• 기술혁신학회지
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• 제21권2호
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• pp.715-737
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• 2018

자율주행자동차의 도입은 자동차의 산업생태계 변화뿐만 아니라 사회적, 문화적, 경제적 변화를 가져올 것이다. 사회적 수용성은 자율주행자동차 상용화가 성공하기 위한 중요한 영향 요인 중 하나이다. 본 연구는 수요자 관점에서 자율주행자동차의 수용에 영향을 주는 요인들이 무엇인지 분석하였다. 본 연구에서는 운전자의 개입 여부에 따라 부분자율주행자동차(PAV)와 완전자율주행자동차(FAV)로 정의하였다. 설문은 운전자뿐만 아니라 비운전자도 포함하여 20세 이상을 대상으로 수행되었다. 그 결과 PAV와 FAV 수용에 영향을 미치는 요인들은 다르게 나타났다. PAV의 경우 운전자와 직접적인 관련이 있는 요인들이 수용성에 영향을 미쳤고, FAV의 경우 외부 환경 요인들이 자율주행자동차의 수용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 PAV와 FAV의 수용 확산을 위해서는 서로 다른 전략이 필요하다는 것을 보여주었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제20권2호
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• pp.65-83
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• 2018

Technological advances are bringing autonomous vehicles to the ever-evolving transportation system. Anticipating adoption of these technologies by users is essential to vehicle manufacturers for making more precise production and marketing strategies. The research investigates regulatory focus and consumer innovativeness with consumers' adoption of autonomous vehicles (AVs) and to consumers' subsequent willingness to pay for AVs. An online questionnaire was fielded to confirm predictions, and regression analysis was conducted to verify the model's validity. The results show that a promotion focus does not have a significantly positive effect on the automation level at which consumers will adopt AVs, but a prevention focus has a significantly positive effect on conditional AV adoption. Consumer innovativeness, consumers' novelty-seeking have a significantly positive relationship with high and full AV adoption, and consumers' independent decision-making has a significantly positive effect on full AV adoption. The higher the level of automation at which a consumer adopts AVs, the higher the willingness to pay for them. Finally, using a neural network and decision tree analyses, we show methods with which to describe three categories for potential adopters of AVs.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.142-151
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• 2018

제4차 산업혁명 시대가 도래하면서 전 세계적으로 자율주행자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 국제적인 기조 속에서 국토교통부는 2020년 SAE 기준 레벨 3이상의 자율주행자동차 상용화를 목표로 자율주행자동차 관련 연구개발을 적극적으로 추진하고 있다. 레벨 3 수준의 자율주행자동차에서는 운전자와 자동차 상호 간의 운행주체를 주고받는 제어권 전환이 필수적으로 발생하게 된다. 본격적인 자율주행자동차 시대에 앞서 본 연구에서는 우선적으로 고속도로를 대상으로 가상현실을 이용한 제어권 전환 안전성 평가를 위하여 대표 시나리오를 개발하였다. 이를 위해 자율주행자동차의 고속도로 주행 시나리오를 만들었고, 2014년 발생한 고속도로 교통사고 경위자료와 제어권 전환 특성을 고려하여 6개의 제어권 전환 시나리오를 개발하였다. 개발된 시나리오에서 고려된 변수는 운전자, 차량, 그리고 환경요인으로 크게 나눌 수 있으며, 총 36개의 변수가 포함되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.117-132
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• 2022

본 연구는 완전 자율주행자동차(Level 4 이상)에 대한 도로이용자 수용성 영향요인 분석을 목적으로 한다. 조사대상은 완전 자율주행자동차와 도로를 공유하는 일반자동차 운전자와 보행자로 설정하였다. 기술에 대한 신뢰, 호환성, 정책, 인지된 안전성, 인지된 유용성이라는 5가지 수용성 요인을 선정하고, 행동의도에 미치는 영향을 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling, SEM)으로 분석하였다. 완전 자율주행자동차 수용에 있어 수용주체에 관계없이 인지된 안전성과 기술에 대한 신뢰가 매우 중요한 것으로 확인되었으며, 정책은 영향력이 없었다. 호환성 및 인지된 유용성은 보행자 보다 운전자에게 특히 영향력 있는 요인이었다. 도로이용자의 수용성 향상을 위해서는 완전 자율주행자동차의 기술적인 완성도 확보가 무엇보다도 중요하다. 완전 자율주행자동차의 안전운전능력에 대한 인증 및 평가가 철저하게 수행되고, 그 결과를 토대로 도로이용자의 인식을 개선할 필요가 있다. 도로이용자 대상 교육 및 홍보를 통해 완전 자율주행자동차를 긍정적으로 인식하게 하고, 완전 자율주행자동차와 도로이용자 간 원활한 상호작용이 가능하도록 지원해야 한다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권2호
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• pp.27-32
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• 2020

This paper presents steering system requirements to ensure the stabilized lateral control of autonomous driving vehicles. The two main objectives of a lateral controller in autonomous vehicles are maintenance of vehicle stability and tracking of the desired path. Even if the desired steering angle is immediately determined by the upper level controller, the overall controller performance is greatly influenced by the specification of steering system actuators. Since one of the major inescapable traits that affects controller performance is the time delay of the steering actuator, our work is mainly focused on finding adequate parameters of high level control algorithm to compensate these response characteristics and guarantee vehicle stability. Actual vehicle steering angle response was obtained with Electric Power Steering (EPS) actuator test subject to various longitudinal velocity. Steering input and output response analysis was performed via MATLAB system identification toolbox. The use of system identification is advantageous since the transfer function of the system is conveniently obtained compared with methods that require actual mathematical modeling of the system. Simulation results of full vehicle model suggest that the obtained tuning parameter yields reduced oscillation and lateral error compared with other cases, thus enhancing path tracking performance.

• 농업과학연구
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• 제48권3호
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• pp.617-627
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• 2021

In the field of on-road motor vehicles, the level for autonomous driving technology is defined according to J3016, proposed by Society of Automotive Engineers (SAE) International. However, in the field of agricultural machinery, different standards are applied by country and manufacturer, without a standardized classification for autonomous driving technology which makes it difficult to clearly define and accurately evaluate the autonomous driving technology, for agricultural machinery. In this study, a method to classify the autonomy levels for autonomous agricultural machinery (ALAAM) is proposed by modifying the SAE International J3016 to better characterize various agricultural operations such as tillage, spraying and harvesting. The ALAAM was classified into 6 levels from 0 (manual) to 5 (full automation) depending on the status of operator and autonomous system interventions for each item related to the automation of agricultural tasks such as straight-curve path driving, path-implement operation, operation-environmental awareness, error response, and task area planning. The core of the ALAAM classification is based on the relative roles between the operator and autonomous system for the automation of agricultural machines. The proposed ALAAM is expected to promote the establishment of a standard to classify the autonomous driving levels of self-propelled agricultural machinery.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.304-310
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• 2017

본 논문은 자율주행자동차가 곡선 주행 차로를 따라 주행 경로를 인지하고 경로 제어가 가능하도록 하기 위한 IPM 기반의 차선 검출기 구조에 대해 제안하고 RTL (Register Transfer Level) 기반의 회로 구현 결과에 대해 설명한다. 제안한 회로 구조는 곡률이 심한 차선에 대해 높은 정확도를 보장하기 위해 역투영 정합 영상을 Near/Far 영역으로 구분하여 허프 변환과 차선의 후보 영역 검출 연산을 적용한다. 자율주행자동차의 경우 다양한 알고리즘을 탑재해야 하므로 임베디드 시스템에서 차선 인식기의 시스템 자원 사용량을 줄이기 위해 차선 인식에 사용하는 영상 데이터 및 각종 파라미터 데이터에 대해 메모리 접근 회수를 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안한 회로는 Xilinx Zynq XC7Z020에서 LUT 16%, FF 5.9%, BRAM 29%의 FPGA 자원 점유율을 보였으며 100MHz 클럭에서 Full-HD ($1920{\times}1080$) 영상을 초당 42장 처리 가능한 성능을 갖고 약 96% 차선 인식률을 보인다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.119-128
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• 2022

Recently, due to the development of related technologies for autonomous vehicles, driving work is changing more safely. However, the development of support technologies for level 5 full autonomous driving is still insufficient. That is, even in the case of an autonomous vehicle, the driver needs to drive through forward attention while driving. In this paper, we propose a method to monitor driving tasks by recognizing driver behavior. The proposed method uses pre-trained deep convolutional neural network models to recognize whether the driver's face or body has unnecessary movement. The use of pre-trained Deep Convolitional Neural Network (DCNN) models enables high accuracy in relatively short time, and has the advantage of overcoming limitations in collecting a small number of driver behavior learning data. The proposed method can be applied to an intelligent vehicle safety driving support system, such as driver drowsy driving detection and abnormal driving detection.

• 자동차안전학회지
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• 제15권4호
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• pp.48-57
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• 2023

With the advance of autonomous vehicle technology various sitting posture is possible like relax position (inclined seating posture). Parametric study was done with MADYMO, a mutibody dynamics solver, to investigate the effect of sitting posture in different frontal crash modes, full frontal, 40% offset, and angled rigid barrier crash as well as various impact speeds. Hybrid III 50th male and 5th female dummies were used to figure out the difference induced by occupant weight and dimension. Restraint system parameters complying to current safety protocols like NCAP are studied if they still work effectively in relax position which is feasible with autonomous vehicles.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제12권1호
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• pp.1-10
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• 2020

This paper investigates the influence of the Circulating Water Channel (CWC) side wall and support struts on the hydrodynamic coefficient prediction for Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) experiments. Computational Fluid Dynamics (CFD) method has been used to model the CWC tests. The hydrodynamic coefficients estimated by CFD are compared with the prediction of experiments to verify the accuracy of simulations. In order to study the effect of side wall on the hydrodynamic characteristics of the AUV in full scale captive model tests, this paper uses the CWC non-dimensional width parameters to quantify the correlation between the CWC width and hydrodynamic coefficients of the chosen model. The result shows that the hydrodynamic coefficients tend to be constant with the CWC width parameters increasing. Moreover, the side wall has a greater effect than the struts.