• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.132-152
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• 2017

도시부 도로의 혼잡 및 지체가 매년 증가 추세를 보이고 있는 중 국내외에서 교통네트워크 성능평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 교통네트워크 성능평가의 대표적인 항목은 차량주행거리를 들 수 있다. 차량주행거리는 해당 도로를 이용한 모든 차량들의 이동거리 합으로 다양한 교통정책분석의 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구는 국내 6대 광역시를 대상으로 차량주행거리 산정방법론을 정립하고 이를 적용하여 차량주행거리를 산정하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 6대 광역시 대상 수집된 도로교통량과 회귀크리깅을 이용하여 추정한 교통량 미수집 구간의 교통량을 활용하여 차량주행거리를 산정하였다. 도시부 도로의 네트워크 형상과 교통량 미수집구간 위치에 따라 본 연구에서 제시한 교통량 추정방법을 향후 차량주행거리 산정에 있어 큰 효용이 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제15권1호
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• pp.129-156
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• 1997

8차로 고속도로에서 중앙분리대와 길 어깨에 의해 측방 여유폭이 제공되는 외측차 로(1.4차로)와 측방 여유폭이 제공되지 않는 내측차로 (2.3차로)에서 나타나는 운전자의 횡 방향 주행특성을 4개 지점에서 비디오 촬영하여 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 차량의 횡 방향 주행궤적은 차로의 중심으로부터 주행방향의 좌측으로 이격된 주행 행태를 보이고 있 으며 이는 운전석의 위치에 의한 영향으로 판단된다. (2) 차량의 병행 주행시 외측 차로의 중심 이격 거리는 평균 0.38m이고 내측차로의 중심 이격 거리는 평균 0.34m로 나타났으며 T-test 겨로가 내측 차로와 외측 차로의 주행 이격 거리는 신뢰도 95%에서 상이한 것으로 나타났다. (3) 외측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 평균 3.90m이고 내측 차로의 주행궤적 간 이격 거리는 평균 3.54m로서 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 외측 차로의 주행궤 적간 이격 거리보다 0.36m 작다. 특히 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 내측 차로간 차로 중심간 간격인 3.6m 보다 0.1m 작은 것으로 나타났다. (4) 내측차로 확장 대안으로 기존 도로폭 유지안 (3.5m, 3.7m, 3.5m)과 기존 도로폭 확장안 (3.6m, 3.7m, 3.7m, 3.6m)을 고려할 수 있으며 두 대안의 비교·분석결과 경제적 영향을 고려할 때 기존 도로폭 유지안이 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1071-1078
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• 2018

본 논문에서는 드론의 군집 비행을 위한 선행 연구를 위하여 차량 군집 시스템을 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정하였으며, 차량 간의 거리가 20cm 이하일 경우에는 정지, 30cm 이상일 경우에는 팔로우 차량이 출발함으로써 차량 간의 거리를 유지하도록 설계하였다. 주행 중, 돌발 상황으로 인하여 차량 간 거리가 40cm 이상이 될 경우에는 차량거리가 30cm 이하가 되기 전까지 팔로우 차량의 속도를 높여 거리를 줄이게 되며 30cm라는 거리를 유지하며 군집 주행을 하도록 설계하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.343-348
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• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형 교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로인식이 기본적인 요소이다. 기존의 자계기반 자율주행 시스템은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 경로를 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.3-6
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• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로 인식이 기본적인 요소이다. 기존의 경로인식은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.475-478
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• 2009

안개가 교통사고를 유발시키는 원인을 살펴보면 운전자의 시거와 밀접한 관련이 있다. 짙은 안개가 발생하게 되면 돌발상황이 발생하였을 때 도로를 주행하던 차량이 안전하게 정지하기 위해서 필요한 최소 정지거리가 증가하게 되나 안개로 인한 시정이 나빠지게 되어서 사고발생확률이 높은 것이다. 또한 안전한 시거가 확보되지 않기 때문에 단독사고 발생 후 뒤따르던 차량이 전방을 확인하지 못한 상황에서 연쇄 충돌하게 되어 사고가 대형화된다. 이에 본 연구에서는 IT기술인 RFID와 USN을 이용하여 안개로 인한 시정거리에 따라 도로에 있는 과속카메라가 도로주행 한계속도를 자기 스스로 판단하여 자동조절하게 만들고 변경된 한계속도를 그 도로를 이용하는 차량운전자 휴대폰에 문자로 전송해주고 도로전광판에서도 정확하게 주행속도정보를 볼 수 있게 한다. 그리하여 도로주행 한계속도를 어기는 차량에는 범칙금을 부과하게 만든다. 본 연구를 통해 안개에 대한 교통사고의 위험을 줄이고 사회적 경제적으로 이익이 되도록 하기위해 기상상태 변화에 따른 USN 기반의 도로주행 한계속도 지능적 조정 관리시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1693-1700
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• 2012

최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.581-586
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• 2006

본 논문에서는 무인주행 차량의 자율주행에 사용되는 자계안내시스템에서 지자계를 제거하기 위한 새로운 방법으로 Ground 검출법을 제안한다. 자계안내시스템은 도로에 일정한 간격으로 자계표식을 매설하고 차량이 자계표식으로부터 떨어진 거리를 인식하여 주행하는 방법이다. 차량이 주행 중 측면이탈거리를 알기 위해서는 지자계가 제거된 자계표식의 자계만을 이용해야 한다. 그러나 자계센서는 자계를 검출할 때 자계표식의 자계와 지자계를 함께 계측한다. 지자계는 차량의 주행방향과 경사에 따라 다르게 검출되기 때문에 자계표식의 자계와 더해질 경우 측면이탈거리를 인식하는데 오차를 발생한다. 따라서 본 논문에서는 지자계를 제거하는 새로운 방법을 제안하고, 이를 검증하기 위한 실험 장치를 구성하였다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성과 유용성을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.651-658
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• 2015

최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.