급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 차량사고는 운전자의 운전 행동이 많은 비중을 차지하며 행동이 올바르지 못했을 경우 주의가 분산되어 사고가 발생하고 있다. 자동차 업계에서는 자율주행 기술의 출현으로 운전자의 운전환경이 변화되고 있다. 차량 서비스들은 차량에 부착된 센서들을 이용한 다양한 차량 서비스가 개발되고 있으며 차량 서비스는 도로주변 환경과 운전자의 안전에 집중된 서비스가 대부분이다. 하지만 차량에 부착된 센서들의 성능문제로 인한 기능적 문제점으로 상용화가 늦어지고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 효율적인 차량 서비스를 제공하기 위해 사용자의 음성을 활용한 상품구매 시스템을 제안한다. 본 시스템은 딥 러닝 기술이 적용된 DB를 통해 사용자의 음성데이터 분류를 통해 상품을 검색 및 구매할 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템은 음성인식을 활용하여 별도의 과정 없이 간편하게 상품을 구매할 수 있으며, 사고의 위험으로부터 벗어날 수 있다.
1990년대 개발되어 현재의 모습을 갖춘 교통신호제어기는 최근 도로 이용자의 교통안전 향상 및 자율협력주행 등을 목적으로 설치되는 다양한 장치들에 대한 전원공급 문제와 다양한 통신방식, 계층화된 블랙박스 구조 등으로 인해 유연성과 확장성에 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 이더넷전원장치(PoE : Power over Ethernet) 기술을 통해 직류(DC) 전원 사용과 전원공급 문제를 해결하고, 메시지 브로커(Message Broker) 기술을 통해 중앙화된 데이터 기반 제어를 함으로써 빠르게 변화하는 미래 교통환경에 대응이 가능한 교통안전시설 통합관제시스템을 설계하였다. 또한 시계열 데이터를 기반으로 동작하는 교통안전시설 장치를 위한 데이터 기반 실시간 제어 방안을 구현하고 검증하였다.
도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
고속도로 교통사고 발생의 주요 원인인 과속을 줄이기 위하여 경찰청에서는 많은 예산을 들여 과속단속카메라를 설치 운영하고 있다. 지점식 과속단속카메라의 경우 GPS 탑재장치에 의해 위치가 노출되어 과속단속 실적이 떨어지며, 과속단속카메라가 설치되지 않은 차로나 구간에서 캥거루 주행 등 회피거동에 의해 과속억제 효과 또한 감소하고 있다. 운전자의 회피거동으로 인하여 긴 내리막 구간, 터널, 교량 등에서 과속예방효과나 교통사고 감소효과는 제한적일 수밖에 없다. 따라서 중요 시설이나 위험구간에서 차량들의 속도를 일정하게 유지시켜 교통사고 예방효과를 높이기 위한 대안으로 구간과속단속의 필요성이 높아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라 고속도로에 최초로 도입된 구간과속단속시스템의 효과평가를 위하여 시스템 적용 전 후 교통류특성과 관련된 자료를 수집하여 비교.분석하였고, 그 결과, 시스템 설치 후 속도저감 효과 및 해당 구간의 교통류 안정적 흐름을 보이는 것으로 나타나 구간과속단속 운영구간에 있어서 교통안전성 제고와 교통사고 감소효과가 있는 것으로 파악되었다.
본 발표에서는 최근 무인전투기 및 무인자율주행차량 등의 어플리케이션에 응용되고 있는 삼차원 영상 센서 시스템 기술에 관한 소개와 더불어 한국전자통신연구원에서 독자적인 구도를 기반으로 최근 시연에 성공한 스터드(STUD) 레이저 레이다의 동작원리 및 구현결과를 소개하고자 한다. 최근 전세계의 삼차원 레이저 영상 센서 시스템은 1) 한 관측점을 회전을 통해 스캔하는 2D 스캔 방식에서 벗어나, 2) 일차원 배열 형태로 구현된 관측점을 센서가 회전하면서 얻어지는 3D 스캔 방식과 3) 이차원 어레이 형태의 검출기로 삼차원 영상을 검출하는 방식으로 삼차원 영상을 확보하는 노력으로 구분되어 진행되어 왔다. 이번 시연에 성공한 제안된 방법은, 기존의구도와는 다른 독자적인 방식으로, 대면적 검출기를 기반으로 센서부가 회전하지 않으면서, 하나로 통합된 검출기 출력을 이용할 수 있는 구도인 스터드(STUD: STatic and Unitary Detector)기반의 삼차원 레이저 레이다 시스템이다. 최근 구현 결과는 수평해상도 320, 수직해상도 240인 QVGA 영상 수준으로, 이는 지금까지 세계 최고해상도인 ASC사의 128x128 해상도를 뛰어 넘는 우수한 결과이다. 제안된독자적인 구도의 삼차원 레이저 영상 시스템은 다양한 관련 기술들과의 접목하여 향후 군수용 뿐만아니라 민수용 시장의 기술발전에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다.
지능형 차량정보 시스템은 21세기 교통체계로 기대를 모으고 있는 ITS(Intellligent Transport System)의 구축에 핵심이 되는 시스템이다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서 종래의 네비게이션, 차량용 무선통신, 차량진단 등의 단일화된 시스템을 통합적으로 수행하며, 계측 또는 수집된 데이터를 분석하여 지능적으로 차량의 주행 상태를 분석 / 진단함으로써 차량에서의 안전한 운행과 운전자 및 승객들이 요구하는 정보 또는 다양한 서비스를 제공하기 위한 새로운 모듈의 개발이 절실히 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CAN(Controller Area Network) BUS을 이용한 차량의 상태수집 모듈과 능동 데이터베이스에 관해 기술하고 이를 통합하기 위한 임베디드 보드를 이용한 CAN BUS연계형 차량용 복합통신모듈의 프로토타입 H/W을 구성하여 실용화 가능성 및 유용성을 제시하고자 하였다.
공공시설 중 도로계획의 경우 건설과정 및 건설 후의 소음 및 오염 등의 환경 사회적 비용 및 주행성 안전성 등 요소의 평가 등을 수량화가 어려운 대표적 비용으로 들 수 있는데 본 연구에서는 이러한 수량화가 어려운 비용 효과들을 포함하여 고려한 도로노선계획결과를 정보계측기법과 지리정보시스템을 이용하여 '정보량'이라는 통일된 단위로 표현하고, 기존 시설물과의 관계로부터의 '정보편익' 개념으로 평가하였다. 정보계측기법과 지리정보시스템을 이용하여 도로건설시 발생하는 비용과 직접효과를 고려하기 위하여 시설정보계측모형을 개발하였으며, 도로 주변 시설간의 편익을 고려하기 위하여 시설정보편익모형을 구성하였다. 비용과 직접효과만을 고려한 시설정보계측모형에서는 기존의 도로설계와 유사한 결과가 도출되었으며, 시설정보편익모형에서는 기존의 도로계획 평가에서 고려할 수 없었던 요소들에 대한 고려가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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