• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.241-246
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• 2021

자율주행자동차 활성화를 위한 법·제도 연구는 많았지만, 전략적 관점에서의 자율주행자동차의 활성화 방안에 대한 연구는 미흡하였다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 이슈 및 해결방안에 대해 살펴보고, 이를 기반으로 전략적 관점에서의 활성화 방안에 대해 제안하고자 한다. 자율주행자동차의 이슈 및 문제 해결을 위해 안전성 강화를 기반으로 법·제도 표준에 대한 명확한 정립이 필요하며, 교통사고시 책임의 소재와 배상책임의 확보가 선행 되어야 한다. 전략적 관점에서 자율주행자동차의 활성화를 위해서는 자율주행단계에 따른 확산전략을 수립하고, 정부지원정책을 초기 활성화의 트리거로 활용하고, 세그멘테이션(segmentation), 타켓팅(targeting), 포지셔닝(positioning) 전략을 기초로 효과적인 마케팅믹스(4P Mix)전략이 실행되어야 한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.53-61
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• 2018

최근 4차 산업혁명이 화두로 등장하면서 자율주행자동차에 대한 관심과 함께 상용화를 위한 연구개발이 활발히 이루어지면서 자율주행자동차의 중요성과 관심이 높아지고 있으며, 미국, 영국, 독일을 포함한 여러 국가들은 이러한 추세를 반영하여 자율주행자동차의 상용화에 따른 법제들을 마련하거나 기존 법률을 개정하고 있는 상황이다. 국내의 경우도 자율주행자동차의 상용화를 위한 임시운행과 연구개발이 이루어지고 있으나 자율주행자동차 상용화에 따른 법제들은 미비한 상황이다. 본고에서는 자율주행자동차 법률 체계에 기반 하여 미국, 영국, 독일의 법제 현황과 국내 법제 현황을 비교하여 자율주행자동차 상용화를 위한 법제와 정책과제를 제시하여 자율주행자동차 법률 체계 완성을 위한 단계별 추진방향을 제시한다. 또한 자율주행자동차 상용화에 따른 산업 발전을 위한 법제 정비 방향에 대한 방안을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.75-81
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• 2022

주차 공간의 부족함을 획기적으로 해결할 수 있는 자율주행 자동차는 심층 강화 학습을 통해 큰 발전을 이루고 있다. 심층 강화 학습에는 활성화 함수가 사용되는데, 그동안 다양한 활성화 함수가 제안되어 왔으나 적용 환경에 따라 그 성능 편차가 심했다. 따라서 환경에 따라 최적의 활성화 함수를 찾는 것이 효과적인 학습을 위해 중요하다. 본 논문은 자율주행 자동차가 주차를 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 가장 효과적인지 비교 평가하기 위해 강화 학습에 주로 사용되는 12개의 함수를 분석하였다. 이를 위해 성능 평가 환경을 구축하고 각 활성화 함수의 평균 보상을 성공률, 에피소드 길이, 자동차 속도와 비교하였다. 그 결과 가장 높은 보상은 GELU를 사용한 경우였고, ELU는 가장 낮았다. 두 활성화 함수의 보상 차이는 35.2%였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.519-526
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• 2022

자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.433-437
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• 1999

본 연구는 도로표면의 기복 또는 굴곡의 변화가 자동차 탑승자에게 미치는 자율신경계의 반응을 관찰하고자 하였다. 아스팔트, 시멘트, 비포장도로를 각각 30 km/h의 속력으로 정속 주행하면서 ECG, GSR, Skin Temperature 의 생리변화를 3분간 측정하였고, 주행 후에는 각각의 도로 주행시 느꼈던 감성의 변화를 주관적 평가지로 검정하였다. 건강한 5명의 지원자가 이 실험에 참여하였고 도로표면의 기복의 변화로부터 유발되는 감성에만 집중하도록 요구하여 다른 간섭효과로부터 유발되는 감성의 변화를 최소화하도록 하였다. 정차에 비해 각 도로 주행시 피험자는 아스팔트, 시멘트, 비포장도로 순서로 불쾌도와 긴장도가 증가하였다고 주관적 평가를 하였다. 또한 아스팔트, 시멘트, 비포장도로 순서로 평균 R-R 간격이 점차 감소하였고, GSR의 진폭은 증가하였으며, 피부온도는 감소하였다. 본 연구로부터 도로표면의 기복의 정도가 증가할수록 교감신경계가 활성화된다는 사실을 관찰할 수 있었고 이러한 결과는 주관적 평가결과와도 일치하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2016년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.335-355
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• 2016

• 감성과학
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• 제22권4호
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• pp.15-30
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• 2019

자율주행차는 운전자의 부주의로 인한 사고를 줄일 수 있는 반면, 기계에 어느 정도의 자율성을 허용해야 할 것인지의 문제를 제기한다. 특히 돌발상황의 발생시에 운전자와 보행자 중에서 누구를 선택해야 할 것인지에 대한 의사결정은 모두가 합당하다고 생각하는 도덕적 원칙을 기반으로 일관적으로 실시되어야 한다. 본 연구(N = 103)에서는 한국 사회에서 자율주행차의 윤리적 의사결정을 프로그래밍한다고 가정했을 때, 의사결정과정에 영향을 끼칠 수 있는 개인적/상황적 변인을 검증하였다. 이에 따라 개인적 변인으로서 참가자의 자율주행차의 자동화 기술에 대한 수용도를 측정한 후, 상황적 변인으로 문장완성과제를 통해 참가자에게 성취 또는 배려의 가치를 활성화시켰다. 이후 자율주행차의 사고상황에서 공리주의 의사결정의 비율 및 자율주행차 구매의향이 어떻게 달라지는지를 설문지를 통해 비교하였다. 그 결과 연구참가자에게 성취의 가치를 활성화시켰을 때, 자신이 차 안의 운전자로 가정된 상황에서 다수의 보행자를 배려하는 공리주의 의사결정의 비율이 가장 낮게 나타났다. 또한 연구참가자가 자율자동차 기술을 긍정적으로 생각할수록 공리주의 원칙으로 설계된 자율주행차의 구매의향이 전반적으로 높았지만, 성취-운전자 조건에서 참가자의 구매의향이 다른 조건보다 유의하게 낮게 나타났다. 이 결과는 자율주행차의 사고상황에서 의사결정의 과정이 개인적 변인뿐만 아니라 특정 상황에서 활성화된 가치 및 관점의 차이에 따라 영향을 받을 가능성을 시사한다. 논의에서는 연구결과의 제한점 및 후속 연구방향에 관해 논의하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-112
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• 2019

5세대 통신기술(5G)의 등장에 따라 4차 산업혁명 관련 첨단기술과 융합한 다양한 통신 서비스가 나타나고 있다. 그 중, 5G 기술의 효과적 실용적 활용을 위해 본 논문에서는 IT 전문가들을 대상으로 설문을 실시하였고, 그 결과 5G 기술과 융합하여 가장 많은 서비스 활성화를 이끌 수 있는 4차 산업혁명 분야로서 자율주행차가 선정되었다. 이를 기반으로, 5G 기반 자율주행차 활용 산업 및 서비스 분류체계를 개발함으로써 자율주행차를 활용한 신사업 개발 및 새로운 비즈니스 모델개발을 지원하는 기틀을 제공하였다. 이와 더불어, 개발된 새로운 자율주행자동차 산업-서비스 분류체계를 통해 연계 Matrix를 작성하여 향후 차세대 자율 주행차가 활용될 수 있는 분야에 대한 실용적인 산업-서비스 개발을 위한 가이드라인을 제공하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.219-222
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• 2008

무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 과정을 시뮬레이션으로 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.117-122
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• 2021

자율주행은 자동차가 사람 없이 운전할 수 있도록 해 주며 최근 인공지능 기술의 발전에 힘입어 매우 활발히 연구되고 있다. 인공지능 기술 중에서도 특히 심층 강화 학습이 가장 효과적으로 사용되는데 이를 위해서는 적절한 활성화 함수를 이용한 신경망 구축이 필수적이다. 여태껏 많은 활성화 함수가 제시됐으나 적용 분야에 따라 서로 다른 성능을 보여주었다. 본 논문은 교차로에서 자율주행을 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 효과적인지 성능을 비교 평가한다. 이를 위해 평가에서 사용할 성능 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭의 값을 그래프로 비교하였다. 그 결과 Mish를 사용할 경우 보상이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고 보상이 가장 낮은 활성화 함수와의 차이는 9.8%였다.