자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
철도기술의 발전 이후 현재 도시철도에서는 국내 처음으로 열차의 안전한 운행 제어를 위한 자동/무인 운전이 가능한 자동 열차 운행 장치(ATO)를 도입해 안정적으로 정시 운행을 하고 있다. ATO 자동운전은 제어기준 값(목표속도)과 피드백 값(실제속도)간의 오차에 의한 전동차의 역행과 제동을 반복함으로 에너지 효율 낮다. 본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분 내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 모델링한다. 따라서 5호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 주행패턴에 따라 변화하는 주행에너지를 최소화하는 최적의 주행 패턴을 제시하였다.
본 연구의 목적은 운전 상황과 도로 상황에 따른 자율신경계의 반응을 측정하는 것이다. 지금까지의 생리 신호는 대부분 제한된 실험실에서 측정되었고, 이 결과들은 자연스러운 상황에 측정된 데이터와는 차이가 있을 것이다. 그러므로 보다 동적인 환경에서 인간의 감성을 추출하고자 본 연구를 수행하였다. 건강한 5명의 피험자로부터 심박 변화율, 피부 저항, 피부온도 등의 생리 신호를 측정하였다. 먼저, 정차, 정속 주행, 급출발, 급제동의 운전 상황 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였고, 둘째로, 직선 도로와 굴곡이 심한 도로에서 정속 주행을 하면서 생리 신호를 측정하여 도로상황 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였다. 정차 및 정속 주행에 비해 급출발, 급제동일 때, 직선도로에 비해 굴곡이 심한 도로에서 주행을 할 때 평균 R-R 간격은 감소하였고, 전력 스펙트럼의 (LF+MF)/HF비는 증가하였고, 피부온도는 감소하였고, 피부저항은 증가하였다. 본 연구로부터, 정차 및 정속 주행에 비해 급출발, 급제동일 때 그리고 직선도로에 비해 굴곡이 심한 도로에서 주행을 할 때 교감신경계의 활성화비가 증가한다는 일치된 경향을 관찰할 수 있었다. 앞으로 피실험자수를 늘려 보다 정확한 통계적 분석을 하고자 한다.
공격운전은 상대방 운전자에 대한 공격 의지를 가지고 위협을 가하는 매우 위험한 운전행태이다. 기존 연구의 경우 공격운전자에 대한 주행특성 및 유발요인 등 공격운전자를 초점으로 한 연구가 대부분인 것으로 나타났다. 그러나 공격운전을 안전성 관점에서 분석하기 위해서는 공격운전 가해자와 피해자간의 상호작용에 대한 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 Multi-Agent 주행시뮬레이션 환경을 구축하여 공격운전 가해자와 공격운전 피해자간의 차량간격 및 상대속도를 통해 상호작용을 분석하였다. 공격운전 가해자와 피해자의 가감속 패턴을 파악하고 차간거리를 통해 TTC(Time-to-Coillison)를 도출하였다. 또한 도출된 TTC를 EDF(Exponential Decay Function)를 통해 사고발생가능성으로 전환하여 일반운전과 공격운전의 사고발생가능성을 분석하였다. 분석결과, 공격운전 시 일반운전에 비해 사고발생가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 공격운전의 위험성을 경고하며, 공격운전 관리방안 수립을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
디지털 운행기록장치는 대한민국의 경우 2011년부터 상용차에 대해 법령으로 장착이 의무화되었다. 이 장치는 자동차의 속도, 주행거리, 브레이크 상태, GPS 위지청보 등을 수집하는 기록 장치로서 이를 통해 수집된 정보로 운전 형태를 파악하고 분석해준다. 그러나 초기 장치 구입비용과 전송 방식에 따른 월별 통신서비스 비용 때문에 일반 운전자의 사용이 제한된다. 따라서 본 연구는 일반 운전자도 위험운전행동을 분석하고 파악하여, 결과를 제공하는 스마트폰 어플리케이션의 설계 및 구현을 목적으로 한다. ECU(Electronic Control Unit)에서 얻을 수 있는 주행 데이터(가속 제동, 속도, 운전 시간 등)를 OBD-II(On-Board Diagnostic version II) Scanner를 통해 수집한다. 이 정보를 바탕으로 위험운전평가 알고리즘을 이용하여 실시간 분석한다. 상기 알고리즘은 대한민국의 교통안전공단에서 제공하는 위험운전(11종)에 대한 정의를 바탕으로 한다. 이를 통해 분석된 결과는 실시간으로 사용자에게 제공되며, SQLite를 이용하여 DB에 저장되고 통신사의 이동통신(3G,4G) 혹은 Wifi의 네트워크를 이용하여 연계 서버에 전송된다. 이 위험 운전 분석 어플리케이션을 통해 운전자들의 안전 운전을 유도하고자하며, 추후 운전습관 연계 보험의 도입에 따라 합리적이고 공정한 데이터를 제공하고자 한다.
본 연구는 고령운전자 운전특성 파악을 위한 실증적 분석의 일환으로 차량 시뮬레이터를 이용하여 고령운전자의 주행특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 기존연구 고찰에서 고령운전자의 주행특성 요소를 파악한 후, 시뮬레이션 환경을 구축하고 일반 운전자와의 주행 비교를 통해 고령자 운전특성을 명확히 도출하고자 하였다. 실험 결과 고령운전자는 주행속도, 운전조작(브레이크, 스로틀, 스티어링 작동) 등 차로편측을 제외한 모든 항목에서 일반 운전자와는 다른 주행특성을 보이는 사실을 확인하였으며, 주요 특성으로 차로변경 시 속도유지 및 적정 차간간격 확보가 어렵고, 돌발 상황 발생 시 정지거리와 소요시간이 더 많이 필요한 것으로 확인되었다. 결과적으로 고령운전자 주행거동의 일의적 특성을 입증할 수 있었고, 도로설계, 고령자 관련 교통정책 수립 등에 유효한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 운전자의 위험운전행동을 평가하고 정량화한 방법에 관한 것이다. 정량화 방법은 차량의 운행을 시작 이후 휴식 없이 연속적으로 주행한 시간, 과속, 급가속, 과속주행 시간 등 다양한 주행정보를 실시간으로 산출하도록 한다. 이러한 정량화된 위험운전행동 값은 개별로 안전운전지수로 제공하거나, 도로를 운행하는 운전자에 대하여 집단에 대한 평가 혹은 차량군에 대한 평가 등으로 객관화하는데 사용할 수 있다.
본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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