교통사고의 발생원인 중 85-90%는 인적요인으로서, 인지·판단·제어 속도가 빠른 자율주행차는 인적요인으로 인한 교통사고를 예방하기 위한 대안이 될 수 있다. 그러나 자율주행차 도입을 통한 교통사고 피해 감소를 위해서는 자율주행의 안전성 확보가 선행되어야 한다. 따라서 실도로와 유사한 환경에서 반복·재현 시험주행을 통해 도로·교통 환경 변화에 따라 자율주행차가 적절하게 대응할 수 있는지를 검증할 필요가 있다. 이 연구에서는 기구축된 국내외 테스트베드의 현황 비교·분석 및 자율주행차 실험도시(K-City)의 경영환경분석(PEST, SWOT 분석)을 통해 K-City의 고도화 및 차별화, 체계적인 발전을 위한 다양한 관점에서의 전략을 수립하였으며, 각 발전 전략을 달성하기 위한 전략 과제를 도출하였다.
최근 활발한 기술개발이 이루어지고 있는 자율주행 자동차는 다양한 교통문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대되고 있다. 국내 도로부문 온실가스 배출량이 1억 톤이 넘는 등 환경오염 문제가 심각해지면서 자율주행 자동차 도입에 따른 환경오염의 절감 부문에 대한 연구가 필요하다. 하지만 환경오염 절감 측면에서 자율주행에 관련한 실증적 연구는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 미시 시뮬레이션을 통해 서울시 개포동 일대 교차로 8개소를 대상으로 자율주행 자동차 도입에 따른 네트워크 성능변화를 분석하고 이를 통해 이산화탄소 배출량을 추정하였다. 분석결과 내연기관 자율주행 자동차 혼입 시 네트워크 전체 탄소 절감효과는 미미하였으며 혼입율이 적은 상황에서는 오히려 증가하기도 했다. 반면 자율주행 전기자동차 혼입 시 네트워크 전체 탄소 발생량이 크게 감소하는 것으로 분석되었다. 자율주행 자동차 도입만으로는 충분한 탄소배출량 감소 효과를 얻기는 어려우며 적절한 수요관리와 근본적인 연료사용의 전환을 통해 교통 부문 탄소배출을 줄여나가야할 것으로 보인다.
주차 공간의 부족함을 획기적으로 해결할 수 있는 자율주행 자동차는 심층 강화 학습을 통해 큰 발전을 이루고 있다. 심층 강화 학습에는 활성화 함수가 사용되는데, 그동안 다양한 활성화 함수가 제안되어 왔으나 적용 환경에 따라 그 성능 편차가 심했다. 따라서 환경에 따라 최적의 활성화 함수를 찾는 것이 효과적인 학습을 위해 중요하다. 본 논문은 자율주행 자동차가 주차를 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 가장 효과적인지 비교 평가하기 위해 강화 학습에 주로 사용되는 12개의 함수를 분석하였다. 이를 위해 성능 평가 환경을 구축하고 각 활성화 함수의 평균 보상을 성공률, 에피소드 길이, 자동차 속도와 비교하였다. 그 결과 가장 높은 보상은 GELU를 사용한 경우였고, ELU는 가장 낮았다. 두 활성화 함수의 보상 차이는 35.2%였다.
최근 주거가치의 변동으로 인해, 주거공간 내에서의 다양한 공간에 대한 사용자 니즈가 커지고 있다. 하지만, 이동과 변형 등이 어려운 주거공간 특성상 최초 구성된 주거 형태를 사용자의 필요에 따라 변경하고 재구성하기가 쉽지 않다. 이에 본 연구는 이동이 가능한 공간 개념의 완전 자율주행 자동차를 활용하여 변화하는 주거가치에 따른 사용자 니즈를 충족시킬 방안을 도출하고자 하였다. 먼저 문헌연구를 통해 기존 주거공간을 유형화하였으며, 이를 토대로 사용자 연구를 통하여 주거를 위한 완전 자율주행 자동차의 공간 유형을 도출하였다. 그 후 설문조사법과 통계적 분석을 통해 주거공간에 대한 사용자 니즈 분석과 도출된 공간 유형의 유용성 분석 및 유형 구체화를 진행하였다. 마지막으로 연구결과를 토대로 주거를 위한 완전 자율주행 자동차의 디자인 방향성을 제시하였다. 사용자의 인식을 바탕으로 주거목적의 완전 자율주행 자동차의 공간을 유형화하고 디자인 방향성을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 국방로봇의 하나인 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능수준을 도출하기 위한 방법에 대한 연구이다. 기존의 무기체계는 운용환경에 크게 영향을 받지 않는 반면 국방로봇은 동일한 플랫폼이라 할지라도 운용환경 변화에 따라 다른 성능이 표출된다. 만약 운용제대에 따라 무기체계인 국방로봇의 성능이 각각 다르게 발현된다면 임무수행의 결과는 달라질 것이다. 그러므로 소요군은 국방로봇에 요구하는 기능의 수준을 명확히 도출해야 최적의 국방로봇을 연구개발 할 수 있다. 본 논문에서는 국방로봇의 주요 기능 중 하나인 자율주행을 중심으로 하여 무인지상차량의 요구기능수준을 도출하는 방법을 제시하였다. 소요군 내 각 운용제대별로 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능의 수준을 평가 할 수 있는 문항과 운용자의 개입정도에 따른 자율주행 기능의 요구수준을 나타내었으며, 더불어 여러 운용환경에 따른 변수 중에서 지상 환경에 대한 수준을 제시하였다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
Habibnezhad, Mahmoud;Shayesteh, Shayan;Liu, Yizhi;Fardhosseini, Mohammad Sadra;Jebelli, Houtan
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.510-519
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2020
Within an intelligent automated cyber-physical system, the realization of the autonomous mechanism for data collection, data integration, and data analysis plays a critical role in the design, development, operation, and maintenance of such a system. This construct is particularly vital for fault-tolerant route-finding systems that rely on the imprecise GPS location of the vehicles to properly operate, timely plan, and continuously produce informative feedback to the user. More essentially, the integration of digital twins with cyber-physical route-finding systems has been overlooked in intelligent transportation services with the capacity to construct the network routes solely from the locations of the operating vehicles. To address this limitation, the present study proposes a conceptual architecture that employs digital twin to autonomously maintain, update, and manage intelligent transportation systems. This virtual management simulation can improve the accuracy of time-of-arrival prediction based on auto-generated routes on which the vehicle's real-time location is mapped. To that end, first, an intelligent transportation system was developed based on two primary mechanisms: 1) an automated route finding process in which predictive data-driven models (i.e., regularized least-squares regression) can elicit the geometry and direction of the routes of the transportation network from the cloud of geotagged data points of the operating vehicles and 2) an intelligent mapping process capable of accurately locating the vehicles on the map whereby their arrival times to any point on the route can be estimated. Afterward, the digital representations of the physical entities (i.e., vehicles and routes) were simulated based on the auto-generated routes and the vehicles' locations in near-real-time. Finally, the feasibility and usability of the presented conceptual framework were evaluated through the comparison between the primary characteristics of the physical entities with their digital representations. The proposed architecture can be used by the vehicle-tracking applications dependent on geotagged data for digital mapping and location tracking of vehicles under a systematic comparison and simulation cyber-physical system.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
Recently, the importance of simulation validation in a virtual environment for autonomous driving system validation is increasing. At the same time, interest in the advancement of the virtual driving environment is also increasing. To develop autonomous driving technology, a simulation environment similar to the real-world environment is needed. For this reason, not only the road model is configured in the virtual driving environment, but also the driving environment configuration that includes the surrounding environments -traffic, object, etc- is necessary. In this article, FMTC, which is a test bed for autonomous vehicles, is implemented in a virtual environment and advanced to form a virtual driving environment similar to that of real FMTC. In addition, the similarity of the virtual driving environment is verified through comparative analysis with the real FMTC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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