본 논문은 친환경 운전(Eco Driving)에 대한 사회적, 기술적 관심이 고조되고 있는 현 상황에서 차량에서 제공하는 차량 정보 가운데 MAF 센서 값을 이용하여 차량의 주행 연비를 추정하고자 하였다. MAF는 화학반응에서 연료 1g당 혼합되는 공기의 양을 의미하며, g/s의 단위를 사용한다. 휘발유 차량의 경우 엔진 ECU에서 폐회로 제어를 통해 혼합비를 14.7:1로 일정하게 유지하는 동작을 수행하므로 우리는 MAF 값을 통해 차량의 주행 연비 추정이 가능하다. 본 논문에서는 국내에서 생산중인 차종들에 대해 MAF 값을 이용한 실제 주행 테스트 수행하였으며, 이에 대한 연비 결과를 종합적으로 비교 분석하였다.
Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.
사고 현장에서 사고 차량을 옮기거나 주차위반 차량을 견인사업소로 이동시키기 위해 주로 이용되고 있는 리프트식 견인차는 피견인차의 구동방식에 따라 차량의 전부 또는 후부을 들어 올려 구동 바퀴로 이동할 수 있도록 하는 특수차량이다. 본 논문에서는 견인중인 견인차와 이송중인 전륜 피견인차 및 일반 주행 중인 차량 사이에서 일어날 수 있는 3중 추돌사고를 일반적인 3중 추돌사고와 비교하여 견인 중에 발생하는 추돌사고가 얼마나 위험한지를 직접 확인한다. 각 차량은 CATIA를 이용하여 모델링하고 이를 상용 유한요소해석 프로그램인 ANSYS를 통하여 피견인차의 후부를 주행 차량이 들이 받는 추돌을 시뮬레이션한다. 또한 견인차가 피견인차를 들어 올려 발생되는 피견인차의 각도에 따른 추돌의 영향을 해석한다.
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.
본 논문은 차량감지를 위해 자기센서를 이용하여 자기신호를 측정하고 형상을 분석한 결과에 관한 것이다. 자기센서는 하니웰사의 MR센서를 이용하였고, 센서의 성능을 알아보기 위해 3축의 길이가 1.2 m인 자기장 발생장치를 제작하여 자기장 감지능력을 측정하였다. 차량감지는 주행차로와 비 주행차로에 센서를 설치한 후 감지여부와 차체의 크기가 다른 7개 차량에 대해서 자기장을 측정하였다. 또한 SUV와 소형 차량의 주차구역과 비 주차구역에 센서를 설치하고 자기장 형상을 분석하였다. 마지막으로 차량의 각 부분별 자기장 형상을 측정하였다. 측정 결과 주행차로에 자기장 형상은 비 주행차로의 경우보다 자기장 첨두치가 크며 복잡한 형상을 보여 센서의 설치 위치로 주행차로와 주행차의 방향을 구분할 수 있었으며, 차체가 클수록 자기장의 변화가 커서 차량 종류를 식별할 수 있었다. 또한 차량의 각 부분별 자기장의 변화를 측정하여 형상을 분석하였다.
자율주행 기술의 발달로 자율주행형 공유 차량에 대한 기대감이 확산하고 있지만, 공유 차량에서 '소유 만족감'을 느끼기 힘든 것이 사실이다. 본 논문에서는 자율주행형 공유 차량 탑승 단계에서의 커스터마이징을 통해 이러한 소유 만족감이 충족될 수 있는지에 대해 연구하였다. 이를 위해 선행연구 조사와 현재 공유 차량 이용상에서 만족/불편 요소에 사전조사를 진행했다. 이후, 커스터마이징 요소에 대한 선호도와 각 요소가 소유 만족도에 미치는 영향을 CVT를 통해 검증하였다. 사전조사 결과 후각적 요소와 인터랙션 요소가 소유 만족도에 더 큰 만족도를 주며, CVT 결과 탑승 요소의 커스터마이징을 통해 소유 만족도 충족이 가능할 것으로 나타났다. 본 연구를 향후 자율주행 차량의 인터랙션 디자인과 공유 차량의 서비스 디자인 연구를 위한 기초 자료로서 제시하였다.
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.
차량통신기술은 차량 간, 차량과 인프라 간 정보 교환을 가능하게 함으로써, 센서 기반의 자율 주행 차량의 센서로 인한 한계점을 보완할 수 있는 자율주행의 구현 요소 기술이다. 이러한 차량통신기술의 활용성이 증대됨에 따라, 보안 위협에 대응하기 위한 보안 기술도 활발히 연구 개발 추진 중이다. 또한, 이와 연관된 국제표준화의 필요성도 부각되고 있다. ICT 보안 국제표준화 기구인 ITU-T SG17에서는 ITS(Intelligent Transport Systems) 보안 연구반(Q13)에서 지속적으로 차량통신 표준화를 추진하고 있다. 본 논문에서는 ITS 보안 연구반의 최근 활동 및 표준화 진행 계획을 소개한다.
운전자는 다양한 종류의 교통정보를 여러 방식을 통해 받을 수 있지만, 인적요소를 고려한 정보 서비스는 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 운전자 인적요소에 대한 기초 연구를 실행하기 위해 고속국도 주행 시 다양한 주행환경에서 속도의 차이에 따른 운전자 평균 주시시간의 특성 분석을 목표로 하였다. 분석 시 속도 외에 영향을 줄 수 있는 변수를 통제하기 위하여 주행상황을 '주간에 선행 차량 없이 주행', '주간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행', '야간에 선행 차량 없이 주행', '야간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행' 4가지로 분류하였다. ANOVA Test를 활용하여 속도 그룹을 나누었으며 그룹별 평균 주시시간의 차이를 비교하기 위해 다중비교(multiple comparison)를 한 결과 도로, 선행 차량 항목은 속도가 증가함에 따라 평균 주시시간이 증가하고 전경 항목은 평균 주시시간이 감소하는 것으로 나타났다. 도로표지 항목은 속도에 따라 주시시간의 차이가 통계적으로 무의미한 것을 확인할 수 있었다.
자율주행자동차를 상용화하기 위해서는 모든 측면에서 안전성 테스트를 수행해야 한다. 자율주행자동차 기술의 구현을 고려할 때, 시내상황과 같은 복잡한 환경에서 발생할 수 있는 시나리오를 분석 할 필요가 있다. 자율 주행 차량이 기존의 교통 환경에서 정상적인 작동이 가능한지 여부의 평가도 중요하다. 또한 자율주행 자동차가 일반 차량과의 상호 작용을 검토하고, 도로에서 발생할 수 있는 사고에 대처할 필요가 있다. 본 연구는 도로환경에서 자율주행자동차의 평가 요소들을 기존의 ADAS와 같은 평가 프로토콜을 참고하여 자율주행 차량의 평가 방안을 모색하였다. 연구 결과는 다양한 기술 구현수준과 함께 다른 시험환경에 대한 자율 차량평가 방법을 수립하는데 반영하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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