본 연구는 자동차 정보시스템의 변화를 고찰하고, 정보를 제공하는 자동차 네비게이션 시스템의 인터페이스의 업무분석 및 행동분석을 통하여 문제점을 추출하고, 자동차 네비게이션 인터페이스 디자인의 유형을 분류하여 인터페이스 디자인 과정에서 고려해야하는 내용을 디자인 측면에서 연구한다.
컴퓨터 상에서 차량의 실제 주행 환경을 모사하는 자동차 시뮬레이터 시스템은 운전자와의 상호작용이 요구되는 다양한 운전 보조 장비에 대해 그 성능과 기능을 미리 검토할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 네비게이션 단말기를 가상현실 기반 자동차 시뮬레이터 시스템에 적용하기 위한 연동 기술에 대해 알아 보았으며, 간단한 네비게이션 단말기와 시뮬레이터 시스템을 개발하여 이들의 연동을 위한 데이터 처리 방법을 소개하였다.
현대인의 생활 깊숙한 곳에 자리 잡고 있는 자동차가 없으면 일상적인 생활에 매우 불편할 정도로 우리 생활 속에서 중요한 존재이다. 그러나 쉽게 운전면허를 따고 많은 사람이 이용하지만, 정작 초행의 목적지로 가고자 할 때는 많은 어려움을 겪는다. 그래서 우리는 좀 더 효율적인 자동차 이용을 위해서 차량에 네비게이션을 장착하고 있다. 본 논문에서 제안한 네비게이션 시스템은 퍼지 로직을 이용하여 운전자의 성향을 판단하고 그에 맞는 경로를 안내해주는 지능형 네비게이션에 대한 연구이다. 각 경로의 성향을 분석하고 운전자의 성향과 비슷한 경로를 추천해주는 지능형 네비게이션일뿐만 아니라, 빠른 경로 안내는 물론 사용자의 성향의 변화에 쉽게 수정 및 업데이트가 간단한 차세대 네비게이션을 제안한다.
현대인의 생활에서 자동차는 이미필수적인 것이 되었고, 자동차 기술이 발달하게 됨에 따라 더욱 더 편리한 혜택을 누리고 있다. 그러나 자동차를 좀 더 편리하게 이용하고자 다른 부가적인 시스템들을 장착하게 되었고 대표적인 것이 네비게이션이다. 현재 네비게이션 시스템은 단지 일방적인 길안내만을 해주는 기계적인 시스템에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 운전자의 성향을 판단하고 그에 맞는 경로를 안내해주는 지능형 네비게이션에 대하여 제안하고자 한다. 네비게이션의 가장 중요한 목적인 빠른 경로안내에 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 사용자의 성향에 따른 경로 안내를 해주는 미래 지향적인 네비게이션 알고리즘을 제안하고 모의 주행을 통한 제안된 알고리즘을 검증한다.
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 꿈은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한 단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planning) 작업은 한정된 리소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra s algorithm과 A*algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야 하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
오랜 세월동안 위대한 이동수단을 만들어내고자 하는 인간의 끓은 오늘날 눈부신 각종 운송기구를 만들어 내는 결실을 얻고 있다. 자동차 네비게이션 시스템도 그러한 결실중의 한 예라고 할 수 있을 것이다. 지능적으로 판단하고 정보를 처리할 수 있는 자동차 네비게이션 시스템을 부착함으로써 한단계 발전한 운송수단으로 진화할 수 있을 것이다. 이러한 자동차 네비게이션 시스템의 단점이라면 한정된 리 소스만으로 여러 가지 작업을 수행해야만 하는 어려움이다. 그래서 네비게이션 시스템의 주요 작업중의 하나인 경로를 추출하는 경로추출(Route Planing) 작업은 한정된 리 소스에서도 최적의 경로를 찾을 수 있는 지능적인 방법이어야만 한다. 이러한 경로를 추출하는 작업을 하는 데 기존에 일반적으로 쓰였던 두 가지 방법에는 Dijkstra's algorithm과 A* algorithm이 있다. 이 두 방법은 최적의 경로를 찾아 낸다는 점은 있지만 경로를 찾기 위해서 알고리즘의 특성상 각각, 넓은 영역에 대하여 탐색작업을 해야하고 또한 수행시간이 많이 걸린다는 단점과 또한 경로를 계산하기 위해서 Heuristic function을 추가적인 정보로 계산을 해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적은 탐색 영역을 가지면서 또한 최적의 경로를 추출하는 데 드는 수행시간은 작으며 나아가 동적인 교통환경에서도 최적의 경로를 추출할 수 있는 최적 경로 추출방법을 강화학습의 일종인 Q- Learning을 이용하여 구현해 보고자 한다.
레이싱 게임은 자동차의 물리 지형과의 마찰 그리고 오브젝트간의 충돌을 구성하여 시뮬레이션되어야 한다. 그러나 NPC 의 이동 시에 NPC 도 PC 와 같이 일반적인 자동차 물리를 사용한다면 많은 부하가 걸리게 된다. 따라서 본 논문에서는 부하를 줄이고 NPC 의 이동을 구성하며 인공지능을 포함하여 스스로 길을 찾아가는 효과를 연출하기 위해 물리엔진과 네비게이션 메쉬를 사용하였다.
자동차의 급격한 증가로 인하여 교통 정체현상이 날로 심해짐에 따라 운전자에게 보다 안전하고 쾌적한 운전 편의성을 제공하기 위한 방법으로 차량항법장치(CNS)가 제안되었으며, 최근에 출시되는 많은 차량에 카 네비게이션 시스템이 장착되고 있다. 또한 네비게이션 시스템이 단순한 차량 항법 장치로서의 위치를 넘어 차량 내 멀티미디어 시스템으로서의 기능을 감당하고 있으며, 이에 따라 자동차 내장(Interior)의 중요한 부품으로 인식되고 있다. 따라서 기능뿐만 아니라 사용성과 외형적 디자인 역시 소비자의 취향에 맞게 설계되어질 필요성이 있다. 본 연구에서는 자동차 내장 부품의 구성 요소로서의 카 네비게이션 시스템에 대하여 소비자들이 요구하는 감성요소가 무엇인지 파악해 보았다. 특히, 소비자들이 선호하는 차종에 따라 내장 부품의 감성 특성 역시 변화될 수 있으므로 차량 선호도에 기초하여 감성요소 분석을 실시하였으며, 소비자 특성별 감성 선호도 도출 기법으로서 다차원 척도법(MDS)기법의 효용성을 입증해보았다. 정통적인 세단 형태의 차종을 선호하는 사람의 경우, 네비게이션 시스템에 대하여 고급감, 조화감, 재질감을 요구하였으며, 스포츠카를 선호하는 사람의 경우는, 팬시감, 개성감, 역동감을, SUV와 MPV를 선호하는 사람의 경우는 견고감과 역동감, 편의감을 중요시하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 von Hippel(2005)의 사용자 혁신 이론을 바탕으로 LBS 분야의 대표적 응용 서비스인 자동차 네비게이션 산업에서 특히 지도 중심의 콘텐츠 확보와 개발을 위한 사용자 혁신 활용 사례를 발굴하고자 한다. 사용자 혁신에 관한 von Hippel의 7가지 특성을 기준으로 M&Soft의 자동차 네비게이션 제품 개발 및 유지 보수 과정을 분석해본다. 이를 통해, 사용자 혁신의 성공적인 활용을 위한 판매자의 3가지 전략적 대응 중, M&Soft는 사용하기 쉬운 정보 기술 플랫폼을 제공하여 회원들이 쉽게 각종 지도 및 이동상의 정보나 아이디어들을 제공하도록 유도하는 정도에 국한되어 있음을 확인하기도 하였다. 본 연구의 의의는 실물 제품을 바탕으로 전개된 von Hippel의 이론을 인터넷 기반의 콘텐츠 서비스가 점점 중요해지는 추세에 맞춰 디지털 서비스 및 제품에 적용시켜 보았다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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