• 감성과학
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• 제23권2호
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• pp.3-12
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• 2020

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.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.195-206
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• 2013

교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.63-70
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• 2011

자전거는 자동차와 달리 사용자인 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되므로, 주변 날씨, 대기, 주행 경로 등에 관한 정보를 자동차 보다 오히려 폭넓게 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최적 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 획기적으로 높이는 데에 도움이 될 것이다. 최근의 모바일 정보 서비스와 함께 개발되는 각종 자전거용 애플리케이션들은 이러한 지능형 자전거를 위한 체계적인 연구 개발의 필요성을 일깨우고 있다. 본 연구에서는 무선 통신이 가능한 저전력 손목 시계형 임베디드 장치를 자전거에 간단히 장착하고, 여기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 자전거의 주행 상황 (오르막, 내리막, 정지, 가 감속) 을 자동으로 인식할 수 있는 알고리듬을 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 알고리듬의 신뢰성을 검사하기 위해 총 19 개의 실험 주행 데이터에 적용한 결과, 전체 실험 데이터의 83.3% 에서 95% 이상의 구간 인식 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 임베디드 장치에 내장된 고도 센서, 온도 센서를 추가로 활용하여 탑승자의 신체 상태 및 운동 추정이 가능한 지능형 자전거를 개발할 계획이다. 개발된 주행 상황 인식 기술은 주행 중의 안전을 고려한 지능형 인터페이스 기술의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.739-744
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• 2017

탄성변형과 피로손상은 카트의 주행성능에 영향을 미치는 것으로 카트 프레임에 영구변형을 유발할 수 있다. 카트프레임은 현가장치와 다른 장치를 포함하지 않으므로 두 가지 변형에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 코너주행 시 동적 거동은 비틀림 변형이 원인이 된다. 선회주행 시 카트의 동적 거동을 분석하기 위해 카트의 GPS추적이 실시간으로 이루어지고 카트 프레임에 작용하는 비틀림 응력값을 측정하였다. 레저카트와 레이싱카트의 재료물성치들은 인장실험을 통해 얻었다. 비틀림 응력집중과 프레임 변형은 얻어진 결과 값을 토대로 프레임의 응력해석을 통하여 파악하였다. 개발된 주행분석장치를 이용하여 레저카트와 레이싱카트를 각 조건별로 실차실험을 수행하였고 이를 통한 코너에서 카트의 주행거동을 살펴보았다. 카트가 곡선주행 시 원심력으로 인해 하중이동이 발생하였으며 카트프레임에 비틀림 응력이 발생하였다. 예를 들어 레저카드의 경우, 40 km/h의 속도로 운전할 때 최대 비틀림 피로한도를 측정한 최대 비틀림응력은 230 MPa이며 비틀림 피로한도계수는 0.65를 나타내었다. 뿐만 아니라 카트의 선회 시 운전요소들을 운전측정시스템을 인스톨한 실측장비에서 측정하였으며 카트의 운전거동은 수직변위에 의해 측정하였다.

• 감성과학
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• 제6권3호
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• pp.13-20
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• 2003

본 실험은 자동차 시뮬레이터의 속도 변화(40, 70, 100km/h)와 롤러코스터 시뮬레이터의 운동성 구현 방법(washout 필터 적용, washout 필터 비적용)에 따른 인간 감성을 탑승자의 심리ㆍ생리적 반응을 통하여 비교 평가하였다. 자동차 시뮬레이터, 롤러코스터 시뮬레이터에 각각 건강한 20대 남자 12명, 8명을 대상으로 simulator sickness, 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감에 대한 주관적 평가 및 생리신호로 뇌파의 변동리듬, 심전도, 피부전기저항을 주행 전후에서 측정하였다. 결과, 자동차 시뮬레이터에서의 저속 주행보다 운동 형태가 다양한 롤러코스터 시뮬레이터 주행시 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감, 뇌파 변동리듬을 통한 쾌적도가 높았다. 뇌파의 알파파 대역의 평균 주파수는 롤러코스터 주행보다 자동차 주행에서 더 높았고, 심박률과 피부전기저항은 각 주행조건에서 주행 전후간 유의하게 변화하였다. 이상에서 주행 속도의 증가, 다양한 운동 형태의 시뮬레이터 주행시 주관적 감성은 높았고, 생리적 반응은 주행 속도 증가에 따라 활성화됨을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.148-155
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• 2021

로봇 기술이 발전함에 따라 모바일 로봇의 주행 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2륜 및 4륜의 휠을 기반으로 구성되는 모바일 로봇의 주행 시스템은 직선과 같은 단반향 주행에 장점이 있으나 방향 전환 및 제자리 회전에 단점을 가지고 있다. 볼을 휠로 사용하는 볼 로봇은 전방향 이동에 장점이 있으나, 구조적인 불안정한 특성에 의해 균형을 유지하기 위한 자세 제어 및 이동을 위한 주행 제어가 요구된다. 기존의 볼 로봇은 모터에 부착된 엔코더를 이용하여 주행제어를 위한 위치를 추정함으로써 오차가 누적되는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 통해 볼 로봇의 위치 좌표를 추정하고, 이를 주행 제어에 사용하는 주행 제어 시스템을 제안하였다. 볼 로봇의 위치를 추정하기 위한 영상처리부, 통신부, 표시부 및 제어부를 포함하는 볼 로봇의 주행 제어 시스템을 설계 및 제작하고, 주행 제어 시스템을 적용한 볼 로봇의 주행 실험을 통해 x축 방향 ±50.3mm 및 y축 방향 ±53.9mm의 오차범위 이내에서 오차의 누적 없이 제어됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.53-59
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• 2022

3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.97-114
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• 2022

지하도로의 유입연결로 합류부는 지상도로와 달리 터널로 인하여 시계확보에 제약을 받는다. 본 연구에서는 시계확보에 관련 설계요소가 합류부 주행에 미치는 영향을 분석하기 위하여 주행 시뮬레이터를 활용한 가상주행실험을 수행하였다. 가상주행환경 구축시 시계확보 설계요소를 시나리오에 반영하기 위하여 갈매기차로 길이와 본선차량 접근속도를 시나리오로 구분하여 운전자 주행행태를 분석하였다. 시나리오간 속도 측면의 분석지표와 차로변경지점, 운전자 주시 비율 분석결과는 일관성 있는 방향으로 도출되었고, 통계적 유의성을 검토하였다. 그 결과, 본선 접근속도가 더 높은 시나리오에서 갈매기차로 길이에 의한 특정 시나리오 사이에 운전자 주행행태의 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지하도로 유입연결로 합류부의 주행안전성 향상을 위한 설계방향과 시사점을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권10호
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• pp.9-15
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• 2002

드리프트 영역에서의 속도 오버슈트 효과를 이용하여 서브밀리미터파 주파수 영역에서 동작하는 새로운 주행 시간 소자를 제안한다. 이 소자를 속도 오버슈트 주행 시간(VOTT) 다이오드라 명명한다. 이 소자는 캐리어 주입 메커니즘으로 빠르게 이루어지는 이종구조 터널링을 이용하며, 속도 오버슈트 효과를 최적화하기 위하여 짧은 드리프트 영역을 갖는다. 변환효율을 증대시키기 위하여 에너지 대역 간극을 경사시키는 방법으로 드리프트영역을 설계한다. 모의실험결과에 따르면 이 소자는 THz 영역에서 동작하리라 기대된다.