안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
본 연구에서는 뇌파와 맥파를 이용한 생체신호 분석을 통해 자율주행차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000 K, 4000 K, 5000 K, 6000 K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었으며, 실험절차는 다음과 같다. 1) 안정기(5분), 2) U-K테스트(3분), 3) 자율주행+조명(3분). 이 과정은 색온도를 변경해가며 총 4회 반복되었다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 power값을 산출하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화하여 통계분석을 실시하였다. 1차 분석 결과, 뇌파의 경우 5000 K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명 제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 주행 상황에서 SNSA가 증가하였다. β파와 SNSA에 대한 2차 분석 결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다. 결론적으로, α파가 가장 높은 5000 K의 색온도가 안정감을 유발한다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 자율주행차량에 적용한다면, 탑승자의 높은 만족도를 유발할 수 있을 것으로 보인다. 나아가, 이와 같은 긍정적인 효과가 자율주행차량의 수용으로 이어질 수 있다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행 능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율 주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
${\Box}$ 연구목적: 4차 산업혁명의 주요 이슈 분석 ${\bullet}$ 4차 산업혁명시대에 인공지능, 자율주행, 무인운송, 3D 프린터, 스마트팩토리..등 다양한 이슈가 등장 ${\bullet}$ 어떠한 이슈들이 있는지 분석하고자 함 ${\Box}$ 연구방법론: 빅데이터 분석기법 중에서 토픽 모델링을 활용 ${\Box}$ 연구데이터: 2013년1월부터 2017년3월까지 4차 산업혁명 관련 신문 기사 활용.
사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
'SMART 치안'이란 범죄통계 등 치안 관련 데이터베이스를 '전략적 관리', '분석과 연구', '과학기술'을 반영하여 수집 분석하고 활용함으로써 한정된 경찰력을 선택과 집중에 따라 운영하는 치안 활동을 의미한다. 최근 여성 1인 가구 증가에 따른 대검찰청의 '범죄분석'을 기준으로 성범죄 건수는 두 배 이상 증가하였다. 이러한 흐름 속에서 지역별 특성에 적합한 '여성안심특별시 3.0'의 성범죄 예방 프로그램을 구축하기 시작했다. 그러나 여성들에게 홍보 및 이용 실적이 저조하고, 실질적 효과성이 나타나기 위한 정책으로는 부족하였다. 앞으로 미래 경찰이 수행해야 할 시스템으로 ICT에 접목하여 자율주행차 또는 드론으로 경호를 하며, 안전하게 귀가를 담당 할 수 있는 범죄예방 시스템을 제안하였다. 이 시스템에 적용하기 위한 좁은 골목, 전깃줄 등 주변 환경이 자율주행자동차 및 드론을 운영하기에 어려운 점이 많으나, 인공지능 기술을 적용시 충분히 극복하여 운영할 수 있으리라 생각된다.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.
현재 자율주행차의 위치결정을 위한 핵심 인프라인 정밀도로지도는 전 세계적으로 자율주행차 탑재 및 서비스 부문에 대한 연계를 위해 노력하고 있다. 글로벌 기업인 Here와 TomTom은 정밀도로지도 생산에서 자율주행차 탑재까지 일련의 체계를 민간기업 중심으로 구축하여 독일 3사(BMW, Audi, Daimler)와 협약을 체결하였다. 일본은 2017년부터 민관이 협력하여 DMP(Dynamic Map Platform)를 조직하고 민간중심의 정밀도로지도 공동구축을 수행하고 있다. 한편, 우리나라 자율주행차 관련 기업들도 차량, 센서, 지도 등 다양한 기업들과 협약을 체결하여 협력하고 있지만 민간과 공공이 개별적으로 정밀도로지도를 구축하고 있는 실정이다. 따라서 국토교통부에서는 기관과 기업의 중복투자 방지, 신속한 정보갱신 등 정밀도로지도의 발전을 위하여 2019년 4월 민-관 협력을 골자로 하는 MOU를 추진하여 체결하였고, 2019년 8월 정밀도로지도 공동구축 협의체를 출범하였다. 이에 본 연구에서는 정밀도로지도 관련 국내 외 동향을 분석하고 관련 기업을 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 그리고 국내 정밀도로지도 산업에서 민-관이 상생 협력할 수 있는 방안 등을 분석하였고, 향후 정밀도로지도 공동구축 협의체 운영을 위한 단계별 추진전략 및 운영 방안에 대하여 제시하였다.
자율주행자동차로 인해 기존의 교통사고 원인의 대부분을 차지하는 '운전자부주의'로 인한 교통사고가 크게 감소할 수 있지만, '트롤리 딜레마', 차량 결함, 도로 함몰 등과 같은 사고를 피할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 이 경우 사람과 같은 윤리적 선택이 필요해진다. 본 연구는 돌발적인 싱크홀이 발생하여 자율주행차가 교통사고를 피할 수 없는 상황을 가정하고, 자율주행자동차의 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 시뮬레이션 분석을 통해 추정하였다. 이 때 자율주행자동차는 (1) 탑승자의 안전을 최우선으로 하는 이기주의, (2) 인명피해를 최소화하는 의무론, (3) 사고비용을 최소화하는 공리주의의 3가지 윤리적 선택 중 한 가지를 선택하도록 하였다. 분석결과, 이기주의의 교통사고비용이 가장 높게 분석되었고, 인명피해를 최우선으로 하는 의무론의 교통사고비용이 가장 낮게 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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