자율주행자동차는 자동차 스스로 주변 환경을 인식하여 위험을 판단하고 주행경로를 계획하여 운전자 주행조작을 최소화하며 스스로 안전주행이 가능한 인간 친화형 자동차를 말한다. 자율주행자동차가 필요한 이유는 한정된 도로 상에서의 교통체증을 감소와 탄소 저감을 목적으로 시작되었다. 이러한 관련 자율주행자동차 사업 추진은 자동차 업체의 기존 사업 유지 및 확대와 ICT 기업의 신규사업 창출과 진입효과를 기대 할 수 있다. 관련 인증기관은 자율주행자동차에 대한 법적과 제도적 기반 마련이 시급하다. 그럼으로써 소비자에게 새로운 서비스가 제공될 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 자율주행자동차에 대한 기술개발 동향을 소개한다.
Gwak, Jeonghwan;Jung, Juho;Oh, RyumDuck;Park, Manbok;Rakhimov, Mukhammad Abdu Kayumbek;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5299-5320
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2019
Interest in self-driving vehicle research has been rapidly increasing, and related research has been continuously conducted. In such a fast-paced self-driving vehicle research area, the development of advanced technology for better convenience safety, and efficiency in road and transportation systems is expected. Here, we investigate research in self-driving vehicles and analyze the main technologies of driverless car software, including: technical aspects of autonomous vehicles, traffic infrastructure and its communications, research techniques with vision recognition, deep leaning algorithms, localization methods, existing problems, and future development directions. First, we introduce intelligent self-driving car and road infrastructure algorithms such as machine learning, image processing methods, and localizations. Second, we examine the intelligent technologies used in self-driving car projects, autonomous vehicles equipped with multiple sensors, and interactions with transport infrastructure. Finally, we highlight the future direction and challenges of self-driving vehicle transportation systems.
본 연구는 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스의 관련성을 알아보고자 하였다. 본 연구는 2015년 4월 29일부터 7월 24일까지 광주·전남에 거주하고 운전면허를 소지하며 운전경험이 있는 운전자 180명을 대상으로 자기통제력, 운전행동, 운전스트레스에 대한 설문을 통해 자료를 수집하여, 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스의 관련성을 알아보았다. 연구 결과, 첫째, 운전자의 자기통제력이 운전행동의 실수, 위반, 착오와 운전스트레스의 진행 장애, 운전환경, 사고단속, 교통법규, 시간압력에 통계적으로 유의한 차이를 보였고, 운전자의 자기통제력이 높은 집단에서 운전행동과 운전스트레스의 하부 구성요인들은 낮았다. 둘째, 운전자의 자기통제력, 운전행동의 실수, 위반, 착오와 운전스트레스의 진행 장애, 운전환경, 사고단속, 교통법규, 시간압력 간에 상관관계가 있었다. 연구 결과를 종합하여 보면 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스는 서로 관련 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스로 인해 발생할 수 있는 교통사고를 예방하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 생각된다. 또한, 향후에는 다양한 지역에서 연구가 이루어지길 기대한다.
Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.
본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.
본 연구는 운전확신수준을 구성하는 '상황둔감성', '불안전운전', '주의집중소홀', '운전자신감'이 교통사고에 미치는 영향을 살펴보았다. 총 1055명의 운전자를 대상으로 운전확신수준 질문지를 실시하였으며, 이들의 과속·음주 운전과 같은 위험한 운전행동 및 교통사고 경험을 조사하였다. 이 가운데 결측치를 확인하여 998명의 자료가 분석에 사용되었다. 그 결과, 운전확신수준의 구성요소가 교통사고에 이르는 경로를 통해 운전확신수준과 교통사고가 유의한 관련이 있음을 알 수 있었다. 운전확신수준 가운데 '상황둔감성'과 '불안전운전'이 교통사고에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났는데 '상황둔감성'이 교통사고에 부적인 영향을 미치고 있는데 반해, '불안전운전'은 교통사고에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과 운전확신수준을 구성하는 각각의 요인에 따라서 교통사고에 미치는 영향에 차이가 있음을 의미한다. 비록 본 연구에서 '주의집중소홀'과 '운전자신감'은 교통사고와 유의한 관계를 가지고 있음을 밝혀낼 수는 없었지만, 추후 이 두 요인이 운전에 어떤 영향을 미치는지 살펴보아야 할 것이다.
노인 운전자는 기능저하로 인해 사고 위험성이 증가하지만 스스로 변화를 점검하는 자가-조절 능력 또한 발달한다. 이에 실제 노인 운전자가 운전 능력과 위험성 변화에 대응하는 특성에 대한 정보는 노인의 운전 능력 평가 현장과 연구에 의미있는 근거를 제공할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 노인 운전자의 운전 위험성 자각 특성을 운전 중 행동과 운전관련 기능변화의 측면에서 분석하여 노인 운전자 평가를 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 지역사회에 거주하는 노인 운전자 500명을 대상으로 자가-보고식 평가를 실시하고 노인 운전자의 운전 위험성 자각 징후를 분석하였다. 그 결과 다수의 노인 운전자가 시각 및 청각이 저하되거나 운전 여건 변화에 적응하는데 어려움을 느낄 때 운전 위험성을 자각하는 특성이 있음을 확인하였다. 반면, 약물 복용이나 간질, 발작, 의식손실 등 의학적 건강 상태 변화에는 둔감하게 반응하는 특성이 확인되었다. 본 연구 결과가 고령화가 가속화되는 한국의 노인 운전자 안전 관리에 기여할 수 있기를 기대한다.
Due to the restriction of movement caused by the Corona epidemic and the expansion of the "big face" through human distance, the "unmanned system" based on artificial intelligence and the Internet of Things has been widely used in modern life. "Self-driving," one of the transportation systems based on artificial technology, has taken the initiative in the transportation system as the spread of Corona has begun. Self-driving technology eliminates unnecessary contact and saves time and manpower, which can significantly impact current and future transportation. Accidents may occur, however, due to the performance of self-driving technology during transportation albeit the U.S. allows ordinary people to drive automatically through experimental operations, and the product liability law will resolve the dispute. Self-driving has become popular in the U.S. after the experimental stage, and in the event of a self-driving accident, product liability should be applied to protect drivers from complicated self-driving disputes. The purpose of this paper is to investigate whether disputes caused by defects in ordinary cars can be resolved through arbitration through U.S. precedents and to investigate whether disputes caused by defects in autonomous cars can be arbitrated.
본 논문은 시뮬레이션을 기반으로 자체 구동 롤러 컨베이어 물류시스템의 전력 효율을 분석하는 연구이다. 물류 시스템의 전력 효율 향상은 온실 가스 배출과 물류 비용을 감소시키는 이점을 가져온다. 자체 구동 롤러 컨베이어는 제품이 접근할 때에만 구동이 된다. 따라서 자체 구동 롤러 컨베이어 기반 시스템은 연속 구동 롤러 컨베이어 시스템에 비해 더 적은 전력을 소비한다. 본 논문에서는 DEVS(이산 사건 기반 시스템) 기반의 시뮬레이션 시스템을 설계하고 자체 구동 롤러와 연속 구동 롤러컨베이어 모델을 구축하였다. 설계된 시뮬레이션시스템과 컨베이어 모델의 검증과 확인을 위해 우리는 실험 환경에 대응하는 물류 모델을 모델링하고 모델과 실제 시스템간의 비교를 하였다. 본 연구의 주된 목적은 시뮬레이션 방법을 사용하여 자체구동 롤러 컨베이어 기반 물류 시스템의 전력 소비의 이점을 설명하는 것이다.
In the modern era, radio wave analysis is necessary for various fields of engineering, and interpretation of this is also indispensable. Self-driving cars need multiple different electronic components, and thus accurate and fast electromagnetic simulator for this kind of complex radio environment is required for self-driving simulations. Accordingly, the demand for self-driving simulators as well as existing electromagnetic analysis software has increased. This paper briefly describes the characteristics of numerical analysis techniques for electromagnetic analysis, self-driving simulation software, and conventional electromagnetic simulation software and also summarizes the characteristics of each software. Finally, the verification of the result from in-house code compared to HFSS is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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