교통사고 및 사고로 인한 사상자수 감소를 위해 기존의 자동차에 각종 센서나 통신기술 등의 첨단기술을 융합한 첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차의 시장진입 및 관련 기술도입을 위해서는 첨단안전자동차 기술의 효과분석을 통한 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 계층화분석법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 첨단안전자동차 기술 중 사고예방의 기능을 가지는 첨단운전자지원시스템의 효과추정 방법론을 제시하였다. 제시한 효과추정 방법론을 이용하여 적응형순항제어장치(ACC: Adaptive Cruise Control), 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System), 차로이탈경고장치(LDWS: Lane Departure Warning System), 사각지역감시장치(BSDS: Blind Spot Detection System)의 네 가지 시스템을 통합하여 평가하였다. 분석결과, 운전자지원시스템의 효과는 약 10.18%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 적응형순항제어장치는 10.43%, 자동비상제동장치는 10.17%, 차로이탈경고장치는 9.96%, 사각지역감시장치는 10.14%의 사고감소 효과가 있을 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 시스템 도입시 도입타당성을 제시하는데 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 과학 기술의 발전으로 첨단 자율 기능을 탑재된 차량의 출현이 가능하게 되었으며, 기존 차량에 추가된 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems: ADAS)은 기존 차량에 추가된 이러한 자율 시스템들의 좋은 예라 할 수 있다. 이러한 시스템은 다수의 작동 모드를 가지는데 운전자들이 현재 수행중인 작동 모드를 잘못 인지하게 되면 교통사고가 일어날 수 있음이 관찰되고 있다. 본 연구에서는 적응 순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC) 시스템을 장착한 자동화된 자동차의 운전자 인터페이스를 설계하고 이를 정형 기법을 통한 분석과 피실험자를 이용한 실험을 통해 모드 혼동 발생 여부를 검증하고 이를 개선하는 연구를 수행하였다. 이를 통해 모드 혼동을 방지하기 위해서는 시스템에 대한 심성 모델의 정확성과 간결성뿐만 아니라 인터페이스 구현시 디스플레이의 명확성이 또한 매우 중요하다는 것을 확인하였다.
광범위하게 보급된 스마트폰의 다양한 센서들과 통신/사용자 인터페이스 그리고 연산능력을 활용하여 교통정보를 수집하는 모바일 크라우드소싱 시스템에 관한 관심이 최근 증가하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로구간을 통과하는 스마트폰 GPS 수신기와 다양한 센서들이 생성한 데이터를 크라우드소싱하고, 대규모 정보처리를 통해 도로구간의 프로파일 정보를 생성하여 이를 해당 도로구간에 진입하는 차량에게 전달하여 운전의 편의성을 향상하는 모바일 크라우드소싱 기반 운전자 지원 시스템(MC-DAS)을 제시한다. MC-DAS 플랫폼을 기반으로 과속방지턱과 도로 곡률을 고려하여 속력조언을 제공하는 내비게이션 시스템을 설계/개발하고, 도로주행 실험을 통해 속력조언 내비게이션 시스템의 동작을 검증하였다. 제안하는 MC-DAS 플랫폼은 향후 스마트폰과 결합된 다양한 서비스를 제공하기 위한 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 차량 내부의 전장장치 사이에 운전자의 편의성의 요구 수준이 높아지고 있으며 이에 대응해 상호통신을 위한 차량용 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이에 따라 이들 인포테인먼트 시스템 중 최적화된 내부 통신기술이 필요하게 되었다. 차량용 네트워크인 MOST(Media Oriented Systems Transport)는 오디오, 비디오 신호를 동기적으로 전송할 수 있는 자동차용 멀티미디어 시스템에 가장 광범위 하게 사용되고 있는 네트워크이며 넓은 대역폭과 오디오, 비디오 데이터의 실시간 전송 및 코딩을 지원한다. Windows CE는 다양한 라이브러리를 지원함으로써 다양한 GUI 및 네트워크 프로젝터 개발이 가능하다. 이러한 기술적 변화에 맞춰서 본 논문에서는 Windows CE 6.0 기반의 보드와 차량용 인포테이먼트 네트워크인 MOST 네트워크를 이용하여 MOST 네트워크 상태를 관리할 수 있고 MOST 네트워크 동작 및 정보, 상태 등 다양한 정보를 한눈에 확인할 수 있는 시스템을 구성하였다.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
최근 들어 DSRC(Dedicated Short Range Communication), WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) 등의 무선 네트워크 기술을 기반으로 고속 이동 중인 차량의 운전자에게 안전 정보를 제공하기 위한 연구개발이 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 무선랜 기술을 기반으로 하는 딜레마구간 의사결정 지원 서비스를 위한 로봇카 기반의 개념검증모형시스템의 설계 및 구현에 대하여 소개한다. 제안하는 모델 시스템은 무선랜 인터페이스를 탑재한 임베디드 리눅스기반의 로봇카 및 차량탑재장치 에뮬레이터, 운전자의 동작을 모사하기 위한 안드로이드 기반의 원격조종기, 신호제어기와 신호시스템을 모사하기 위한 노트북 PC, 노변기지국을 모사하기 위한 무선랜 AP(Access Point)로 구성된다.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 내비게이션의 시장 확산에 따른 경쟁 상황에서 신규 서비스 기능에 대한 소비자 기대감 충족을 위한 차별화된 서비스의 필요성이 증가되고 있다. 또한 현재 차량에서는 대쉬보드에 나타나는 각종 차량 상태를 파악하여 해당 차량의 이상 유무를 파악하도록 되어 있지만 구체적인 차량의 이상 상태를 운전자가 본질적으로 파악하기 어렵고, 주행 중에 있는 운전자에게 실시간으로 알려주는 장치들은 거의 없다. 그래서 운행 중에 발생되는 각종 이상에 대한 신속한 조치를 취할 수 없어 안전사고를 미연에 방지하기 어렵다. 본 논문에서는 멀티미디어서비스와 지리정보시스템 중심의 내비게이션의 한정된 서비스에서 소비자에게 보다 향상된 서비스 제공을 위한 자동차 관리 및 진단, 차량 편의 장치 제어 등의 기능을 추가하고 OBD-II표준을 이용하여 ECU로부터 차량 정보를 가져와 무선 네트워크 기술인 블루투스 통신을 이용하여 실시간으로 내비게이션에서 차량의 관리 및 진단이 유용한 내비게이션과 연동한 자동차 진단 프로그램을 제안하고자 한다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
지속적인 교통수요 증가로 인하여 만성적인 교통혼잡, 연료소비 증가, 대기오염과 교통사고 등의 심각한 문제가 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 2007년 국토해양부 주관으로 스마트하이웨이 사업이 시작되었다. 스마트하이웨이 사업 중 도로-자동차 연계기술 중 하부 기술인 주행로이탈예방지원시스템(Lane Departure Warning System : LDWS)은 운전자가 고속도로에서 고속 주행 중 차로를 이탈할 경우 운전자에게 경고를 제공하는 시스템으로 측면충돌과 도로이탈사고를 예방하는 기술이다. 본 사업을 수행하기에 앞서 본 기술을 도입함으로 인하여 발생되는 경제성을 분석하여 타당성을 검증할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 LDWS 구축에 따른 사회경제적 효과를 분석하기 위하여 비용-편익분석 (Cost-Benefit Analysis : CBA)을 적용하였다. 발생되는 편익으로는 사고감소효과와 운전자 측면 편익을 산정하였다. 또한 주행로이탈예방지원기술의 경우 보급률에 따라 경제성이 달라지는 것을 고려하여 비관적 시나리오와 낙관적 시나리오로 구분하여 각각의 경제성을 분석하였다. B/C비 분석 결과 비관적 시나리오의 경우 2020년 0.97, 2030년 1.36으로 경제성이 있는 것으로 나타났으며, 낙관적 시나리오에서는 2020년 1.04, 2030년 1.59로 보급률이 높아질수록 경제성 또한 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 주행로이탈예방지원기술의 도입을 통해 발생되는 경제성이 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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