본 연구는 생활도로 속도관리 방안으로 선진국에서 추진되고 있는 Zone 30 제도를 우리나라의 도로 및 교통여건에 맞게 도입하고, 시범운영을 통해 시행의 효과를 분석하는 동시에 시행상의 문제점을 분석하여 향후 제도 확산을 사전에 대비하고자 하였다. 시범운영지역으로 선정된 곳은 경찰청 T/F에서 현장 조사 및 전문가 의견을 수렴하여 상가 밀집지역 주변도로 중 편도 2차로 이내의 도로이며, 보행자 통행량이 많고 보행자 사고율 또는 위험성이 높은 경기 고양시 일산구 장항2동 (면적 $0.65km^2$)이다. 우선 Zone 30 제도 검토 측면에서 생활도로와 생활도로구역의 용어를 정의하고, 생활도로 유형화 및 운영방안을 수립하였으며, 시범사업은 대상지에 대한 정밀 조사를 통해 문제점 및 개선점을 도출하고, 그에 따른 시설개선도면을 작성하여 해당 지자체와 협의하여 시설을 설치완료하였다. 시설 설치 전과 후로 나누어 효과분석을 수행한 결과 차량 속도는 시행전에 비해 가로별로 5~15km/h 감소하였으며, 교통사고의 경우도 시행전 25건에서 시행후 19건으로 24%가 감소한 것으로 나타났다. 또한 속도관리 사업의 시행과정이 빠르고 시설비용이 저렴해 전국적인 확산시행이 유리하여 보행자사고 감소에 실질적 기여가 가능한 것으로 나타났다. 시범사업 연구결과를 토대로 생활도로구역 속도관리 사업추진 방안 등을 제시하였다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{\times}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{\times}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{\times}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.
공유교통서비스로 상징되는 카셰어링은 청년층을 중심으로 자동차에 대한 인식을 변화시키고 있다. 미래에 공유교통 서비스가 자율주행자동차와 결합하면 공유교통 서비스가 갖는 접근성 문제를 해소 할 수 있으며, 더 나아가 개인 승용차를 위한 주차장을 없애고, 카셰어링 서비스에 기반을 둔 미래형 공동주택 모델도 구상할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 미래형 공동 주택 모델의 주요 입주 대상을 청년계층으로 설정하고, 이들의 카셰어링 이용수요 예측과 카셰어링 차량의 통행 처리 효율을 도출하였다. 또한 청년계층이 주로 거주하는 9개 행복주택단지를 선정하여 통행수요를 조사하기 위한 설문조사를 수행하였다. 분석결과 청년계층의 카셰어링 이용 특성과 수요는 수도권과 비수도권에 따라 뚜렷이 구분되었다. 수도권에서는 1일 약 1회, 1회 대여 시 평균 80분 정도 이용하였으며, 8~12시의 오전 시간에 이용하는 경향이 강했다. 반면 비수도권에서는 1일 약 2회, 1회 대여 시 약 200분 이상 장시간 이용하였다. 또한 8~10시의 오전 시간에 집중하기는 했지만, 오후와 저녁 시간에도 이용수요가 높았다. 카셰어링의 통행 처리 효율은 수도권에서는 차량 당 3~4통행, 비수도권에서는 차량 당 2통행 정도로 수도권이 보다 높은 것으로 나타났다.
본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.
인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
암호화폐는 익명성, 분권성, 공유성, 다중 분산원장 기재원리와 블록체인 기술의 특성을 지니고 있어 간편 신속 저렴성으로 지급결제수단의 기능을 수행하여 왔다. 비트코인은 비중앙 기관이 채굴 공급주체이고, 공급량이 제한되어 있고, 일부 화폐적인 기능을 수행하여서, 금과 매우 유사한 특성을 가지고 있다. 본고는 물가와 자본시장에 대해서 헷지와 안전처 기능과 관련하여 비트코인과 금에 대해서 정량적으로, 2010. 7. 20.~2017. 12. 27., 1943 일별 자료에 대해 비대칭적 다변량 벡터 GARCH 모형으로 분석하였다. 금에서는 물가(CPI), 주식(SP500), 환율(UKUS, KOUS)에서 강한 헷지와 안전처 기능이 추정되었다. 비트코인에서는 약한 헷지와 안전처 기능이 존재하는 것으로 추정되었다. 변동성 식에서는 미국과 한국의 인플레이션은 비트코인과 금에 대해 유의하지 않은 것으로 추정되었다. 본고는 공평성 확보를 위해 익명성의 불투명성을 해소하고, 시대의 변화에 부응하고 생동하는 헌법관에 기초하여 법의 흠결 보완이 이루어져야 함을 밝히고 있다. 유관기관에게 등록 보고 설명 준법감시 의무와 권한의 명확화를 기하고, 세제와 금융 관련 법규를 보완 개정하는 것이 이용자 보호의 강화와 전자거래의 발전에 도움이 됨을 시사하고 있다. 이와 더불어 반드시 투자자의 세심한 리스크 관리가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
물의 색깔 즉, 수색(水色)을 분석하면 그 물이 함유하고 있는 유색 구성물질의 분포 및 농도를 비파괴적으로 추정할 수 있다. 이러한 분석을 위해 분광복사계를 사용하는데, 최근 드론, 자율운행차, 헬리카이트 등의 저고도 무인 플랫폼에 장착하기 위한 경량 다분광 카메라에 대한 수요가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 활용 용이성으로 인해 지역적 환경 변화를 모니터링함에 있어 그 활용도가 높아진 Micasense사의 Rededge-M 다분광 카메라의 전처리를 수행하고, 수색관측에의 활용성을 검증하기 위한 분석을 수행하였다. 우선, 영상 형태로 생성되는 자료에서의 Vignette 보정 및 밴드 정렬을 수행하였고, 수색관측을 위해 필요한 하늘, 물, 태양광을 측정한 복사량 그리고 그로부터 최종적으로 도출되는 원격탐사 반사도 관측치를 독립적인 초분광 센서의 관측값과 비교하여 분석하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하였을 시, 청색밴드(475 nm)와 근적외선 밴드(840 nm)에서 주목할 만한 차이가 있었지만, Rededge-M은 전반적으로 수색 분석을 위한 기본적인 광학적 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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