• 방송과미디어
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• 제24권1호
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• pp.73-83
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• 2019

현재 자율주행 셔틀, 택시, 공유 차량을 이용한 교통서비스제공의 실현 가능성을 검증하는 단계에 있으며, 세계 각국에서는 자율주행 셔틀을 활용한 대중교통 서비스 제공을 목표로 실증을 경쟁적으로 하고 있다. 본 고에서는 자율주행 셔틀 기술 개발과 실증 현황을 소개하고 대중교통 분야에 적용할 때 고려해야 할 사항을 검토하여 서비스제공 측면, 자율주행 기술과 안전성 확보 측면, 인프라 확충 측면, 수용성 개선 측면의 쟁점을 도출해 보고자 하였다. 이를 토대로 쟁점과 문제점을 해결하기 위한 방안과 정책 제언을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-148
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• 2020

현재 진행되고 있는 자율주행 관련 기술 발전은 실제 도로를 사용한 자율주행 테스트 시 다양한 안전사고가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 자율주행자동차법 시행으로 실제 도로에서의 자율주행 실증은 증가할 것이며, 안전사고 예방을 위해 국내 도로환경에 적합한 운행설계영역에 대한 연구가 요구된다. 따라서 본 연구는 도심부 자율주행셔틀 실증을 위한 운행설계영역을 정의하고, 안양시 도심부도로를 중심으로 자율주행 운행 가능여부 등의 운행설계영역 평가를 실시한다. 본 연구의 자율주행 운행설계영역은 국내의 도로환경과 안전을 우선적으로 고려하였으며, 기하구조적 요인, 운영적 요인, 환경적 요인을 포함한다. 분석결과 노드기준에서는 노드유형 및 신호-통신 여부를 통해서 30개 노드에서 자율주행셔틀 실증이 가능한 것으로 분석되었다. 링크기준에서는 오전첨두(8-9시) 42개, 비첨두(12-13시) 39개, 그리고 오후첨두(18-19시) 40개 방향별 링크구간에서 자율주행 제한으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 자율주행 실증테스트가 이루어지는 도심부도로에서 사전 안전성 평가의 수범사례로 활용될 가치가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.135-136
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• 2019

센서 데이터의 발전에 따라 자율주행 자동차 산업도 급격히 성장하고 있다. 미국 우버(UBER)는 2015년부터 자율주행 자동차 산업에 뛰어들었고, 국내에서도 '판교 자율주행 셔틀'이 시범운행 되었다. 따라서 자율주행 자동차는 앞으로 우리 삶에 보다 많은 영향을 끼칠 것이 분명하나, 아직 자율주행 자동차가 완벽하게 개발되지 않은 만큼 우리가 예상하지 못한 교통사고 등 새로운 문제가 나타날 위험이 있다. 따라서 본 논문은 자율주행 자동차에 대해 살펴보고 사고 사례를 분석하여 앞으로 나타날 수 있는 사고 유형을 예측하는 것에 목적이 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.7-14
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• 2018

자율주행택시, 자율주행셔틀과 같은 새로운 교통서비스들에 대한 연구들이 전 세계적으로 여러 도시들을 대상으로 진행 중이지만 대부분 현재 통행 수요는 출발시간이 고정적이라고 가정하고 기존 교통수단과 새로운 교통수단의 도입 효과를 분석한다. 본 연구는 자율주행기반 교통서비스 운영에서 통근자의 출발시간 조정에 따른 교통체계의 영향을 행위자기반 모형으로 분석하였다. 통행시간 선택에 대해 다양한 시나리오를 설정하였고 자율차를 수용할 수 있는 도로용량의 영향도 분석하였다. 분석결과 통근자가 원하는 출발시간에서 집에서의 활동종료시간과 출발시간이 상당히 조정된 후 시스템적으로 안정적인 통근통행이 완료되었으며, 또한 도로용량의 감소는 과도한 스케줄 조정에도 불구하고, 많은 통행자들이 9시 이전에 통근하기 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 현재와 다른 교통운영과 교통가격정책이 필요성을 정책적 제언으로 제시하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권3호
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• pp.19-29
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• 2019

Recently, autonomous vehicles have been studied actively. Autonomous vehicles can detect objects around them using their on board sensors, estimate collision probability and maneuver to avoid colliding with objects. Many algorithms are suggested to prevent collision avoidance. However there are limitations of complex and diverse environments because algorithm uses only the information of attached environmental sensors and mainly depends on TTC (time-to-Collision) parameter. In this paper, autonomous driving algorithm using I2V communication-based cooperative sensing information is developed to cope with complex and diverse environments through sensor fusion of objects information from infrastructure camera and object information from equipped sensors. The cooperative sensing based autonomous driving algorithm is implemented in autonomous shuttle bus and the proposed algorithm proved to be able to improve the autonomous navigation technology effectively.