운전자지원시스템과 같은 자동화 시스템은 필연적으로 시스템에 대한 운영자의 신뢰와 적응을 초래하는 데, 이는 결국 동시에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 가져온다. 적응순항제어시스템은 대표적인 운전자지원시스템으로서 앞 차량과의 안전 거리와 속도를 자동적으로 제어하여 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킨다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 방심 효과를 조사하였다. 차량 시뮬레이터를 이용하여 왕복 2차선과 4차선이 혼합된 자동차 전용도로의 가상 주행 환경을 구축하고, 다양한 주행 상황하에서 운전자의 조종 능력과 대처 능력을 파악하였다. 연구 결과, 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 적응은 운전자의 성향에 관계없이 일관된 차간 거리 시간, 가감속값 등을 설정하도록 유도하였고, 결과적으로 안전도와 편의성을 향상시킴을 확인할 수 있었다. 그러나 맹목적인 신뢰와 적응은 돌발 상황에 대한 대처 능력의 저하, 주의 산만, 방심 등을 초래하였고, 결과적으로 안전도를 저하시킴도 확인할 수 있었다. 운전자지원시스템의 이러한 부정적인 효과를 방지하고, 보다 견실하게 운전자의 편의성과 안전도를 향상시킬 수 있는 방안이 요구된다.
본 논문에서는 운전자의 안전 및 승차감을 향상시키기 위한 운전자 지원 시스템 기술의 개발 현황과 최근 연구 동향에 대해서 언급하고 있다. 더 나아가 운전자 지원 시스템의 궁극적인 목표인 자율 주행 제어 시스템을 구현하기 위해서 전세계적으로 활발히 진행되고 있는 연구 개발 현황 및 주요 이슈들에 대해서 간략히 언급하고 있다. 마지막으로 지능형 자동차 및 자율 주행 자동차의 개발에 따른 사회적 기대 효과를 다루고 실제 지능형 자동차 및 자율 주행 자동차 기술의 구현을 위해 남아있는 과제에 대해 간략히 언급하고 있다.
버스운전자의 안전운행을 확보하기 위해서는 운전자 교통사고 원인 등을 분석해 안전운행을 지원 할 수 있는 정책이 뒷받침되어야 한다. 따라서 국토교통부는 사업용 차량에 운전자를 보조하는 첨단 운전자지원시스템 중 전방충돌경고장치, 차선이탈경고장치의 장착의무대상을 단계적으로 확대하는 방안을 마련한 바 있다. 그러나 버스운전자 교통사고분석과 관련된 기초 연구는 국내에서 많이 수행되고 있지 않아, 버스사고예방을 위하여 향후 버스운전자에게 가장 필요한 첨단 운전자지원시스템이 무엇인지에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 버스유형 및 반복사고 여부별 사고심각도를 분석하고 개선방안으로 버스의 첨단 운전자지원시스템 지원 방향을 제시하는데 목적이 있다. 사고심각도 분석은 순서형 로짓 모형을 이용해 분석하였으며 분석결과, 차대사람사고는 모든 모형에서 통계적으로 유의미하게 선정되었고 법규위반항목의 속도위반, 신호위반, 승객을 위한 안전조치위반이 제안된 모형에서 공통적으로 선정되었다. 따라서 향후 버스 대 사람사고를 감소시킬 수 있는 보행자감지시스템, 보행자 자동긴급제어장치의 설치가 반드시 필요하다.
본 연구는 인간에게 있어서 정보의 습득으로 가장 쉬운 음성을 이용하여 자동차의 정보를 전달하는 운전자의 지원 시스템의 구현에 관한 내용으로, 제작된 시스템은 여러 가 지 입력 신호(연료량, 엔진 냉각수 온도, 오일 압력, 자동차 속도, 엔진 속도, 문 열림 경고, 안전 벨트 경고, 주차 브레이크 등)에 따라 음성 경고 문장을 발생하게 된다.
안전운전 지원 시스템 개발을 위해서 고려되어야 할 요소는 차량정보, 운전자정보, 외부 환경정보가 있다. 기존의 안전운전 지원 시스템 개발은 주로 차량의 종방향 제어, 횡방향 제어, 조향각 제어 등 차량으로부터 직접 추출한 주행정보를 이용하여 운전자의 안전유무를 평가하였다. 그러나 최근의 조사결과에 따르면 교통사고의 90%이상이 운전자 실수에 의해서 발생한다는 것을 알 수 있다. 이와 관련하여 차량의 주행 정보뿐만 아니라 실제 운전자가 주행 중에 행하게 되는 행동정보기반의 안전운전지원시스템 개발이 활발히 연구되어 지고 있다. 본 논문에서는 운전자의 행동정보를 이용한 안전운전 평가시스템의 설계 개념과 안전운전 평가시스템의 핵심 요소인 표준모델 구축 방법에 대해서 논의하고자 한다.
2020년 자동차산업의 핵심 키워드는 새로운 교통수단과 이동 서비스를 제공함으로써 새로운 비즈니스의 기회를 창출해야 하는 '이동성의 재발견', 글로벌시장의 다양한 소비자에게 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 시스템을 모색해야 하는 '전방위적 유연성', 미래사회 산업의 패러다임 변화에 대응하기 위해 자동차업체 이외의 new players의 참여를 유도하고 공존할 수 있는 열린 산업문화를 구축해야 하는 '소통과 협력', 미래경쟁력 확보를 위해 핵심기술의 선점과 상품화 노력을 강화해야 하는 '첨단기술의 융합'으로 요약할 수 있다. 그리고 미래 자동차산업의 경쟁력은 자동차 자체를 만드는 기술력 보다는 융합기술을 접목한 신서비스의 소비자 니즈 충족이 관건인 점을 감안할 때, 최근에 관심이 집중되고 있는 스마트카에 대한 적극적인 대처가 미래 자동차산업의 경쟁력을 확보하고 우리나라 자동차산업의 지속 성장을 보장할 수 있다고 판단된다. 이러한 스마트카는 운전자 지원이 중요하고 운전자 수용성, 사회적 수용성, 산업적 수용성의 기본원칙을 만족해야 하며 여기서 운전자 지원의 형태로는 인식의 지원, 판단의 지원, 조작의 지원을 그리고 지원의 기능으로는 크게 지각기능의 확대, 정보제공, 경보, 사고회피 지원제어, 운전부하 경감제어를 들 수 있다. 운전자 수용성이란 스마트카의 다양한 기능들이 가능한한 운전자에게 쉽게 전달되어야 하고 운전자가 이들 기능들을 과신하여 의존하는 일이 발생해서는 안된다는 것을 의미한다. 아울러 스마트카의 기능은 어떤 조건에서 효과가 어느 정도로 기대될까를 분명히 정해둘 필요가 있다. 즉 사회적 측면에서의 표준화, 법규화가 병행되어야 함을 의미하고 이것이 사회적 수용성이라고 할 수 있다. 마지막으로 산업적 수용성이란 자동차 산업은 기존 사업을 지속 성장시키고 new players에게는 새로운 사업에 참여할 수 있는 기회가 정당하게 주어져야 함을 의미한다.
본 논문에서는 자동으로 차량의 방향지시등 점멸 기능을 제어할 수 있는 새로운 방식의 방향지시등 제어 시스템을 제안한다. 차량의 진행 방향에 대한 운동 모멘텀을 인식하기 위한 모션 인식 센서를 채용하여, 제안된 방식의 ADAS 시스템은 차선 변경시 운전자가 방향지시등 레버를 조작하지 않을 경우에 차량의 진행 방향을 감지하여 자동으로 방향지시등의 점멸을 제어하도록 개입할 수 있다. 제안된 제어 시스템은 오토바이 실차에 장착되어 운전자의 안전을 위한 운전자 지원 시스템(ADAS) 으로서의 기능을 확인하였다.
완전자율주행(Auto Driving, AD) 실현을 위한 다양한 기술적, 사회적 접근이 진행되고 있으며, 동시에 통신 네트워크와 확장된 첨단운전자지원시스템을 포함하는 협력주행(Cooperative Driving, CD)에 대한 개발이 진행되고 있다. CD에서는 운전자와 시스템의 역할 분담과 주행 안정성 확보가 중요하기 때문에 운전자와 차량 간 효율적인 인터페이스 방안이 요구된다. 본 연구는 CD에서의 운전자와 시스템의 역할과 기능을 고려하여 운전자, 시스템 및 불확실성을 내재한 주행 환경을 포함하는 연구모델을 제안한다. 또한 주행 환경에 대한 분석과 연구모델을 이용하여 CD에서의 다양한 주행 상황에 대응해야하는 운전자와 차량 간의 효율적인 인터페이스 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 제안된 연구모델과 인터페이스 방안은 CD 시스템 설계, 운전석 모듈 개발 및 인터페이스 디바이스 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 첨단 운전자 지원 시스템 분야에 딥러닝 기술을 접목하여 기존의 기술보다 뛰어난 성능을 보여주기 위한 여러 연구들이 진행 되고 있다. 이러한 동향에 맞춰 본 논문 또한 첨단 운전자 지원 시스템의 핵심 요소 중 하나인 차로이탈 경고시스템에 딥러닝 기술을 접목한 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 기존의 차선검출 기반의 경고시스템과의 비교 실험을 통해 그 성능을 평가 하였다. 고속도로 주행영상과 시내 주행영상을 이용한 두 가지의 서로 다른 환경에서 모두 제안하는 방법이 정확도 및 정밀도 부분에서 더 높은 수치를 보여주었다.
본 논문에서는 운전자의 주행습관 속에서 안전운전에 지원을 위한 정보 획득 및 분석 장치를 구현하였다. 안전운전 지원을 위하여 공격적 운전행동을 정의하고 운전 중 행동을 인식할 수 있는 정보 획득 방법을 고안하였다. 정보 수집 장치와 정보 분석모듈 그리고 운전행동 비교모듈을 설계하여 정보의 정확성을 높였으며. 운전자의 평소 운전행동과 비교하여 이상행동을 검출하여 경고할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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