현재 진행되고 있는 자율주행 관련 기술 발전은 실제 도로를 사용한 자율주행 테스트 시 다양한 안전사고가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 자율주행자동차법 시행으로 실제 도로에서의 자율주행 실증은 증가할 것이며, 안전사고 예방을 위해 국내 도로환경에 적합한 운행설계영역에 대한 연구가 요구된다. 따라서 본 연구는 도심부 자율주행셔틀 실증을 위한 운행설계영역을 정의하고, 안양시 도심부도로를 중심으로 자율주행 운행 가능여부 등의 운행설계영역 평가를 실시한다. 본 연구의 자율주행 운행설계영역은 국내의 도로환경과 안전을 우선적으로 고려하였으며, 기하구조적 요인, 운영적 요인, 환경적 요인을 포함한다. 분석결과 노드기준에서는 노드유형 및 신호-통신 여부를 통해서 30개 노드에서 자율주행셔틀 실증이 가능한 것으로 분석되었다. 링크기준에서는 오전첨두(8-9시) 42개, 비첨두(12-13시) 39개, 그리고 오후첨두(18-19시) 40개 방향별 링크구간에서 자율주행 제한으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 자율주행 실증테스트가 이루어지는 도심부도로에서 사전 안전성 평가의 수범사례로 활용될 가치가 있다.
최근 고령사회로 접어든 우리나라에서 고령자가 밀집한 교통소외지역의 이동권 확보를 위해 자율주행 서비스가 대두되고 있다. 기존의 자율주행 관련 연구들은 도시 및 고속도로와 같은 교통수요가 많은 지역에 초점이 맞춰져 있고, 교통소외지역에 자율주행 서비스를 제공하기 위한 연구는 부족한 실정이다. 이를 위해서 교통소외지역의 도로 환경 및 인프라 환경을 조사하는 것이 선행되어야 한다. 도시와 교통소외지역의 도로 환경 차이는 자율주행에 중요한 요소인 운행설계영역(ODD)와 관련된 주행 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 운행설계영역 측면에서 교통소외지역과 도시지역 간 유사한 도로 환경 요소와 차이를 보이는 요소를 비교 분석하였다. 교통소외지역의 도로 환경 중 Sidewalk, Boarding zones, Slope는 도시지역 여건과 차이를 보여 자율주행 운행설계영역 확장을 위한 기술적 고려가 필요한 상황이다.
자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역(Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.
한국철도는 100여년의 역사를 지내오면서 설계, 건설, 운영에 이르기까지 괄목할만한 성장을 하였으며 기술산업의 측면에서도 고부가가치를 창출해 낼 수 있는 공학분야의 전문화된 기술이라는 인식이 사회전반에 확산되고 있다. 특히, 90년대 초에 시작된 고속철도 건설사업을 계기로 철도산업은 그 동안의 낙후된 이미지를 벗어나 고속열차 운행에 따른 여행시간의 단축과 효율성의 극대화 그리고 쾌적한 환경을 창출하고자 하는 강한 사회적인 욕구에 부응할 수 있는 새로운 산업영역으로 각광을 받고 있다. (중략)
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 ArcSAR를 세계 최초로 설계하고 시작품을 제작하였다. ArcSAR의 핵심기술이라고 할 수 있는 원형레일은 알루미늄 프로파일로 제작한 회전디스크, 곡선가이드, 리니어 가이드로 구성되며, 서보모터를 이용하여 구동된다. 회전디스크의 지름은 2.1 m 이며, 회전 디스크 위에 장착된 곡선 가이드를 따라 안테나가 탑재된 리니어 가이드가 이동하며 정밀한 원형 운행을 하게 된다. 리니어 가이드는 슬라이드식으로 제작되어 최대 3 m 까지 확장이 가능하여 스폿 모드 측정시 6 m 길이의 레일에서의 자료 획득과 유사한 결과를 얻게 된다. SAR 측정 장비는 회전디스크 위에 장착되어 전원을 제외한 별도의 슬립링을 사용을 자제하였다. 레일의 구동과 자료의 획득은 LabVIEW 기반의 통합 제어측정 소프트웨어를 통해 구현하였으며, 실내 실험 및 현장적용 실험을 통해 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 차량 전복 방지를 위해 강인 제어기를 설계하고 적용하는 방법에 대해 제시한다. 운행 중인 차량은 속도나 무게중심과 같은 파라미터 변화가 쉽게 발생하는데, 차량 전복 방지 제어기가 파라미터 변화에 대해 강인하게 설계된다면 차량 전복 방지 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 이산시간영역에서 LMI 를 이용하여 $H_2$ 및 $H_{\infty}$ 강인제어기를 설계하고, 실험에 대한 신뢰도가 높은 차량 시뮬레이션 패키지인 CarSim 에서 차량 전복 방지를 위한 제어기의 성능을 검증한다.
최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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