드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.
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.
실시간 수요대응형 자율주행 버스는 자율주행 버스와 실시간 수요대응형 버스의 단점을 상쇄시킨 미래교통수단이다. 하지만 버스 기능의 고도화로 실시간 수요대응형 자율주행 버스 도입 시 영향에 관한 정량화된 연구는 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 강화학습 기반 실시간 수요대응형 자율주행 버스를 미시적 교통 시뮬레이션에 적용하여 실시간 수요대응형 자율주행 버스의 정량화된 효과평가를 실시하였다. 구체적으로 수요 변화에 따라 실시간 수요대응형 자율주행 버스가 도로 네트워크에 끼치는 영향과 이용자 대기시간을 미시적 시뮬레이션 안에서 구현하였다. 시뮬레이션 대상지로는 한국교통대학교 인근을 선정하였다. 시뮬레이션 결과, 실시간 수요대응형 자율주행 버스는 기존 노선 고정형 버스 대비 이용자 대기시간과 평균제어지체는 감소하였고, 평균통행속도는 증가하였다. 본 연구를 통해 실시간 수요대응형 버스의 도입을 정량적으로 평가하는 것이 기대된다.
본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MoLIT) and the Korean Automobile Testing and Research Institute (KATRI) are supporting the development of Lv.3 automated vehicle (hereinafter, AV) technology by constructing an automated driving pilot city (as known as K-City) equipped with total 5 evaluation environments (urban, motorway, suburban, community road, and autonomous parking facility) which is a test bed exclusively for AV (2017~2018). An upgrade project is in a progress to materialize harsh environments such as bad weather (rain, fog, etc.) and reproduction of communication jamming (GPS blocking, etc.) with the purpose of supporting the development of Lv.4 connected & automated vehicle (hereinafter, CAV) technology (2019~2022). We intend to proactively establish a national level standard for CAV test-bed and test road requirements, test method, etc. for establishment of a road map for the construction of the test bed which is being promoted step by step and analyze and, when required, benchmark the case of China that has announced and is utilizing it. Through this, we plan to define standardized requirements (evaluation facility, evaluation system, etc.) on the test bed for the development of Lv.4/4+ CAV technology and utilize the same for the design and construction of a test bed, establishment of a road map for the construction of a real car-based test environment related to the support for autonomous driving service substantiation, etc. through provision of an evaluation environment utilizing K-City, and the establishment of a K-City upgrade strategies, etc.
본 연구는 Lv.4/4+ 자율주행 시대에 도로 설계, 운영, 시스템의 변화 방향을 분석하기 위해 도로, 교통, 자동차, ITS, 통신 분야의 전문가들을 대상으로 2차에 걸쳐 델파이 조사를 수행하였다. 델파이 조사 항목을 구성하기 위해 기초 설문조사를 진행하였으며, 자율주행과 밀접한 관련이 있는 분야의 전문가 14명을 대상으로 1차, 2차 델파이 조사를 진행하였다. 조사 결과 미래에는 공유형 AV, 대중교통 환승 중심의 교통운영으로 변경될 것으로 예상되며, 이에 따른 횡단구성의 변경이 있을 것으로 보여진다. 자율주행전용차로는 고속도로, 일반국도부터 도입이 예상되며, 도로 가측부가 아닌 도로 중앙부에 설치되고 기존 도로와 동일한 차로폭을 사용할 것으로 의견이 모아졌다. 자율주행자동차를 위해 시설물 측면에서는 보차분리시설의 확충이 필요하며, 위치 인식을 위한 시설물에 통신칩 삽입, 정밀지도 고도화, 노변통신시설 확충 등이 필요한 것으로 나타났다.
Recently, the importance of simulation validation in a virtual environment for autonomous driving system validation is increasing. At the same time, interest in the advancement of the virtual driving environment is also increasing. To develop autonomous driving technology, a simulation environment similar to the real-world environment is needed. For this reason, not only the road model is configured in the virtual driving environment, but also the driving environment configuration that includes the surrounding environments -traffic, object, etc- is necessary. In this article, FMTC, which is a test bed for autonomous vehicles, is implemented in a virtual environment and advanced to form a virtual driving environment similar to that of real FMTC. In addition, the similarity of the virtual driving environment is verified through comparative analysis with the real FMTC.
Recently, the importance of simulation in a virtual driving environment as well as real road-based tests for autonomous vehicle testing is increasing. Real road tests are being actively conducted at K-City, an autonomous driving test bed located at the Korea Automobile Safety Test & Research Institute of the Transportation Safety Authority. In addition, the need to advance the K-City virtual driving environment and build a virtual environment similar to the autonomous driving system test environment in real road tests is increasing. In this study, for K-City of Korea Automobile Safety Test & Research Institute, using detailed drawings and actual field data, K-City virtual driving environment was advanced, and similarity verification was verified through comparative analysis with actual K-City.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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