• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.346-350
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• 2023

Trajectory prediction is an essential element for driving autonomous vehicles, and various trajectory prediction models have emerged with the development of deep learning technology. Convolutional neural network (CNN) is the most commonly used neural network architecture for extracting the features of visual images, and the latest models exhibit high performances. This study was conducted to identify an efficient CNN backbone model among the components of deep learning models for trajectory prediction. We changed the existing CNN backbone network of multiple-trajectory prediction models used as feature extractors to various state-of-the-art CNN models. The experiment was conducted using nuScenes, which is a dataset used for the development of autonomous vehicles. The results of each model were compared using frequently used evaluation metrics for trajectory prediction. Analyzing the impact of the backbone can improve the performance of the trajectory prediction task. Investigating the influence of the backbone on multiple deep learning models can be a future challenge.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.39-52
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• 2024

The development of autonomous driving technology is expected to bring about a major change in the mobility rights of the transportation vulnerable. It is very important to identify user requirements in developing autonomous vehicles and service technologies for the transportation vulnerable. User requirements were derived for the wheelchair disabled and the walking disabled. Through focus interviews, a total of 58 requirements were derived for wheelchair-using disabled people and 53 requirements for walking disabled people. A Kano survey was conducted on 33 wheelchair disabled and 34 walking disabled. After that, the quality types of functional requirements in terms of autonomous vehicles and service environment development were analyzed using the Kano model. Priority analysis was conducted on the functions required by the wheelchair disabled and the walking disabled. The results of this study can be used as basic data to determine the priorities of user function requirements in the early stages of autonomous vehicle and service technology development.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.688-701
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• 2020

본 연구는 자동차 산업의 기술협력 네트워크의 특성과 변화 요인들에 대해 분석한다. 전 세계 주요 자동차 기업들이 2000년부터 2017년까지 출원한 112,009건의 자율주행 관련 특허를 사회연결망 분석(SNA: Social Network Analysis, 이하 SNA)을 활용하여 기술협력 네트워크의 구조를 분석한다. 네트워크 분석지표 중 구조적 특성 분석을 통해 밀도 등의 네트워크 특성을 분석한다. 연결 정도 중심성, 매개 중심성 및 관계 중심성 등의 지위적 특성 지표 분석을 통해서는 기술협력 네트워크의 구조적 특성을 확인한다. 분석 결과는 토요타, 현대자동차 등 완성차 기업들과 부품 공급 업체인 보쉬, 콘티넨탈 등이 자율주행과 관련한 기술 개발 실적이 높은 것으로 확인되었다. 네트워크의 구조적 특성 분석 결과 자율주행 기술 개발의 협력 네트워크에 참여한 기업들의 수가 증가하고 다양해졌으며 지위적 특성 지표들은 모두 감소하는 결과를 보였다. 이는 기업 간의 수평적이며 보완적인 기술협력 형태가 증가하는 현상으로 해석할 수 있다. 그리고 자동차 자율주행 기술 분야의 참여자가 많아지고 네트워크가 더 복잡해짐을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.361-369
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• 2019

ADAS 기능의 상용화에 따라 자율주행 시스템 체험에 대한 필요성이 높아지면서, 인공지능 에이전트의 역할이 주목받고 있다. 이 연구는 자기효능감 자극과 에이전트 체화 효과를 검증하기 위한 자율주행 체험 실험이다. 시뮬레이터 실험을 통해 자기효능감 자극의 유무, 에이전트 체화의 유무에 따른 사회적 실재감, 인지된 위험, 그리고 인지된 용이성 요인의 효과를 측정하였다. 분석 결과, 자기효능감 자극은 사회적 실재감, 인지된 위험에 긍정적 영향을 주고, 에이전트 체화는 인지된 용이성에 부정적 영향을 주는 것으로 확인되었다. 연구결과에 기반하여 부분자율주행 시스템의 수용도를 높일 수 있는 에이전트 설계 가이드라인을 제안하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권4호
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• pp.23-33
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• 2021

Wireless communication for train control is an active research field. The World Railway Federation in Europe developed GSM-R, which integrates the GSM-based voice call standard and train control signals. To provide advanced railway services, the LTE-R wireless communication system was developed in Korea for passenger services and wireless image information required by the railroad industry. Recently, direct communication technology for autonomous train driving has been studied to decrease the driving interval, and research is being conducted on a hyperloop train control system that runs at a maximum speed of 1,220km/h in a subvacuum environment of 0.001 atmosphere. In this paper, we summarize the trends in wireless communication technologies used for GSM-R/LTE-R railway systems. For future wireless communication in railway systems, we discuss autonomous train driving and the hyperloop railway control system, define wireless communication technology, and discuss trends in domestic and foreign technologies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.81-100
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• 2018

본 연구에서는 확장된 기술수용모델(TAM2)을 적용하여 자율주행자동차의 구매의도에 미치는 영향요인을 알아보았다. 이를 위해 자동차 운전경험이 있는 이들 가운데 일반인 117명을 대상으로 본 분석을 실시하였으며 분석 방법은 구조방정식모형(SEM: Structural Equation Modeling)을 이용하였다. 분석 결과 사회적 영향과 지각된 위험은 인지된 유용성과 구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성의 경우는 인지된 유용성에는 영향을 미치지 못했으나 구매의도에는 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 개인이 자각하는 운전능력과 자동차 유희성은 인지된 용이성에 어떠한 영향도 미치지 않은 것으로 분석됐다. 또한 연구가설에는 포함하지 않았으나 개인이 자각하는 운전능력이 인지된 유용성에 부정적 영향을 주는 것으로 나타난 결과를 주목해 볼 수 있었다. 이상의 결과를 종합했을 때 자율주행자동차의 구매의도에 영향을 미치는 변인으로 사회적 영향과 혁신성 및 지각된 위험은 중요한 변인의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 4차 산업혁명의 신기술인 자율주행자동차에 대한 예비 수용자들의 인식을 미리 예측해 볼 수 있었다는 것에 본 연구의 의의가 있다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.608-613
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• 2002

In this paper we developed the MPC sensor for steering control and steering control of the AGVDS(Autonomous Guided Vehicle Driving System) for Durability test. Among durability tests, the accelerated durability test has been widely used to evaluate the durability of vehicle structure and chassis parts in a short period of time on the designed road that has severe surface conditions. However it increased the drivers fatigue mainly caused by the severe driving conditions. The driver's difficulty to maintain the constant speed and control the steering wheel reduces the reliability of test results. In addition to the general detecting sensor for steering control was restricted by surrounding condition. So we need to develop steering control sensor was robust in the bad driving condition. In this paper we developed steering control sensor using magnetic induction which is robust in the bad driving condition and implemented the AGVDS.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.17-27
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• 2012

본 연구는 장애인 그리고 비장애인이 사용할 수 있는 미래형 전동스쿠터인 자율주행 탑승용 옴니 드라이브 라이더 로봇의 정보을 제공하는데 그 목적이 있다. 그러므로 자율주행 탑승용 옴니 드라이브 로봇 개발을 하기 앞서 49명의 장애인과 고령자의 욕구 조사의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전동스쿠터의 승하차 불편사항과 밧데리 충전문제 등의 불만족한 이유로 가장 시급히 해결해야 할 문제로 나타났다. 이를 위해 본 연구개발 시 고려되어야할 사항으로 밧데리 충전시간과 거리, 팔 받침대, 발 받침대, 시트각도 등이 요소가 개선되어야 할 것이다. 둘째, 인도, 차도, 경사도, 보도블럭 등과 같은 도로환경에 주행안전에 위험을 느끼고 있으며, 이를 위해 편의기능으로 조이스틱 핸들형, 네비게이션 기능, 장애물 회피기능, 옴니 드라이브 휠, 우천 시 사용할 수 있는 자동 오픈형 덮개 등 본 연구개발과 관련한 여러 요소를 포함하여 장애인과 고령자에 맞는 설계 방안을 제안하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.7-13
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• 2020

We describes V2X technology, a connectivity-based recognition technology that is attracting attention as a key technology for implementing autonomous driving technology, and autonomous communication modules that implement ADAS technology, a sensor-based recognition technology. It also explains the trends in V2X technology standardization centered on IEEE 802.11p, which is a WAVE technology standard based on Wi-Fi/DSRC. Finally, we will discuss the market growth trend of V2X communication modules in the United States, the leading V2X technology module, and the development of technology development trends of major domestic and international companies that are leading the global technology market related to V2X communication modules. V2X and ADAS technologies will be the biggest influence on automotive purchasing decisions. In recent years, V2I mandates have been promoted beyond V2V, mainly in developed countries such as the United States. The related industry needs to focus on the development of information transmission network technology that can support high frequency high efficiency(transmission rate) and sophisticated positioning accuracy beyond conventional vehicle communication.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.687-694
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• 2022

본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.