• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.75-78
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• 2005

텔레매틱스 서비스를 위한 많은 어플리케이션들이 개발 됨에 인해 테스트를 위한 도로 네트워크 기반의 이동객체 궤적데이터의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 이동객체들의 실 궤적 데이터와 유사한 합성 궤적 데이터를 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 그리고 실제 구현 결과와 실 데이터와의 속도 패턴을 비교하여 실 데이터와의 유사성을 보인다.

• 자동차안전학회지
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• 제10권1호
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• pp.38-44
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• 2018

This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제28권6호
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• pp.449-458
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• 2016

강박스거더교의 온도하중을 위한 유효온도를 산정하기 위하여, 강박스거더교의 시험체와 실교량에서 온도 데이터가 2년간 측정되었다. 이 실험체와 실교량의 온도 측정결과를 바탕으로 대기온도에 대한 최고 및 최저 유효온도를 2014년, 2015년, 그리고 연속 2년간 산정하였다. 산정된 최고, 최저 유효온도는 EURO code, 그리고 현행 도로교 설계기준과 서로 비교 평가되었다. 2년간(2 year) 측정한 데이터 기준으로 최대 유효온도와 Euro code의 결정계수는 교량 시험체에서 R=0.894, 실교량에서 R=0.927이 산정되며, 최저 유효온도는 교량 시험체에서 R=0.992, 실교량에서 R=0.813이 산정되었다. 또한 연구 결과는 도로교설계기준(한계상태설계법)의 최고온도와 유사하든가 약간 초과하는 것으로 평가되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.497-499
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• 2020

자율주행 차량이 많아지고 차량의 ECU가 고도화되면서 정확한 차량의 데이터를 획득하고 분석하여 활용하는 것이 중요해지고 있다. 현재에는 내연 기관 차량의 ECU 데이터를 얻기 위해서 OBDII 포트(규격)에 기반한 CAN동선을 주로 이용하고 있다. 하지만 OBDII 규격을 통해서 연비와 같은 중요한 차량 정보를 얻는 경우, 변환식 (MAF 센서(흡입 공기량 센서)와 공기/연료 비율을 이용)의 오차 범위가 커서 데이터의 정확도가 낮다. 본 연구에서는 머신 러닝 기법 중에 하나인 회귀 기법을 통해서 기존의 계산보디 더 정확한 연비를 구할 수 있는 모델을 개발하였다. 이러한 모델 개발을 통하여 차량의 RAW 데이터를 기반으로 필요한 차량 데이터를 정확하게 구할 수 있게 되었으며 20회가 넘는 실 도로주행을 통해서 본 모델의 정확도를 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.505-513
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• 2017

최근, 더욱 상세하고 정확한 추정 결과를 위해 소지역추정(small area estimation; SAE)의 연구가 많이 진행되고 있다. 그 중 공간회귀모형 (spatial regression model)을 이용한 방법이 주를 이루고 있는데 이를 사용하기 위해서는 공간이웃 (spatial neighbor)의 정의가 필요하다. 본 연구에서는 공간이웃을 정의하는 방법으로 도로네 삼각망 (Delaunay triangulation; DT)을 소개하고 k-최근접 (k-nearest neighbor; KNN)과 비교하여 분석한다. 두 가지 공간이웃을 정의하는 방법중에서 어떤 방법으로 이웃을 정의하는 것이 효율적인지 알아보기 위해 시뮬레이션을 실시하였고, 지가 (land price)데이터를 이용하여 실 데이터를 분석하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제10권4호
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• pp.40-49
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• 2018

Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2003년도 춘계 학술발표회논문집
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• pp.442-448
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• 2003

최근 장대교량의 건설이 증가하고 지진에 대한 관심이 고조되면서 교략의 내진설계와 면진설계가 교량설계의 주요항목으로 자리잡게 되었다. 특히 최근 ILM교량과 같은 다경간 장대교의 경우 지진시 교량의 상부구조와 하부구조를 격리시켜 주기를 변화시키는 LRB를 이용한 면진설계가 주로 이루어지고 있다. 그러나 아직까지 국내에는 Mt5의 거동과 기본성능에 대한 실험데이터가 절대적으로 부족하며, 따라서 그 특성을 엄밀히 검증하지 못한 채 고속도로 및 국도상의 교량에 LRB를 다수 사용하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 실교량에 사용될 LRB에 대하여 기본성능 중의 하나인 피로마모시험을 수행함으로써 온도하중과 같은 반복하중에 대한 LRB의 피로거동을 모사하고 피로시험 전.후의 기본성능의 변화를 파악하였다. 이러한 LRB의 기본성능에 대한 실험온 LRB의 성능에 대한 검증과 함께 LRB의 거동에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 기본 자료로 축적할 수 있으며, 현재 한국도로공사 도로교통기술원에서 마련중인 지진격리장치(LRB) 성능시험기준(안)의 정립에 기초 자료로참고하고자 한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.575-582
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• 2015

The Durability cycle is very important for the success of vehicle testing to evaluate Retarder. The purpose of this study is to develop the durability mode on performance evaluation of retarder. Commercial vehicles are equipped with an auxiliary braking device in order to increase safety. A typical device for retarder depends heavily on imports. Domestic development has now become an urgent task. But, No state has an evaluation method for performance evaluation of the auxiliary braking device. We presented the durability test mode for the performance evaluation of the retarder was verified experimentally.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.