• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.9-14
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• 2002

The durability prediction of emission control components, especially 02 sensor and catalytic converter, is getting more important as emission regulation is getting stricter and vehicle durability mileage requirement is also extended from 80,000 ㎞ to 160,000 km in Korean market. And the duration of vehicle mileage accumulation to get vehicle exhaust emission deterioration factor for certification is required to be shorter in order to reduce the vehicle development time. Since most of the vehicle emission development tests are done on chassis dynamometer and aging bench by using vehicle aging modes, real road condition and in-use driving patterns must be reflected into them to predict the vehicle emission level and to meet emission regulation especially at high mileage. In order to get the frequent driving pattern of vehicle and the aging characteristic of emission components, a vehicle was tested by changing drivers and driving roads around Seoul. Real road driving patterns were analyzed and compared with those of the certification modes which are well known in automotive industry.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.194-210
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• 2023

자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR는 운전자의 눈을 대신하여 주변 환경을 검지하는 데 활용되며, 그 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 최근에는 자율주행차량에 장착된 LiDAR의 성능을 시험하는 요구가 높아지고 있다. 많은 LiDAR 성능 시험은 시뮬레이션 및 실내환경에서 수행되고 있어, 실외환경 및 실도로 환경에서의 시험은 미미한 상황이다. 이에 본 연구는 LiDAR 성능을 실내와 실외에서 동일한 조건으로 비교하여, 실내외 시험 간의 관계를 확인하고, 각각의 특징과 역할을 정립하고자 하였다. 실험결과 조광환경(직사광선, 실내) 및 검지물체에 따라 LiDAR 검지성능이 달라지는 것을 확인하였다. 특히, 거리증가와 강우량 증가에 따른 Intensity 감소 영향은 실외에서 보다 크게 나타남에 따라 물체에 대한 LiDAR 검지 성능 시험 시 실내외 실험이 모두 필요함을 제시하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 센서활용 연구 수행 기관 및 LiDAR 대응 시설물 연구 기관에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.94-101
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• 2021

현재 국내에서 내진성능관리 실무에 사용되고 있는 내진성능관리-의사결정 지원기술은 개별시설물의 내진성능을 정성적인 지수 값에 근거한 내진보강 우선순위만을 결정하고 있어 내진보강이 되었음에도 불구하고 지진 시 도로가 정상적인 교통통행기능을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 단점을 극복하고 도로망관점에서 내진성능관리를 수행할 수 있도록 의사결정에 필요한 다양한 판단자료를 제공할 수 있는 새로운 내진성능관리 의사결정지원 기술이 필요하다. 본 논문에서는 교량, 터널, 사면, 옹벽으로 구성된 포항시 도로망을 대상으로 "지진위험도평가"를 적용하여 정량적인 지진 전·후 직·간접 피해규모 산출, 내진보강 전후의 직·간접 피해규모 비교에 의한 내진보강효과 검토, 이를 통해 수행 할 수 있는 내진보강 우선순위 선정, 필요예산 계획, 방재도로선정 등의 다양한 의사결정 사항들을 제시하였다. 또한 지진 위험도평가 방법을 이용한 내진성능평가를 시각적으로 구현하여 의사결정자들이 직관적으로 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하기위해 개발된 의사결정지원 소프트웨어를 소개하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.160-173
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• 2021

최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R²)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.28-46
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• 2021

교통사고의 발생원인 중 85-90%는 인적요인으로서, 인지·판단·제어 속도가 빠른 자율주행차는 인적요인으로 인한 교통사고를 예방하기 위한 대안이 될 수 있다. 그러나 자율주행차 도입을 통한 교통사고 피해 감소를 위해서는 자율주행의 안전성 확보가 선행되어야 한다. 따라서 실도로와 유사한 환경에서 반복·재현 시험주행을 통해 도로·교통 환경 변화에 따라 자율주행차가 적절하게 대응할 수 있는지를 검증할 필요가 있다. 이 연구에서는 기구축된 국내외 테스트베드의 현황 비교·분석 및 자율주행차 실험도시(K-City)의 경영환경분석(PEST, SWOT 분석)을 통해 K-City의 고도화 및 차별화, 체계적인 발전을 위한 다양한 관점에서의 전략을 수립하였으며, 각 발전 전략을 달성하기 위한 전략 과제를 도출하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.132-145
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• 2020

4차 산업혁명의 도래로 정밀도로지도는 미래형자동차, 물류, 로봇 등의 분야에서 자율주행의 위치결정을 위한 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 특히, 자율주행자동차는 자기위치 결정뿐만 아니라 LiDAR, GNSS, Radar, 스테레오카메라 등 다양한 센서에서 감지하는 대상체의 정확한 위치결정을 위하여 정밀도로지도의 의존도가 더욱 증대되고 있는 실정이다. 현재 자율주행 및 C-ITS 기술이 현실화됨에 따라 정밀도로지도의 정밀한 위치정보에 대한 요구가 증가하고 있으며, 각종 변화정보의 감지 및 실시간 정보 융합에 따른 새로운 정밀지도 생성 기술 요구도 함께 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정밀도로지도와 관련된 국내·외 표준 및 관련된 제반 환경의 동향을 분석하고, 이를 기반으로 현재 정밀도로지도를 구축하는 기관별로 표준 정밀도로지도와 비교하여 활용성을 연구하였다. 또한 추가적으로 표준 정밀도로지도에 대하여 실제 자율주행자동차에 적용하기 위한 정밀도로지도를 재가공하여 활용성을 연구하였다. 연구 결과 표준 정밀도로지도는 항법레이어 구축과 교통안전시설의 재가공이 필요하나 다양한 기관이 유용하게 활용할 수 있도록 구축되어 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시한 결과를 기반으로 자율주행 협력모델에서 기관별 레이어 분류와 정의 등에 대하여 추가적인 연구가 진행된다면 보다 효율적인 정밀도로지도 및 도로 주변 공간정보가 구축 및 갱신이 이루어질 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.57-66
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• 2011

이 연구의 목적은 퍼지 소속함수와 GIS 공간분석을 이용하여, 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이동현황조사시 지목변경 대상필지를 선정하는 방법을 연구하는데 있다. 인천 중구의 구도심지역과 계양구의 신도심 임야지역을 연구 대상지역으로 선정하여, 연속지적도, 한국토지정보시스템의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료를 GIS 공간분석 하였다. 도로 및 실폭도로 레이어에 편입된 연속지적도 각 필지의 면적 비율을 임계값으로, 퍼지소속함수를 이용하여 지목변경 대상필지 적합지수를 계산하였다. 마지막으로 적합지수를 시각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 활용하여, 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 지목변경 대상필지로 최종선정 하였다. 최종선정 결과, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석방법은 기존의 수기 방법에 비하여, 선정기간이나 방법론적으로 효율적인 것으로 판단되며, 임야지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 신도심에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.207-213
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• 2019

대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.