• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.31-42
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• 2021

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.18-20
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• 2019

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.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-90
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• 2022

현재 국내외 자동차 기업들은 꾸준한 기술 개발을 통해 자율 주행 자동차 산업을 선도하고자 경쟁하고 있다. 이러한 자율 주행 기술은 자동차와 주행 도로 환경과 같이 사물 간의 다양한 연결 의존성을 가지면서 발전하고 있다. 따라서 자동차를 포함한 전체 자율 주행 환경 내에서 사이버 보안 취약점이 발생하기 쉬워지고 있으며, 이에 대한 대비책의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차에서 발생할 수 있는 위협을 모델링하고, 자율 주행 자동차의 안전한 보안을 위해 점검이 필요한 요소들을 체크리스트로써 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.227-236
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• 2021

본 연구에서는 인공지능에 대한 이해를 돕고 인공지능을 활용하여 실생활의 문제를 해결하는 경험을 제공하기 위한 중등 학생 대상 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 교육의 효과성을 분석하고자 한다. 이전 연구에서 개발한 K-12 대상 인공지능 교육체계를 기반으로 설계한 교육 프로그램은 실생활의 문제 중에서 최근 이슈로 떠오르고 있는 자율주행 자동차를 주요 주제로 선정하여 총 12차시로 구성하였다. 소프트웨어 교육을 받은 경험이 있는 중등 학생을 대상으로 수업을 진행하고 교육의 효과성 분석과 수업 만족도를 분석하였다. 분석 결과 인공지능에 대한 이해와 인공지능 효능감이 향상된 것으로 확인하였고, 수업 만족도는 교육 내용, 수업에 대한 재미, 수업의 난이도, 인공지능에 대한 흥미 등 모든 항목에서 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 중등 학생 대상 인공지능 교육을 위한 시사점을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.70-82
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• 2022

4단계 이전의 자율주행은 반자율주행 단계로 차량이 주행을 하다가 운전자에게 빠르게 제어권을 넘겨야 하는 상황이 반복적으로 벌어진다. 하지만 지금의 자율주행 차량은 제어권을 넘길 때 일괄적으로 간단한 메시지와 경고음만을 사용해 운전자에게 알림을 주고 있어 개개인의 특성에 대한 고려나 다양한 위급 상황에 대한 설명을 제대로 전달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 판단에 대한 시·청각 정보 제공 정도와 운전자의 운전 효능감이 제어권 전환 요청 상황에서 운전자의 판단과 행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구 결과 제어권 전환 요구 시 제공된 시·청각 정보 조합 방식에 따른 운전자의 인지 부하, 신뢰도, 안전감, 사용성 및 유용성의 설문 항목에서 조건에 따라 유의한 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 운전자의 운전 효능감에 따라 제어권 전환 상황에서 요청을 전달하는 효율적인 정보 제공 방식이 달라진다는 인사이트를 발견할 수 있었다. 급박한 제어권 전환 상황에서 운전자의 특성을 고려한 요청이 이루어져야 한다는 본 연구의 결과는 보다 안전하고 효율적으로 운전자와 소통할 수 있는 자율주행 차량을 설계하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.25-34
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• 2024

The paper investigates how the semiconductor and electric vehicle industries are addressing safety and security concerns in the era of autonomous driving, emphasizing the prioritization of safety over security for market competitiveness. Collaboration between these sectors is deemed essential for maintaining competitiveness and value. The research suggests solutions such as advanced autonomous driving technologies and enhanced battery safety measures, with the integration of AI chips playing a pivotal role. However, challenges persist, including the limitations of big data and potential errors in semiconductor-related issues. Legacy automotive manufacturers are transitioning towards software-driven cars, leveraging artificial intelligence to mitigate risks associated with safety and security. Conflicting safety expectations and security concerns can lead to accidents, underscoring the continuous need for safety improvements. We analyzed the expansion of electric vehicles as a means to enhance safety within a framework of converging security concerns, with AI chips being instrumental in this process. Ultimately, the paper advocates for informed safety and security decisions to drive technological advancements in electric vehicles, ensuring significant strides in safety innovation.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.81-91
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• 2021

Last year, the Autonomous Vehicle Act was enacted to respond to deployment of autonomous vehicles. But the Act stipulates the operation of autonomous vehicle pilot zones, In addition, in order to analyze autonomous vehicle accidents and establish a reasonable damage compensation system, the Automobile Damage Compensation Guarantee Act was revised. But, It is necessary to seek plans for institutional development such as detailed concepts of self-driving cars and driving, a security certification system for securing safety of autonomous cooperative driving, and enhancement of the effectiveness of special cases related to personal information processing. I would like to seek ways to improve the legal system to respond reasonably to the deployment of autonomous vehicles.

• 문화기술의 융합
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• 제3권2호
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• pp.49-54
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• 2017

한국의 제네시스G80, 티볼리2017등이 부분적 자율주행차 시연을 진행 중이며 상용화에도 박차를 가하고 있다. 세계에서는 테슬라 'X'가 완전자율주행차를 구현하면서 테스트 과정을 완료하였다. 자율주행차가 점차적으로 상용화가 되면서 운전 취약자에 대한 해결책이 제시되고 편의성도 증가하면서 교통사고 비율도 감소할 것으로 예측된다. 반면에 자율주행차 사고 시, 윤리적 책임 문제 등 준비되어야 할 관련 법률은 매우 부족한 실정이며 자율주행차의 보안문제와 개인사생활의 침해도 매우 우려되는 실정이다. 본 논문에서는 현재 자율주행차에 대한 국내외 관련연구와 분석현황을 제시하고, 문제점에 대한 해결책과 활성화 모델을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.131-142
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• 2015

자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.