본 연구는 운전자 개입 없이 운행이 가능한 전기차 기반의 자율주행 택시인 로보택시에 대하여 혜택요인과 희생요인을 전반적으로 고려한 가치기반수용모델 기반의 사용자 수용성 영향 요인을 분석하였다. 지각된 혜택(지각된 유용성, 지각된 즐거움), 지각된 희생(기술적 특성, 지각된 비용), 사용자 경험(차량공유서비스, 택시, 자율주행자동차, 자가용)을 독립변수로 최종 선정하여, 경기도민 429명을 대상으로 지각된 가치 및 수용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 결과, 지각된 혜택 요인에 해당하는 지각된 유용성과 지각된 즐거움, 지각된 희생 요인에 해당하는 지각된 비용이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 지각된 가치는 로보택시 수용 의도에 영향을 미치고, 일부 사용자 경험이 지각된 혜택 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 가치기반수용모델 결과를 로보택시 활성화를 위한 서비스 설계에 접목시킬 수 있는 중요한 의미가 있으며, 나아가 연구 결과를 효과적으로 이용하기 위한 이론적 근거를 제공할 수 있다.
최근 과학 기술의 발전으로 첨단 자율 기능을 탑재된 차량의 출현이 가능하게 되었으며, 기존 차량에 추가된 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems: ADAS)은 기존 차량에 추가된 이러한 자율 시스템들의 좋은 예라 할 수 있다. 이러한 시스템은 다수의 작동 모드를 가지는데 운전자들이 현재 수행중인 작동 모드를 잘못 인지하게 되면 교통사고가 일어날 수 있음이 관찰되고 있다. 본 연구에서는 적응 순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC) 시스템을 장착한 자동화된 자동차의 운전자 인터페이스를 설계하고 이를 정형 기법을 통한 분석과 피실험자를 이용한 실험을 통해 모드 혼동 발생 여부를 검증하고 이를 개선하는 연구를 수행하였다. 이를 통해 모드 혼동을 방지하기 위해서는 시스템에 대한 심성 모델의 정확성과 간결성뿐만 아니라 인터페이스 구현시 디스플레이의 명확성이 또한 매우 중요하다는 것을 확인하였다.
Virtual human models are widely used to save time and expense in vehicle safety studies. A human model is an essential tool to visualize and simulate a vehicle driver in virtual environments. This research is focused on creation and application of a human model fer virtual reality. The Korean anthropometric data published are selected to determine basic human model dimensions. These data are applied to GEBOD, a human body data generation program, which computes the body segment geometry, mass properties, joints locations and mechanical properties. The human model was constituted using MADYMO based on data from GEBOD. Frontal crash and bump passing test were simulated and the driver's motion data calculated were transmitted into the virtual environment. The human model was organized into scene graphs and its motion was visualized by virtual reality techniques including OpenGL Performer. The human model can be controlled by an arm master to test driver's behavior in the virtual environment.
자동차의 과도한 차체 운동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력으로는 운전자에 의해 가해지는 조향 핸들 조작이다. 급격하고 과도한 핸들 조작은 SUV 차량처럼 기하학적 및 동역학적 특성에 따라 차량 전복 현상도 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이에 대응할 수 있는 제어 시스템의 구조화에 대하여 다음과 같이 기초 연구를 수행하였다. 운전자 조종으로 유발되는 횡방향 거동에 대한 수학적 모델링을 수행하고, 이를 토대로 차체 운동을 제어할 수 있는 제어기를 설계하였다. 파라미터 불확실성으로 인한 모델링 오차에 대해 강건한 제어 성능을 확보하기 위하여 $H_{\infty}$ 알고리즘을 적용하였다. 비 연성화된 1/4 차량을 기반으로, 차체에 작용하는 모우멘트에 상응하는 동적 부하를 모사할 수 있는 모델을 제시하였다. 동적 시뮬레이션을 수행하여 부하 모사 모델의 타당성을 파악하였다. 차체- 차축- 서스펜션- 타이어로 조합되는 1/4 실험 차량 장치와 부하 모사 모듈, 서스펜션 제어 모듈 및 Hils 기술을 적용하는 차체 거동 제어 시스템에 대한 프레임워크를 제안하였다.
어린이 보호구역은 교통사고의 위험으로부터 어린이를 보호하기 위해 학교, 보육시설, 학원 등과 같은 시설 가운데 지정된 일정 구간을 말한다. 어린이 보호구역은 1995년 9월 제정된 이래, 2021년 1월까지 총 9번의 개정을 통해 강화가 됐음에도 어린이 보호구역 사고는 줄어들지 않고 있다. 본 논문은 방재디자인 기반의 어린이 보호구역 표준모델을 제시하고자 하였다. 연구의 방법으로는 문헌조사, 실증조사, 인식도 조사를 진행했다. 인식도 조사 대상은 어린이, 학부모, 운전자를 대상으로 조사를 진행하였다. 환경 조사 대상으로는 횡단보도, 자동차도로, 보행자도로, 신호등을 대상으로 조사하였다. 조사 결과 차량 운전자의 어린이 보호구역 시각적 인지가 어렵다는 점이 발견되었고, 보행자 도로를 이용하는 오토바이가 어린이에게 매우 위협적인 요소로 다가왔음을 알게 되었다. 이에 따라 방재디자인 중심의 개선된 어린이 보호구역 표준모델 디자인을 제시하였다.
포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.
Deep Drive 플랫폼 개발 기술인 HILS(Hardware In the Loop Simulation)는 시스템 모델에 근간을 둔 실시간 시뮬레이션 기법과 H/W를 접목시킨 실시간 해석 기법으로, 플랫폼 개발으로 현재는 난해성이 있는 자율 주행 자동차 실차의 테스트 베드를 구현하여, 여러 가지 실험을 통해 실제 차의 운행에 대한 피드백을 제공, 운전자로부터 안전을 보장하기 위한 기술 보장, 기술의 상용화, 양산화 연구에 도움을 줄수 있음.
본 연구에서는 자동차 창문의 개폐에 따라 공기의 내부 유동 해석을 통하여 여름철에 운전자와 동승자의 쾌적한 운전환경을 고찰하였다. 실제 운전 환경을 고려하여, 자동차 창문 개폐 상태로서의 에어컨 입구 조건들을 유동 해석에 적용하였다. 자동차 에어컨 토출구, 시트 그리고 실내를 모델링하였고, 차 내부에서의 공기유동을 해석하여 공기의 유동형상과 내부의 온도분포를 확인하였다. 본 해석에서는 공기 유입부와 배출구를 정하고 자동차 내부를 단열상태로 가정하고 내부공기와 창문 개폐의 영향만을 고려해서 결과를 보았다. 각 조건들의 해석을 고찰해보면 본 연구 모델들이 쾌적한 환경이 유지됨을 알 수 있었다. 차량 창문 개폐에 따른 내부에서의 유동에 대한 본 해석 결과는 디자인 분야에 융합하여 적용될 수 있다고 보인다.
자동차에 정보기술 도입비율이 높아짐에 따라서 최근 스마트 카, 커넥티드 카로 일컬어지기 시작했다. 스마트자동차 시스템이 적용되어 외부 네트워크에서 차량과 접속하게 되면서 통신보안 위협 또한 증가하고 있다. 차량에 다양한 보안 위협에 대한 모의시험 결과로 관련된 취약성이 사회적 이슈와 기사화 되고 있으며, 자동차 융합 보안통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자동차 해킹이 일반적인 해킹보다 위험한 것은 운전자의 생명위협 및 사회적인 혼란을 야기할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 차량 대 차량, 차 내부 통신 등에 안전한 통신을 위해 해시함수, 난수, 공개키, 타임스탬프 및 Password 등을 이용하여 융합 프로토콜을 설계하였다. 정형검증 도구인 Casper/FDR을 이용하여 검증하였으며 제안한 프로토콜이 보안적으로 양호하게 동작되며 외부 공격자의 공격에 안전함을 확인하였다.
본 논문은 전방차량 추적에 있어서 스테레오 카메라 패러렐 모델을 사용하여 전방 차량과의 거리 및 헤딩앵글 데이터를 추출하고 이들 데이터를 이용하여 무인자동차 ART(Binocular Autonomous Research Team vehicle)를 제어하는 방법에 관한 것이다. 무인자동창의 제어는 2개의 역전달 뉴럴네트워크의 일종인 TDNN(Time De-lay Neural Network)을 각각 독립적으로 사용하였다. 그중 하나는 S-TDNN으로 추적차량의 속도와 전방차량과의 거리를 제어하며, 다른 하나는 A-TDNN으로 무인차량의 스티어링 앵글을 전담 제어한다. 인간 운전자가 전방차량을 추적하면서 수집한 제이터를 이용하여 상기 뉴럴네트워크를 학습시키며, 학습된 뉴럴네트워크는 인간이 운전하였을 때와 같은 조건하에서 전방차량의 추적을 만족스럽게 수행하였다. 뉴럴네트워크를 이용한 제어프 로그램은 이식성이 높아 다른 종류의 차량에도 쉽게 적용할 수 있어 타모델에 적용 시에 개발경비와 소요 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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