• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.86-99
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• 2021

본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.411-422
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• 2021

무인이동체에 탑재되는 자율주행 시스템은 여러 센서를 통해 외부 환경을 인식하고 이를 통해 최적의 제어값을 도출한다. 무인이동체의 자율주행 시스템은 최근들어 사이버공격의 타겟이 되고 있다. 예를 들어, 무인이동체의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 수행함으로써 센서 데이터를 악의적으로 조작하는 PHY 레벨 (Physical level) 공격과 관련한 연구 결과들이 발표되고 있다. PHY 레벨에서 수행되는 신호오류 주입공격은 주변 환경에 물리적 조작을 가하여 센서가 잘못된 데이터를 측정하게 하므로 소프트웨어 레벨에서 공격을 탐지하기 어렵다는 특징을 갖고 있다. 신호오류 주입공격을 탐지하기 위해서는 센서가 측정하는 데이터의 신뢰성을 검증하는 과정이 필요하다. 현재까지 자율주행 시스템에 탑재되는 센서들을 대상으로 PHY 레벨 공격을 시도하는 다양한 방법이 제시되었으나 이를 탐지하고 방어하는 연구는 아직까지는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 널리 쓰이고 있는 MEMS 방식의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 재연하고, 이러한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 정확도를 분석하기 위해서 신호오류 주입 탐지 모델을 구축하였으며, 실험실 환경에서 유효성을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.177-184
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• 2021

본 논문은 무인잠수정을 도킹스테이션에 성공적으로 안전하게 도킹시키기 위해 확률 기반 평가지표를 설계하여 수중 도킹 과정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무인잠수정 상태와 수중 도킹을 위한 상태 기준의 일치 정도에 따른 도킹 성공 가능성을 확률로써 평가하는 방법이다. 평가는 무인잠수정의 기구학적 구속조건과 도킹 계획을 고려해 정의된 영역 내부에서 수행한다. 평가 과정은 확률밀도함수의 정의, 위치와 방향각 기준과의 차이에 따른 도킹스테이션 도달확률 계산, 확률지표의 산출 순서이며, 이를 통해 실시간으로 수중 도킹 과정을 평가한다. 수조실험을 통해 획득한 무인잠수정 데이터를 분석하여 제안하는 평가지표의 유효성을 검토하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.367-373
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• 2022

딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권4호
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• pp.19-28
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• 2022

This paper introduces an automatic steering system for straight traveling capable of being mounted on drivable agricultural machinery which user can handle it such as a tractor, a transplant, etc. The modular automatic steering device proposed in the paper is composed of RTK GNSS, IMU, HMI, hydraulic valve, and wheel sensor. The path generation method of the automatic steering system is obtained from two location information(latitude and longitude on each point) measured by GNSS in advance. From HMI, a straight path(AB line) can be created by connecting latitude and longitude on each point and the device makes the machine able to follow the path. During traveling along the reference path, it acquires the real time position data every sample time(0.1s), compares the reference with them and calculates the lateral deviation. The values of deviation are used to control the steering angle of the machine using hydraulic valve mounted on the axle of front wheel. In this paper, Pure Pursuit algorithm is applied used in autonomous vehicles frequently. For the analysis of traveling characteristics, field tests were executed about these conditions: velocity of 2, 3, 4km/h which is applied to general agricultural work and ground surface of solid(asphalt) and weak condition(soil) such as farmland. In the case of weak ground state, two experiments were executed about no-load(without work) and load(with work such as plowing). The maximum average deviations were presented 2.44cm, 7.32cm, and 11.34cm during traveling on three ground conditions : asphalt, soil without load and with load(plowing).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.275-284
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• 2021

자율주행 기술의 발달로 자율주행형 공유 차량에 대한 기대감이 확산하고 있지만, 공유 차량에서 '소유 만족감'을 느끼기 힘든 것이 사실이다. 본 논문에서는 자율주행형 공유 차량 탑승 단계에서의 커스터마이징을 통해 이러한 소유 만족감이 충족될 수 있는지에 대해 연구하였다. 이를 위해 선행연구 조사와 현재 공유 차량 이용상에서 만족/불편 요소에 사전조사를 진행했다. 이후, 커스터마이징 요소에 대한 선호도와 각 요소가 소유 만족도에 미치는 영향을 CVT를 통해 검증하였다. 사전조사 결과 후각적 요소와 인터랙션 요소가 소유 만족도에 더 큰 만족도를 주며, CVT 결과 탑승 요소의 커스터마이징을 통해 소유 만족도 충족이 가능할 것으로 나타났다. 본 연구를 향후 자율주행 차량의 인터랙션 디자인과 공유 차량의 서비스 디자인 연구를 위한 기초 자료로서 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.266-283
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• 2022

자율주행자동차 기술이 급속히 발전함에 따라 예상치 못한 사고가 발생하고 있어 자율주행 교통안전교육 개발을 통해 이용자 사고 피해를 최소화 시켜야 한다. 현실적 교육을 위해 엣지케이스, 사고 사례, 위험요인 분석이 중요하므로 해외 사례 연구와 실증을 진행하였고, 이를 기반으로 서비스 제공자, 일반이용자 2가지 교육 과정을 개발하였다. 서비스 제공자 과정은 사물인지대응, 급정지, 끼어들기, 제어권 전환, 방어운전, 시스템오작동, 정책 및 정보보안 교육으로 구성하였고 일반이용자 과정은 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범위, 사고유형, 법규, 기능, 정보보안 교육으로 구성하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.396-409
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• 2023

위성항법시스템은 사용자에게 위치 및 시각정보를 제공하기 위한 핵심 기술로, 최근 자율 이동체 분야에서 요구되는 높은 정확도 및 신뢰성을 확보하기 위하여 다양한 형태의 위성항법보강시스템이 개발되고 있다. 위성항법보강시스템은 사용자 측위 성능 개선을 위해 지상 기준국에서 수집된 거리 측정치 및 항법 데이터를 기반으로 보강정보를 생성한다. 기준국의 배치 및 간격이 시스템 성능에 중요한 영향을 미치므로, 위성항법보강시스템 구축 시 기준국 설치 지점에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 기준국의 배치 및 간격에 따른 사용자 측위 성능 모델링 식을 활용한 신규 기준국설치 지점 도출 방안을 분석하고 시뮬레이션을 통해 사용자 측위 성능을 최적화할 수 있는 후보군 지역을 선정하여 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.735-745
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• 2023

본 연구는 자율주행차량의 다중 사용자 환경에서 사회적 지위에 따른 에이전트의 제어권이 차량 소유주의 경험에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다. 본 연구의 사용자 조사에서 참가자들은 사회적 지위가 높은 동승자 명령 수행 여부와 과제 중심적 시나리오(주행 상황, 비주행 상황)를 결합한 4가지를 시청한 후 이에 대한 유용성과 통제감을 설문 평가하였다. 그 결과, 유용성의 모든 항목(편리성, 효과성, 효율성)은 주행중 상황과 동승자 명령의 비이행에서 반대 조건에 비해 더 높은 평가를 받았다. 사후 인터뷰 결과, 참가자들은 에이전트가 사회적 지위를 고려하는 것보다 목적 달성을 효과적으로 하였을 때 더욱 긍정적으로 평가하는 것으로 나타났으며, 에이전트에 대한 통제권은 차량 소유주가 가지고 있어야 한다는 의견이 지배적이었다. 이 연구 결과는 향후 자율주행 상황에서 에이전트와 운전자 및 동승자 간의 인터랙션 방식의 디자인을 위한 가이드라인이 될 수 있다는 점에서 의의가 있다.