• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.71-78
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• 2018

교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.240-257
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• 2022

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.250-265
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• 2022

자율주행차의 도입으로 인적 오류에 의한 교통사고가 크게 줄어드는 것과 같은 긍정적 파급효과를 기대할 수 있다. 그러나 자율주행차의 H/W 또는 S/W의 오류 및 기능 부족등으로 새로운 교통안전 이슈가 앞으로 발생할 것으로 예상됨에 따라 자율주행차의 주행 안전성을 평가하기 위한 현실적이고 체계적인 시나리오 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터를 바탕으로 자율주행차 주행 안전성을 평가하기 위한 상황 시나리오(functional scenario)를 개발하였다. GIS 프로그램인 QGIS를 활용하여 국내 고속도로 톨게이트 및 램프 구간에서 발생한 교통사고 데이터를 추출하고 교통사고 개요 항목을 확인한 후, 교통사고 유형을 분류하였다. 또한, 교통사고 유형 분류 결과를 바탕으로 톨게이트와 램프 구간의 다양한 위험 상황을 내용으로 하는 상황 시나리오를 개발하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.213-219
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• 2018

본 논문에서는 차량 환경에 적합하게 설계된 C-ITS 통신프로토콜과 이동 통신 프로토콜인 Legacy LTE 통신 기술을 함께 지원하는 하이브리드 V2X 통신모듈의 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 설계 방안을 제안하고 설계과정을 제시한다. C-ITS는 저 지연 특성으로 인해 안전 서비스 어플리케이션에 적합하며, Legacy LTE는 고지연, 고용량 특성으로 인해 교통정보, 인포테인먼트와 같은 비 안전 어플리케이션에 적합한 기술이다. 하이브리드 V2X 통신 모듈은 복수의 통신기술로 WAVE와 LTE를 지원하고, WAVE에 대해서는 복수채널 통신을 지원하여, 자율주행 차량에 LDM, 측위보정정보 등의 도로정보를 실시간으로 전달하기 위한 목적으로 설계된다. 본 논문에 제시된 주요 설계 결과는 향후 차량용 하이브리드 V2X 통신 단말기 구현에 적용될 예정이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.75-82
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• 2021

국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.617-626
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• 2022

자율주행 환경이 도래함에 따라 자동차는 미디어를 향유할 수 있는 공간으로 진화하고 있다. 차량 내 인포테인먼트(IVI) 시스템의 성장은 운전자와 동승자에게 다양한 혜택과 가치를 제공할 수 있다. 이를 위한 사업자들의 기술 개발 및 관련 연구가 이루어지고 있지만, 이용자가 실제로 원하는 IVI 시스템이 어떤 모습인지에 대한 연구는 부족했다. 이에 본 연구는 IVI의 주요 속성별 이용자 선호를 분석하고자 하였다. 이를 위해 인포테인먼트 서비스를 이용한 경험이 있는 운전자를 대상으로 컨조인트 분석을 실시하였다. 분석 결과 응답자들은 IVI의 여러 속성 중 제공사업자, 시스템 구동 형태, 중심 서비스, 중점 콘텐츠의 순서로 중요하게 생각하는 것으로 나타났으며, 통신사 주도형, 탈부착이 가능한 형태, 정보 중심의 서비스와 기존에 소비하던 콘텐츠 위주로 제공되는 인포테인먼트 시스템을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구는 IVI 개발에 있어 사업자들이 참고할 수 있는 실무적 시사점, 특히 융합 관점에서의 시사점을 제공하며, 향후 전문가 조사에 기반한 연구가 이루어지면 의미 있으리라 기대한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.26-33
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• 2017

차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.46-52
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• 2018

최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.308-316
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• 2004

실내 환경에서 자율이동 로봇은 방향의 전환과 움직임에 있어서 많은 제약이 따른다. 본 연구는 이런 제약을 해결하기 위하여 수평, 대각이동이 가능한 Omni-Directional Wheel을 로봇 구동부에 적용하였다. 하지만 Slip에 의해서 동력을 얻는 Omni Directional Wheel 구동방식은 Slip에 의한 오차가 발생하는 문제점이 있었다. 이 문제점을 해결하기 위해 개발된 Slip 보정 알고리즘은 하나의 타일을 지날 때마다 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선과 로봇의 절대방위가 이루는 각도를 비교하여 오차가 발생할 경우 로봇의 절대방위를 수정하게 한다. 또한 로봇은 보안기능과 서비스 기능을 수행한다. 보안기능은 차 영상을 이용하여 움직임을 감지한다. 서비스 기능으로는 로봇에 입력되는 영상을 일반사용자에게 다중전송 하고, 간단한 이동명령이 있다. 본 연구에서 제안한 로봇 시스템은 실제 사무실에서 사용가능한 하나의 모델이 될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.