• 제목/요약/키워드: 실내주행

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완전 자율주행 자동차의 실내공간 설계를 위한 문헌연구 기반의 실내행위 분석 및 유형화 (Analysis and Classification of In-Vehicle Activity Based on Literature Study for Interior Design of Fully Autonomous Vehicle)

  • 권주영;주다영
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.5-20
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    • 2018
  • 최근 상용화를 앞두고 국제적으로 활발히 연구되고 있는 완전 자율주행 자동차는 기존의 자동차에 비해 이동하는 시간을 활용할 수 있는 가능성이 높아져 생활공간이 될 것이라고 기대되면서 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성에 대한 중요성이 매우 높아졌다. 완전 자율주행 자동차에서의 경험이 이동하는 목적을 넘어 생활공간에서 느끼는 만족으로 충족되기 위해서는 실내행위를 지원하는 공간이 조성되어야 한다, 이를 위해 실내공간에서의 사용자의 행위 유형이 무엇인지에 대한 고찰이 필요하다. 이러한 중요성에도 불구하고, 현재까지 완전 자율주행 자동차를 대상으로 실내행위에 대한 정의를 규정한 논문은 국내에서 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 자동차 내 실내행위 범위를 분석 및 유형화하고, 실내공간 배치에 따른 실내행위와 자동차의 특수성을 종합적으로 고려하여 완전 자율주행 자동차의 실내공간 설계 가이드라인을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적 달성을 위해 국내외 자동차 제조사 및 부품사의 자율주행 자동차 콘셉트 사례분석, 인간의 생활행위 및 생활시간, 공간과 행위에 대한 소비자 니즈(needs) 관련 문헌을 분석하여 완전 자율주행 자동차 내에서 요구되는 행위를 분석하였다. 그 결과 실내행위는 '업무 및 학습', '가정생활 및 개인관리', '휴식', '취미 및 사교'로 유형화되었고, 도출된 결과를 기반으로 종합적인 실내공간 설계 가이드라인을 제시하였다. 본 연구는 실내공간 설계를 위한 새로운 방향성을 고안하여 제시하였다는 점에 의의가 있으며, 본 연구를 바탕으로 하여 일상의 생활시간을 보낼 수 있는 공간인 새로운 미래의 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.

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리튬이온 배터리를 적용한 실내용 전동휠체어 주행특성 분석 (Analysis of driving characteristics of electric wheelchair for indoor driving using lithium-ion battery)

  • 김영필;함헌주;홍성희;고석철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.857-866
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    • 2020
  • '이동'이란 사람들이 매 순간 행동하고, 타인과 교류하며 특정 목적을 달성하는 '장소'의 확장 개념으로 이동에 불편함을 느끼는 사회적 교통약자에게 있어 이동보조수단인 휠체어는 신체적·정신적 삶의 질을 향상하는데 아주 큰 영향을 발휘한다. 이러한 휠체어는 수동식 휠체어와 전동식 휠체어로 구분되는데, 수동식 휠체어는 이용자의 팔과 손의 힘으로 앞으로 추진하게 된다. 하지만 전동식 휠체어는 배터리를 통해 모터에 전기에너지를 공급 해 주고, 모터의 회전에 의해 앞으로 추진하게 된다. 전동휠체어는 주로 실외활동을 중점으로 개발되고 있으나 최근에는 일상생활의 주 공간인 실내용 이동보조수단에 대한 개발 요구가 증가하게됨에 따라 실내용 전동휠체어 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 실내용 이동보조수단의 경우 공간의 특성상 단거리를 반복 주행하므로 본 연구에서는 전동휠체어의 단거리 주행에 따른 리튬이온배터리의 주행특성을 확인하고, 연속주행의 리튬이온배터리 주행특성을 비교분석하였다. 단거리 주행의 경우 리튬이온배터리의 방전종지전압 도달 시 까지 5초 주행 1초 정지를 반복수행하였다. 리튬이온 배터리를 적용한 실내용 전동휠체어의 주행특성을 분석한 결과 실내 이동을 고려한 단거리 주행시험의 경우 연속주행보다 주행시간이 2.8% 짧아진 것을 확인하였다. 실내용 전동휠체어의 회전모터에 인가 된 전류의 경우 실내 이동을 고려한 단거리 주행이 연속주행 보다 15.4% 높게 나타난 것을 확인하였다.

감성적 경험을 위한 완전 자율주행 자동차 실내공간 디자인 방안: 실내행위에 대한 소비자 의식조사를 중심으로 (Interior Design of Fully Autonomous Vehicle for Emotional Experience: Focused on Consumer's Consciousness toward In-Vehicle Activity)

  • 권주영;주다영
    • 감성과학
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    • 제21권1호
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    • pp.17-34
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    • 2018
  • 스스로 완벽하게 목적지까지 주행하는 완전 자율주행 자동차 시대가 가까운 미래에 도래할 것으로 예상되면서 자동차 산업은 1800년대 후반에 자동차가 탄생한 이래 큰 변화를 꾀해야 할 중대한 전환기를 맞이하고 있다. 완전 자율주행 자동차는 단순한 이동수단의 개념을 넘어 생활공간으로 정의되어지며, 앞으로 실내공간을 중심으로 큰 변화가 나타나게 될 것이라고 전망되고 있으나 완전 자율주행 자동차 실내공간 디자인에 대한 기존 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 생활공간이라는 개념에 적합하도록 사용자의 감성적 경험을 충족시켜줄 수 있는 근본적인 디자인 요소인 실내행위에 대한 분석을 통해 실내공간 디자인 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 완전 자율주행 자동차의 실내행위에 대한 소비자 의식을 조사하였다. 분석 결과 국내 소비자들은 완전 자율주행 자동차 내에서 '수면 및 휴식', 'TV 및 영화 시청', '음악감상' 등 개인 중심 행위 중에서도 휴식 및 감상 활동과 관련된 실내행위에 대한 필요성을 인지하고 있었으며, 본 연구 결과를 바탕으로 완전 자율주행 자동차 실내공간 디자인 방안을 제안하였다. 본 연구는 소비자 니즈(needs)를 정량적 방법으로 분석하여 실내공간 디자인 방안을 새로운 시각으로 제시한 선도적인 연구라는 점에서 중요한 의미를 지닌다.

실내 환경에서 이동체의 경로 추정을 위한 딥러닝 기법 (A Deep Learning Technique for Path Estimation of Mobile Objects in Indoor Environments)

  • 백기환;인정환;장석진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.143-144
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    • 2019
  • 자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.

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라이다 기반 실내 자율주행 차량에서 신경망 학습을 사용한 성능평가 (Performance Evaluation Using Neural Network Learning of Indoor Autonomous Vehicle Based on LiDAR)

  • 권용훈;정인범
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권3호
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    • pp.93-102
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    • 2023
  • 클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

실내 복도환경에서의 컨벌루션 신경망을 이용한 드론의 자율주행 연구 (Autonomous Drone Navigation in the hallway using Convolution Neural Network)

  • 조정원;이민혜;남광우;이창우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.936-942
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    • 2019
  • 실내 자율 주행은 실외 환경에서의 자율 주행과는 다른 환경적인 요소가 주어진다. 폐쇄된 환경에서 좁은 길을 따라 주행해야 하며, 불규칙한 조명, 계단과 같은 지형의 특성, 바닥에 산재한 장애물 등 실외 환경과 다른 요소를 극복해야 한다. 또한 실내 복도에서의 주행은 텍스처가 유사하거나 다양성이 적은 환경의 경우 복잡한 환경에 비해 인식에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양성이 적은 실내 복도환경에서의 컨벌루션 신경망(CNN)을 이용한 자율 주행 드론을 연구한다. 설계한 신경망은 드론의 전면 카메라로부터 이미지를 받아온 후, 그 이미지를 바탕으로 다음 경로를 예측하여 드론을 조향한다. 총 38번의 주행 테스트 결과, 복도 주변의 벽이나 문에 부딪히지 않고 직선 구간을 완주하여 다양성이 적은 실내 환경에서의 주행 성능을 확인할 수 있었다.

SLAM을 이용한 카메라 기반의 실내 배송용 자율주행 차량 구현 (Implementation of Camera-Based Autonomous Driving Vehicle for Indoor Delivery using SLAM)

  • 김유중;강준우;윤정빈;이유빈;백수황
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.687-694
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    • 2022
  • 본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.

완전자율주행자동차 실내행위 유형에 따른 탑승자의 심리적 안전성 확보를 위한 실내 공간 설계 (Design of Interior Space for Psychological Safety of Passengers according to In-Vehicle Activity of Fully Autonomous Vehicle)

  • 유지민;권주영;주다영
    • 감성과학
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    • 제24권2호
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    • pp.13-24
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    • 2021
  • 자율주행 5단계(mind-off)에서는 운전에서 해방된 탑승자가 차량 내에서 대면 대화, 업무, 휴식, 영화 감상 등의 다양한 활동이 될 것으로 예상된다. 특히 자동차 실내 공간의 다양한 변화가 예상된다. 또한 미국자동차협회(American Automobile Association)가 시행한 조사에서 73%가 자율주행 자동차에 탑승하는 것이 두렵다고 응답하였고, 자율주행 5단계에서는 안전의 주체가 자율주행자동차로 이양이 예상되므로 사용자 경험 관점에서 연구가 이루어져야 한다. 최근 완전자율주행자동차의 안전성 확보에 관한 다양한 연구가 이뤄지고 있으나 실제 탑승자의 심리적 안전성 확보 관점에서의 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 AHP 분석 기법에 기반하여 설문조사를 진행하였다. 그 결과 각 실내 행위 유형에 따라 탑승자의 심리적 안전성 확보를 위한 자동차 안전장치의 우선순위를 도출하였고 도출된 결과를 기반으로 탑승자의 심리적 안전성을 확보를 위한 실내 공간을 제시하였다. 본 연구는 탑승자의 심리적 안전성을 충족하는 실내공간 설계를 위한 방향성을 제시한 것에 의의가 있으며, 이를 바탕으로 사용자의 심리적 안전성 확보를 위한 완전 자율주행 자동차 실내 환경 조성이 이루어질 것으로 기대한다.

고속철도 차량의 실내소음 특성 연구 (A Study on Interior Noise Characteristics of High-speed Trains)

  • 노희민;최성훈;김석원;홍석윤
    • 한국철도학회논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.14-19
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    • 2013
  • 고속철도차량의 실내소음은 승객에서 불쾌감, 피로감 및 스트레스를 유발하는 요인으로 이에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 특히, 고속철도 차량이 개활지와 터널 등 다양한 주행환경에서 운행되고 있는 우리나라 현실에서는 이러한 환경에서의 실내소음 변화에 대한 구체적인 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 현재 우리나라에 운영되고 있는 고속철도 차량에 대한 실내 소음의 특성을 분석하는 연구를 수행하였다. KTX와 KTX-산천 차량의 실내에 마이크로폰을 설치하여 주행 시 발생하는 실내소음을 분석하였으며, 축상, 대차 및 차체 가속도 센서를 설치하여 구조기인의 원인이 되는 진동을 검토하였다. 본 연구를 통해서 고속철도 차량의 속도에 따른 실내소음의 특성이 도출되었으며, 주행 환경이 실내소음에 미치는 영향을 개활지와 터널주행 시 발생하는 실내소음의 차이를 통해서 검토하였다. 또한, 차체진동과 실내소음에 대한 전달함수분석을 통해서 차체진동이 실내소음에 미치는 영향을 검토하였다.

LED 조명 기반 실내위치 인식 시스템을 이용한 이동로봇의 방향 검출 및 자율주행 (Direction detection and autonomous mobile robot using LED lighting-based indoor location recognition system)

  • 방재혁;박수만;이건영
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1298-1299
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    • 2015
  • 이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.

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