• 자동차안전학회지
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• 제15권2호
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• pp.42-48
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• 2023

In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권8호
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• pp.17-27
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• 2016

최근에는 고속 열차와 관련된 인프라가 발전한 유럽, 일본 같은 고속철도 선진국뿐만 아니라 미국과 중국에서도 고속철도 건설에 대한 구체적인 계획이 증가하고 있으며, 국내의 경우 수도권 광역급행철도(GTX)와 같은 대심도 지하 교통망의 건설이 추진되고 있다. 열차가 고속으로 주행할 경우 발생하는 공기저항을 최대한 감소시키기 위하여 열차의 선두부는 유선형으로 설계된다. 열차가 터널 내로 진입할 때, 터널 내에서 발생한 공기저항으로 인하여 열차가 터널을 주행할 때 개활지에서 주행하는 경우보다 훨씬 큰 동력이 요구된다. 따라서 일반적으로 열차가 터널로 진입할 때 공기저항 저감을 위하여 열차의 주행속도를 감소시킨다. 이렇게 열차의 속도를 감소시킬 경우 고속 열차의 운송 능력 및 장점이 감소되기 때문에 터널 내에서 열차의 주행 시에 발생하는 공기저항을 감소시키는 설비가 필수적이다. 이 연구에서는 터널 내에서 열차의 고속 주행을 위해 필요한 공기압력 제어 시스템의 효과를 분석하기 위하여 터널의 단면적 및 공기압력 제어 덕트의 단면적과 덕트의 간격이 열차 주행으로 인한 공기저항에 미치는 영향을 1차원 네트워크 수치해석 프로그램을 이용하여 분석하였다.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.195-206
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• 2013

교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.182-182
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• 2004

기술의 발달과 생활환경의 고급화로 인해서 자동차 탑승자의 주행 안락감에 대한 욕구와 기대감이 높아지고 있어 자동차를 개발하는 데 중요한 요소가 되었다. Karnopp외 2인에 의해 제안된 스카이훅(sky-hook) 현가이론은 능동/반능동 현가장치와 관련하여 잘 알려진 제어알고리즘으로 노면의 외란에 의한 차체의 수직가속도를 줄이기 위해서 가상적인 기준면을 공증에 설정하고 차체와 가상의 기준면 사이에 감쇠기론 설치하는 개념이다. 기존의 스카이훅 현가이론을 비롯한 일반적인 제어에서는 고주파 성분의 제어 상태 파라미터들로 인하여 발생한 과도한 제어입력과 그에 따르는 제어의 비효율성이 존재하고 있다.(중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1227-1230
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• 2021

최근, 초보 운전자의 차량 운전 접근성이 높아짐에 따라 사고 발생률 또한 증가하고 있다. 이를 예방하기 위해 본 연구에서는 도로 환경을 VR 시뮬레이션으로 제공하여, 사용자가 실제 도로 교통 상황과 유사한 환경에서 주행 연습이 가능하도록 하였다. 일반 도로, 어린이 보호 구역, 주차 구역, 산간 도로를 가상 환경을 구성하여 각 환경별 난이도와 장애물을 설정하였다. 또한, 실제 운전 면허 자격 시험 기준표를 기반으로 채점 표를 작성하였고, 이를 적용한 시뮬레이션 결과를 사용자에게 제공한다. 사용자는 운전 상황에서 발생 가능한 다양한 돌발 상황에 대비하고 제공받은 채점 기능을 통해 학습함으로써 운전 실력을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제5권2호
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• pp.29-34
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• 2002

이전 연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야(field of view : 150˚)와 빠른 운행속도(70km/sec)가 사이버 멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다. 피험자의 90%가 좁은 시야(50˚)와 느린 운행속도(30km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용하여 사이버 멀미 감소 가상환경(cybersickness alleviating virtual environment ; CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초 혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력하는 인공 신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다 이 시스템들은 생리적 측정치들이 사이버 멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공하였다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ(simulator sickness questionnaire)와 자기보고를 이용하여 사이버 멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAW 조건과 non-CAYE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기 생리학적 특징들에 기반한 인공 신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버 멀미 증상들을 감소시켰다 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.27-38
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• 2015

전정안구반사(VOR; vestibulo-ocular reflex)는 머리가 움직이는 동안 안정된 망막상을 얻기 위해 일어나는 안구의 보상적 움직임이다. 망막정보와 전정신호가 감각갈등(sensory conflict)을 일으키면 멀미가 일어나며, VOR 이득(gain)이 변한다는 것이 알려져 있다. 본 보고에서는 VOR을 측정할 수 있는 실용적이고 저렴한 시스템을 LabVIEW와 Arduino를 이용하여 구현하였다. 그리고 이 시스템을 사용하여 VOR의 특징적 변화를 두 가지 실험을 통해서 측정하였다. 실험 1에서는 자기회전검사법을 이용하여 실험참가자(n = 4)의 수평 및 수직 전정안구반사의 특성을 살펴보았다. 실험 2에서는 가상환경 하에서 실험참가자(n = 8)가 정지된 화면을 볼 때와 사이버멀미(cybersickness)를 경험하는 3D 가상주행 영상에 노출되었을 때의 머리 움직임과 안구 운동을 측정하였다. 그 결과, 가상주행을 경험할 때 특징적인 머리 움직임과 안구 운동이 측정되었다. 본 보고에서 소개한 전정안구반사 측정 시스템은 가상환경에서의 사이버멀미 경감을 위한 심리생리학적 연구에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2774-2776
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• 2005

본 논문에서는 이동로봇에 삼차원 레이저 스캐너를 장착하여 삼차원 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합, 데이터 수집을 위한 이동로봇의 경로계획 및 장애물 회피주행 등 모든 작업들을 유기적으로 결합시켜 실내 환경에 다한 삼차원 모델을 자율제작하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 스캔순서최적화를 통한 빠른 동적 물체 정보의 제거, 계층적 육면체 맵과 기하학적맵을 이용한 최적 경로 예측에 의한 다음 스캐닝 위치의 결정, 오도미터 정보와 명암 정보를 이용해 수정된 ICP 알고리즘을 통한 데이터의 정합을 통하여 이동물체와 관계없는 실내환경에 대한 삼차원 모델의 자율복원 한다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.65-76
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• 2002

오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.