자율주행 기술을 활용하여 사고 예방과 정체 감소를 위한 교통운영관리 전략을 개발하는 다양한 연구가 시뮬레이션 기반으로 수행되고 있다. 이를 위해서는 시뮬레이션에서 구현되는 자율차의 거동이 실제상황을 충분히 반영하여야 하며 일반차량의 거동과 차별화되어야 한다. 그러나 실제 자율차의 주행자료와 일반차량과의 상호작용 자료 취득의 어려움으로 인해 시뮬레이션 상의 자율차 거동에 대한 검증이 미흡한 상황이다. 본 연구의 목적은 주행 및 교통 시뮬레이션 실험을 통해 자율차 거동의 적정성을 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 개별 자율차 주행 시 요구조건과 교통류 내에서 다른 차량과의 상호작용 결과물인 퍼포먼스에 대한 요구조건을 정립하였다. 두 가지 관점의 요구조건에 대한 만족 여부를 주행 시뮬레이션과 교통 시뮬레이션을 이용하여 평가하는 프레임워크를 제시하였다. 본 연구의 결과는 보다 신뢰성 있는 자율주행 시뮬레이션 분석을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
고령 운전자는 다른 연령대에 비해 사망사고 유발 가능성이 높다. 2021년 교통사고 통계에 따르면 고령 운전자 1만 명당 유발한 사망자수가 1.77로 30대 운전자 0.55에 비해 2.67배 높다. 본 연구는 자동긴급제동장치(Automatic Emergency Braking System, AEBS) 설치로 고령 운전자의 추돌사고 유발 가능성을 얼마나 낮출 수 있는지 파악하기 위해 시도되었다. 이를 위해 자동차보험 데이터를 활용하여 자동긴급제동장치가 장착한 차량이 그렇지 않은 차량에 비해 얼마나 추돌사고 발생률이 낮은지 통계적 기법으로 분석하였다. 그 결과 자동긴급제동장치를 장착한 차량과 그렇지 않은 차량의 교통사고 유발 오즈비가 0.75에 그쳐 사고감소 효과가 분명히 있는 것으로 나타났다. 성별로는 남성 운전자가 0.78로 여성 운전자 0.81에 비해 사고감소 효과가 컸다. 연령별로도 65세 이상의 오즈비가 0.76으로 분석되어 교통사고 감소 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 남성 고령운전자가 0.49로 감소효과가 가장 높았다. 향후 고령운전자를 대상으로 자동긴급제동장치 장착 차량을 운전할 경우 보험료 할인 등 혜택을 부여한다면 추돌사고를 예방하는데 도움이 될 것으로 보인다.
최근 다양한 사회 경제 이슈가 사회적인 화두로 떠오르고 있으며, 지역 경제 상황을 빠르게 판단하고 정책을 수립하기 위한 경기종합지수의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 해외 연구자들은 지역 경제활동과 밀접하게 연관된 실시간성 교통 빅데이터를 이용하여 빠른 경제 상황 진단과 맞춤형 정책 방향의 수립을 고려하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 울산광역시를 기종점으로 하는 TCS 데이터를 여객·화물통행, 단거리·장거리통행으로 구분하고, 각각의 통행량을 이용하여 지역경기진단이 가능한 경기종합지수들을 선정한 후 각 지수들의 경기변동 특징인 선행, 동행, 후행성을 교차 상관함수(Cross-Correlation Functions) 분석을 통하여 정의하는데 있다. 연구 결과로부터 TCS 교통량의 추이와 상관관계가 높은 경기 종합지수들은 서비스업 생산지수, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등으로 나타났다. 이 중 화물, 여객, 단거리 목적 통행은 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업에 대해 선행성을 가지는 것으로 도출되었다.
본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
As vehicles become more intelligent this is focused on ways to enhance safety and convenience for both drivers and passengers. In particular, x-by-wire systems that replace rigid mechanical components with dynamically configurable electronic elements are being developed to expand intelligent functions, such as adaptive cruise control or lane departure warning system. Because the malfunction of safety-related modules controlling critical functions, such as brakes, throttle, and steering in x-by-wire systems, can cause injury or death, safety and reliability are the most critical issue for automotive vendors and parts manufacturers. In an effort to develop better and effective brake-by-wire system, this paper presents EMB system by using the low speed electric vehicle, which is not required large braking force, with motor controller. In addition, we design performance evaluation system of EMB with 1/4 low speed electric vehicle model and suggested EMB is evaluated through the performance evaluation system.
In the development of intelligent vehicles, path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and automatic navigation. It is very important to find the exact position of a vehicle for the path tracking, and it is possible to get the position information from GPS. However the information of GPS is not the current position but the past position because a vehicle is moving and GPS has a time delay. In this paper, therefore, the moving distance of a vehicle is estimated using a direction sensor and a velocity sensor to compensate the position error of GPS. In the steering control, optimal fuzzy rules for the path tracking can be found through the simulation of Simulink. Real driving experiments show the fuzzy rules are good for the steering control and the position error of GPS is well compensated by the proposed estimation method.
전기자동차 배터리 셀들 간의 불균형 충전 문제를 해결하기 위해, 직병렬 하이브리드 충전 구조를 개발하였다. 이 방법은 직렬 부분에 의해 주 충전이 수행되며 병렬 부분에 의해 밸런싱이 수행되는데, 이 때, 직렬 부분은 부피가 크고 무겁지만 병렬 부분은 직렬 부분보다 작고 가볍다. 개별 배터리 셀 전압을 측정하기 위한 센서 어레이, 듀티비 제어를 포함한 IGBT, 그리고 배터리 관리 시스템은 제안된 시스템의 핵심 요소이다.
ITS(지능형교통시스템 : Intelligent Transportation System)는 첨단 정보통신, 전자제어, 교통공학 등의 기술을 기반으로 실시간 교통정보를 이용자에게 제공하는 시스템이다. ITS의 운영효율을 높이기 위해서는 유고(사고, 고장차량, 행사, 통제 둥) 발생 시 신속히 발견하고 조치할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요하다. 그러나 지금까지 개발된 ITS 유고검지 시스템 중에서 신뢰성이 높은 것은 많지 자다. 이 연구에서 제시한 유고검지 시스템은 운영자가 유고판단에 필요한 모수들을 가급적 정확하게 추정할 수 있도록 의사 서비스수준(Pseudo level of service)의 개념에 기초한 범위(Range)를 설정함으로써, 기존의 유고검지 시스템의 문제점을 개선하였다.
For an intelligent vehicle driving which uses magnetic markers and magnetic sensors, we can get every kind of road information while moving the vehicle if we use the code that is encoded with N, S pole direction of markers. If we make it an only aim to move the vehicle, it becomes easy to control the vehicle the more we put markers close. By the way, to recognize the direction of a marker pole it is much better that the markers have no effect each other. To get road informations and move the vehicle autonomously we propose the methods of arranging magnetic sensors and algorithm of recognizing the position of the vehicle with those sensors. We verified the effectiveness of the methods with computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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