 개입 여부에 따라 부분자율주행자동차(PAV)와 완전자율주행자동차(FAV)로 정의하였다. 설문은 운전자뿐만 아니라 비운전자도 포함하여 20세 이상을 대상으로 수행되었다. 그 결과 PAV와 FAV 수용에 영향을 미치는 요인들은 다르게 나타났다. PAV의 경우 운전자와 직접적인 관련이 있는 요인들이 수용성에 영향을 미쳤고, FAV의 경우 외부 환경 요인들이 자율주행자동차의 수용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 PAV와 FAV의 수용 확산을 위해서는 서로 다른 전략이 필요하다는 것을 보여주었다.
차량 통신 프로토콜은 IEEE 802.11 WG과 P1609에서 진행하고 있는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)가 대표적이며, 보안 등을 제외한 MAC과 PHY에 대한 부분은 표준으로 제정되었다. 이러한 차량통신을 이용하여 운전자들의 안전과 전체 교통 흐름의 원활한 통제를 위해 국내외에서 많은 프로젝트가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교차로에서 좌회전 시도 시에 위험 상황이 예상되면 운전자에게 알려주기 위한 차량간 통신 기반 안전서비스 알고리즘을 설계하였고, 이를 실제 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 자차와 반대편에서의 접근차량에 대한 모델을 구성하고 충돌 위험이 있을 경우 운전자에게 HMI(Human Machine Interface)를 통해 경고를 주게 된다. 본 안전 서비스의 성능 테스트를 위해 테스트 차량을 이용하여 알고리즘을 시스템에 탑재하였으며, 테스트 케이스를 구성하여 성능 시험장에서 검증하였다. 테스트 결과로써, 우수한 성능을 나타냈으며, 앞으로 차량 통신 인프라가 설치된다면 V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신을 이용하여 본 알고리즘을 보다 정밀하게 보완해야 할 것이다.
현재 자동차 시장에서는 IT와 자동차가 결합되며 여러 가지 편리한 기능을 사용할 수 있는 모델들이 출시되고 있다. 이러한 변화는 운전에 관련하여 편리하고 유용한 기능을 많이 쓸 수 있다는 장점이 있는 반면 이러한 전자장비들의 오작동으로 인해 간간히 발생하는 차량의 결함은 심각한 사고를 유발할 수 있다. 그중 가장 심각하다고 판단되는 자동차 급발진 사고는 운전자의 목숨까지도 위협하는 심각한 결함이다. 하지만 급발진사고는 사고의 원인조차 정확하게 규명되지 않았으며 대비가 충분히 이루어지지 않아 제조사 측에서는 운전자 부주의라는 답변으로 책임을 회피하고 있으며 그에 따라 운전자의 부담은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 통합 모듈을 통해 운전석 내부의 영상과 자동차의 엑셀과 브레이크 등 제어부분의 상태를 데이터화 시켜 급발진 사고를 대비하기 위한 시스템을 설계 하였다.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
본 연구는 LBS(Location Based Service) 기반에 5.8-5.9Ghz RSU를 이용한 실시간 교통 시스템(RTS)에 관한 연구이다. 제안된 LBI(Location based Broadcast system on ITS)는 방송국 T-DMB 시스템과 ITS 기반 실시간 교통 시스템을 융합하고, 노변기지국(RSU:Road Side Unit)을 중심으로 제공되는 운전자를 위한 지역정보 기반 서비스이다. 본 방송국과 ITS의 융합은 IP기반 양방향 통신은 IP 기반으로 이루어지며, RSU를 이용하여 차량 위치의 파악을 통한 LBS(Location Based Service)를 제공한다. 지역 매크로 관리자(LMM)과 지역 방송국과 상호 정보 교환으로 정보 전달의 실시간성과 서비스의 다양성을 제공할 수 있었다. 기존 실시간 교통시스템에서 전송 범위(transmission area)의 한계와 기존 T-DMB의 단방향 서비스 문제를 상호 보완하였다. 이를 통해 개별 운전자의 실시간 양방향 서비스를 제공할 수 있었다. 또한 운전자들에게 실시간 교통 및 지역정보를 제공함으로써 분산효과와 서비스 확대를 제시하였다. 마지막으로 연구소 주변에 테스트 베드 구축과 구현으로 검증하였다.
탑뷰 기반 주자 지원 시스템 (Top-View Based Parking Assistance System)은 차량의 전자장치 기술과 영상 기반 제어 기술을 융합하여 운전자들의 판단 및 조작 실수로 인한 경제적 손실이나 운전자들의 주차에 대한 중압감을 해소한다. 본 논문에서는 이를 구현하기 위하여 차량의 전, 후 좌, 우 네 위치에 카메라를 장착하였고 각 카메라의 높이 초점 거리, 렌즈의 종류와 지면에 대한 각 등을 공식화하여 영강-지면 좌표 모델을 개발하였다. 이를 바탕으로 추출된 영상을 확대, 축소, 회전, 조합 등의 영상처리를 이용하여 차량의 위에서 내려다보는 것과 같은 영상을 생성하는 알고리즘을 제안하고 VC++을 이용하여 소프트웨어 어플리케이션으로 개발하였다.
실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.
본 논문은 종/횡방향 충돌 회피 시스템의 통합을 통한 통합 위험 관리 시스템 (IRMS) 에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 종/횡방향 충돌 위험을 나타낼 수 있는 지표가 개발되었으며, 이를 통하여 통합 제어 전략을 구성하였다. 충돌 회피 제어를 위하여 운전자-제어기-차량 시스템에 대한 선형 모델을 구성, 이를 바탕으로 운전자-제어기간 협력을 통한 충돌 회피 제어 알고리듬을 개발하였다. 개발된 통합 위험 관리 시스템은 차량 동역학 모의 시험 프로그램인 CARSIM 과 MATLAB/Simulink 를 연동, 모의시험을 통하여 성능을 확인하였다.
도로기하설계의 기준이 되는 요소에는 시거(視距), 차량의 안정성, 운전자의 안락감, 배수, 경관 등이 있으며, 이 중 선형 결정에 있어서 가장 결정적인 요소는 시거이다. 도로와 그 위를 주행하는 운전자의 관찰 행위는 분명히 입체적인 특성을 가지고 있다. 그러나, 현행의 도로설계는 과정상 여러 가지 제약조건으로 인해 평면과 종단을 분리하여 2차원적으로 시거를 분석하여 설계시 적용하여 왔다. 입체시거의 계산이 까다롭고 2차원적인 시거가 실제의 입체시거와 크게 차이가 나지 않는 것도 그 원인에 포함된다. 하지만 최근의 도로안전에 관한 연구에서 도로일관성이 대두되었고, 이러한 일관성 평가를 위해서는 안전요소들의 안전여유(safety of margin)를 계산할 수 있어야 한다. 따라서 시거에 관한 정확한 안전여유를 계산하기 위해서는 정확한 입체시거의 적용이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 임의의 평면선형과 종단선형의 합성으로 이루어진 도로선형에서 입체시 거를 계산할 수 있는 모형을 유도하는데 초점을 두었다. 제시되는 모델을 이용하여 도로선형을 가정한 후 시거분석을 실시해 보았으며 2차원적 시거와의 단순비교를 통하여 두 경우의 시거에 차이가 있음을 확인하였다. 제안된 모델은 3차원 도로선형에 대한 설계기준을 정량화 하거나 입체시거 분석이 요구되는 도로안전의 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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