본 연구에서는 HVPE 방법을 사용하여 Ni-Pd and Carbon-Nanotube nanoalloys (Ni-Pd-CNT) 위에 α-Ga2O3을 성장시켜 Ni-Pd-CNT에 따른 효과를 확인하였다. 그 결과, 무전해 Ni 도금 시간 40초에서 성장한 α-Ga2O3 에피층의 두께는 11 ㎛로 확인되었다. 또한, α-Ga2O3 에피층의 표면 형태는 균열 발생 없이 기판에 대한 우수한 접착력을 보여주었다. 결과적으로, 성장과정에서 발생한 수평 성장에 의해 α-Ga2O3 대의 비대칭면인 ($10{\bar{1}}4$) FWMH 값을 크게 감소할 수 있었다.
The purpose of this study is to explore ways of improving the motor vehicles safety certification system in preparation for the deployment of Lv.4 or higher autonomous vehicles. In order to effectively achieve the objectives of this study, theoretical and empirical research methodologies were employed, including literature review of prior research, government-published data, etc.; comparative research on legislative cases of other countries regarding motor vehicles safety certification; historical and legal research on domestic systems; legal analysis to explore approaches for improvement, etc. Some argue that the type approval system is needed in preparation for deploying autonomous vehicles, but there are several limitations in moving to the type approval system from the self-certification system currently adopted in Korea. First, there is a possibility that the system may be in conflict with the Korea-U.S. MOU regarding Foreign Motor Vehicles (1988) and the Korea-U.S. FTA (2011); second, there is a risk of undermining the cause of the self-certification system, which is the autonomy of manufacturers; third, the boundary between autonomous vehicles and non-autonomous vehicles is unclear; and fourth, the type approval system may hinder technological competitiveness. On the other hand, considering that the Korea-U.S. FTA and the UNECE IWVTA recognize exceptions to deal with road safety and risks to human health or the environment, and have a pre-certification system for some auto parts such as pressure-resistant containers, it can be said that there is room to introduce the type approval system for supplementation purposes. To improve the motor vehicles safety certification system while ensuring the safety of autonomous vehicles of Lv.4 or higher, the targets of type approval should be defined and the criteria, procedures, etc. for type approval should be established. At the same time, the consistency between motor vehicle-related laws and harmonization with international standards need to be considered.
Recently, as interest in self-driving cars has increased worldwide, research and development on the Advanced Driver Assist System is actively underway. Among them, the purpose of Adaptive Cruise Control (ACC) is to minimize the driver's driving fatigue through the control of the vehicle's longitudinal speed and relative distance. In this study, for the research of the ACC test in the real environment, the real-road test was conducted based on domestic-road test scenario proposed in preceding study, considering ISO 15622 test method. In this case, the distance measurement method using the dual camera was verified by comparing and analyzing the result of using the dual camera and the result of using the measurement equipment. As a result of the comparison, two results could be derived. First, the relative distance after stabilizing the ACC was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.251% in the first test of scenario 8 and the maximum error rate was 4.202% in the third test of scenario 9. Second, the result of the same time was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.000% in the second test of scenario 10 and the maximum error rate was 9.945% in the second test of scenario 1. However, the average error rate for all scenarios was within 3%. It was determined that the representative cause of the maximum error occurred in the dual camera installed in the test vehicle. There were problems such as shaking caused by road surface vibration and air resistance during driving, changes in ambient brightness, and the process of focusing the video. Accordingly, it was determined that the result of calculating the distance to the preceding vehicle in the image where the problem occurred was incorrect. In the development stage of ADAS such as ACC, it is judged that only dual cameras can reduce the cost burden according to the above derivation of test results.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MoLIT) and the Korean Automobile Testing and Research Institute (KATRI) are supporting the development of Lv.3 automated vehicle (hereinafter, AV) technology by constructing an automated driving pilot city (as known as K-City) equipped with total 5 evaluation environments (urban, motorway, suburban, community road, and autonomous parking facility) which is a test bed exclusively for AV (2017~2018). An upgrade project is in a progress to materialize harsh environments such as bad weather (rain, fog, etc.) and reproduction of communication jamming (GPS blocking, etc.) with the purpose of supporting the development of Lv.4 connected & automated vehicle (hereinafter, CAV) technology (2019~2022). We intend to proactively establish a national level standard for CAV test-bed and test road requirements, test method, etc. for establishment of a road map for the construction of the test bed which is being promoted step by step and analyze and, when required, benchmark the case of China that has announced and is utilizing it. Through this, we plan to define standardized requirements (evaluation facility, evaluation system, etc.) on the test bed for the development of Lv.4/4+ CAV technology and utilize the same for the design and construction of a test bed, establishment of a road map for the construction of a real car-based test environment related to the support for autonomous driving service substantiation, etc. through provision of an evaluation environment utilizing K-City, and the establishment of a K-City upgrade strategies, etc.
On December 19, 2015, as Article 29-3 (Installation of Accident Recording Devices and Provision of Information) of Motor Vehicle Management Act came into force, In Korea, the EDR (Event Data Recorder) reports are often used for the analysis of various traffic accident cases such as multiple collisions, traffic insurance crimes, and sudden unintended acceleration (SUA), and the others. So many investigators have analyzed the driver's behavior and vehicle situation by comparing the time zero in the EDR report to the actual crash time in dash-cam (or CCTV). Time zero (T0) is defined as the reference time for the record interval or time interval when recording an accident in Article 56-2, Enforcement rule of Performance and Standard for Automobile and Automotive parts. Also in the EDR report, time zero (T0) is defined as whichever of the following occurs first; 1. "wake-up" by an air-bag control system, 2. Continuously running algorithms (by monitoring of longitudinal or lateral delta-V), 3. Deployment of a non-reversible deployment restraint. We have already proposed the "Flowchart & Checklist" to adopt the EDR report for traffic accident investigation and the necessity of specialized institutions or courses to systematically educate or analyze the EDR data. Therefore, in this paper, we report to traffic accident investigators notable points and analysis methods based on some real-world traffic accidents that can be misjudged in specifying time zero (T0).
In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.
In 2019, a child died by a school zone traffic accident in Asan, Chungcheongnam-do, the Republic of Korea. Just after the accident, under the name of the "Minsik Law", the Road Traffic Act and the Specific Crime Aggravated Punishment Act were partially revised and went into effect in Korea on March 25, 2020. The new Korean law providing for harsh penalties is designed to reduce automobile accidents in school zones. However, the penalties under the new law seems to be unconstitutionally and unduly harsh. Under the new law, a negligent driver who kills a child at a school zone could be sentenced to indefinite imprisonment, or imprisonment for 3 years or more. The criminal responsibility of a negligent driver at a school zone is the same as serious intentional felonies such as rape, robbery, abandonment resulting in death. Also, even in the case of a school zone accident, if an accident driver complies with the speed limit and other traffic laws and it is impossible to avoid the accident, the driver should not be punished. So, in order to meet the principle of proportionality, the new Korean law should be revised again. In order to find out the appropriate level and punishment method for drivers who cause accidents in school zones, this thesis will compare and analyze the laws of Korea with those of the United States, Germany, and Japan. This paper also reviews the decision of the Constitutional Court of the Republic of Korea in February 2023 that the "Minsik Law" was constitutional. Based on these analyses, this thesis seeks the direction and amendments to properly revise Korean law. In addition, this thesis is intended to present exemplary measures to improve the school zone safety.
The seating postures of passengers in the automated driving vehicle are possible in atypical forms such as rear-facing and lying down. It is necessary to improve devices such as airbags and seat belts to protect occupants from injury in accidents of the automated driving vehicle, and collision safety evaluation tests must be newly developed. The purpose of this study is to define representative types of head-on collision accidents to develop collision standards for autonomous vehicles that take into account changes in driving behavior and occupants' postures. 150 frontal collision cases remained by filtering (accident videos, images, AIS 2+, passenger car, etc…) and random sampling from approximately 320,000 accidents claimed by a major insurance company over the past 5 years. The most frequent accident type is a head-on collision between a vehicle going straight and a vehicle turning left from the opposite side, accounting for 54.7% of all accidents, and most of these accidents occur in permissive left turns. The next most common frontal collision is the center-lane violation by drowsy driving and careless driving, accounting for 21.3% of the total. For the two types above, data such as vehicle speed, contact point/area, and PDOF at the moment of impact are obtained through accident reconstruction using PC-Crash. As a result, two types of autonomous vehicle crash safety test scenarios are proposed: (1) a frontal oblique collision test based on the accident types between a straight vehicle and a left-turning vehicle, and (2) a small overlap collision test based on the head-on accidents of center-lane violation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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