• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.343-348
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• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형 교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로인식이 기본적인 요소이다. 기존의 자계기반 자율주행 시스템은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 경로를 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권12호
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• pp.485-496
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• 2021

This study explores the direct relationship between challenge and hindrance demands affecting autonomous extrinsic motivation and sales performance. In addition, we examine the mediating role of autonomous extrinsic motivation in the relationship between challenge demands, hindrance demands, and sales performance. This study explores the direct relationship between challenge and hindrance demands affecting autonomous extrinsic motivation and sales performance. In addition, we examine the mediating role of autonomous extrinsic motivation in the relationship between challenge demands, hindrance demands, and sales performance. This study proceeded in two phases comprising preliminary and prime research. First, preliminary quantitative research was conducted through face-to-face interviews with 125 observations to analyze the reliability of the scale and exploratory factor analysis to evaluate the measurements. The data collected from 431 real estate market employees shows that both challenge and hindrance demands positively and negatively affect sales performance through autonomous extrinsic motivation. Furthermore, challenge demands and hindrance demands affect positive and negative sales performance through autonomous extrinsic motivation, respectively. This study suggests that business organizations should design job demands to ensure that challenging work is suitable for employees' job positions. Thus, they will contribute to motivation and help employees achieve job performance.

• ETRI Journal
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• 제43권4호
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• pp.603-616
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• 2021

Over the last few years, autonomous vehicles have progressed very rapidly. The odometry technique that estimates displacement from consecutive sensor inputs is an essential technique for autonomous driving. In this article, we propose a fast, robust, and accurate odometry technique. The proposed technique is light detection and ranging (LiDAR)-based direct odometry, which uses a spherical range image (SRI) that projects a three-dimensional point cloud onto a two-dimensional spherical image plane. Direct odometry is developed in a vision-based method, and a fast execution speed can be expected. However, applying LiDAR data is difficult because of the sparsity. To solve this problem, we propose an SRI generation method and mathematical analysis, two key point sampling methods using SRI to increase precision and robustness, and a fast optimization method. The proposed technique was tested with the KITTI dataset and real environments. Evaluation results yielded a translation error of 0.69%, a rotation error of 0.0031°/m in the KITTI training dataset, and an execution time of 17 ms. The results demonstrated high precision comparable with state-of-the-art and remarkably higher speed than conventional techniques.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.49-58
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• 2022

최근 4차 산업혁명의 시작으로 인해 자율주행 관련 시장이 빠르게 발전하고 있다. 빠르게 발전하는 자율주행 기술의 기술 동향을 파악하기 위해서 자율주행의 Level 0부터 Level 5까지의 특징 및 차이점에 대해서 알아보고자 한다. 자율주행 차량의 전반적인 구성, 인식기술, 보조기술들을 분석하고, 이를 통해 자율주행 기술에 대한 구조 및 알고리즘을 파악하고자 한다. 또한 초음파 센서와 카메라를 이용한 모의 자율주행 RC카를 제작하여 인식기술과 보조기술의 필요성을 파악한다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권4호
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• pp.110-116
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• 2022

Recently, various studies have been conducted to apply deep learning and AI to various fields of autonomous driving, such as recognition, sensor processing, decision-making, and control. This paper proposes a controller applicable to path following, static obstacle avoidance, and pedestrian avoidance situations by utilizing reinforcement learning in autonomous vehicles. For repetitive driving simulation, a reinforcement learning environment was constructed using virtual environments. After learning path following scenarios, we compared control performance with Pure-Pursuit controllers and Stanley controllers, which are widely used due to their good performance and simplicity. Based on the test case of the KNCAP test and assessment protocol, autonomous emergency steering scenarios and autonomous emergency braking scenarios were created and used for learning. Experimental results from zero collisions demonstrated that the reinforcement learning controller was successful in the stationary obstacle avoidance scenario and pedestrian collision scenario under a given condition.

• ETRI Journal
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• 제45권1호
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• pp.75-92
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• 2023

Level 3 autonomous vehicles require conditional autonomous driving in which autonomous and manual driving are alternately performed; whether the driver can resume manual driving within a limited time should be examined. This study investigates whether the demographics and subjective driving tendencies of drivers affect the take-over performance. We measured and analyzed the reengagement and stabilization time after a take-over request from the autonomous driving system to manual driving using a vehicle simulator that supports the driver's take-over mechanism. We discovered that the driver's reengagement and stabilization time correlated with the speeding and wild driving tendency as well as driving workload questionnaires. To verify the efficiency of subjective questionnaire information, we tested whether the driver with slow or fast reengagement and stabilization time can be detected based on machine learning techniques and obtained results. We expect to apply these results to training programs for autonomous vehicles' users and personalized human-vehicle interfaces for future autonomous vehicles.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.70-86
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• 2022

실시간 수요대응형 자율주행 버스는 자율주행 버스와 실시간 수요대응형 버스의 단점을 상쇄시킨 미래교통수단이다. 하지만 버스 기능의 고도화로 실시간 수요대응형 자율주행 버스 도입 시 영향에 관한 정량화된 연구는 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 강화학습 기반 실시간 수요대응형 자율주행 버스를 미시적 교통 시뮬레이션에 적용하여 실시간 수요대응형 자율주행 버스의 정량화된 효과평가를 실시하였다. 구체적으로 수요 변화에 따라 실시간 수요대응형 자율주행 버스가 도로 네트워크에 끼치는 영향과 이용자 대기시간을 미시적 시뮬레이션 안에서 구현하였다. 시뮬레이션 대상지로는 한국교통대학교 인근을 선정하였다. 시뮬레이션 결과, 실시간 수요대응형 자율주행 버스는 기존 노선 고정형 버스 대비 이용자 대기시간과 평균제어지체는 감소하였고, 평균통행속도는 증가하였다. 본 연구를 통해 실시간 수요대응형 버스의 도입을 정량적으로 평가하는 것이 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.258-272
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• 2022

안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권12호
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• pp.587-594
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• 2016

주요 인공지능 기술 선진국에서는 인공지능으로 운행하는 자율주행 자동차가 이미 실험 단계의 수준을 넘어섰다. 운전자가 없이 운행하는 자율주행 자동차에서 가장 큰 문제 가운데 하나는, 사고 발생과 그 사고에 대한 책임 문제이다. 운전자와 보행자 모두를 함께 고려해야 하는 사고 상황에서 자율주행 자동차는 윤리적 딜레마에 부딪힐 수 있다. 이런 딜레마를 해결할 최선의 판단이 자율자동차의 인공지능에 어떻게 설계되어야 하는지 물을 수 있다. 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 대해 법적 책임을 어떻게 부여할 수 있는지는 어려운 문제이다. 필자는 우선, 사고 상황에서 자율자동차의 윤리적 딜레마가 무엇인지 소개한다. 다음으로, 사고에 대한 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 법적 책임을 부여할 방법을 찾는다. 특별히 인과적 책임에 대한 상당성 개념으로 자율주행 자동차 사고의 법적 책임을 해명할 방법을 모색한다. 상당성은 법적 판단에서 인과적 책임을 해명하는 데에 가장 일반적으로 수용하는 개념이다. 그러나 여전히 해명이 필요한 모호한 개념이다. 필자는 사건 수준의 인과에 대한 확률 이론으로 보다 명료한 인과적 책임에 대한 상당성 개념을 제시한다. 이처럼 해명된 상당성은 자율주행 자동차뿐 아니라 일반적인 영역의 법적 판단에서 요구되는 인과적 책임을 설명하는 데에 기여할 수 있다.