• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.182-199
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• 2023

정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.90-98
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• 2020

현대의 차량은 수동운전에서 자동운전의 시대로 진화하고 있다. 차량 내부에서는 전장기기와 소프트웨어의 비중이 점점 높아지면서 자동운전을 지원하는 차량은 외부와의 통신이 가능한 또 하나의 오픈 컴퓨터 시스템이 되어가고 있다. 자동차의 안전은 동승자와 비동승자의 안전을 의미한다. 현재 컴퓨터 시스템의 결함내성 및 보안 해법을 차용해서 아직 출현하지 않은 궁극적 자율주행자동차의 안전문제를 모두 해결할 수 있을 것인가는 단정할 수 없다. 자율주행차량이 시장에 나온 이후에 사람들이 위험해지면 안 되기 때문에, 현재의 기술력으로 예측할 수 있는 모든 위험을 사전에 진단하는 것이 필요하다. 그리고 출시되는 차량에 맞는 방어방안을 장착하는 것이 보다 안전한 차량을 개발하는 방법이 될 것이다. 본 논문은 자율주행자동차의 현재 개발 상황을 살펴보고, 주행 안전을 위협하는 자율주행자동차의 위험을 이에 대한 방어방안과 같이 분석하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.231-241
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• 2019

본 연구는 간호사의 전문직 자율성과 공감능력이 환자안전문화에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 서울의 종합병원에서 일하는 191명의 간호사를 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였으며 SPSS/WIN 24.0 program을 이용하여 분석하였다. 환자안전문화는 전문직 자율성(r=.26, p<.001), 공감능력의 하위 영역인 관점 취하기(r=.30, p<.001), 공감적 관심(r=.27, p<.001)과 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있었다. 환자안전문화에 영향을 미치는 요인으로는 공감의 하위 영역인 관점 취하기(${\beta}=.27$, p<.001), 전문직 자율성(${\beta}=.20$, p=.004), 11년 이상의 총 임상 경력(${\beta}=.17$, p=.012)이었고, 세 개의 변수의 설명력은 15%였다. 본 연구의 결과는 환자안전문화 증진의 영향요인인 간호사의 전문직 자율성과 공감능력을 증진 시킬 수 있는 프로그램 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 아울러 향후 다양한 표본 집단에서의 반복연구를 제언한다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.6-13
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• 2022

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.221-239
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• 2022

자율주행차의 안전성을 실효성 있게 평가하기 위해서는 기하구조, 교통안전시설, 혼잡도, 기상 등 다양한 항목들이 평가 시나리오 내에 고려될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 평가 시나리오에 반영되어야 하는 구성요소들을 도출하기 위해 먼저 평가 시나리오의 체계를 수립한 후 반영될 구성요소를 계층별로 범주화하였다. 이후 계층별로 관련 문헌을 검토하여 자율주행차 평가에 영향을 줄 수 있는 모든 평가 구성요소 후보를 도출한 후, 전문가 설문조사 결과를 바탕으로 총 77개의 자율주행차 평가 시나리오 구성요소들을 선정하였다. 선정된 자율주행차 평가 구성요소들은 시뮬레이션 평가, 주행시험장 평가, 실도로 평가 등에서 자율주행차의 안전성 평가를 위한 시나리오 개발에 많이 활용될 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.65-74
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• 2024

최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

• 제품안전
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• 8호통권152호
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• pp.26-27
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• 2006

• 안전기술
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• 제195호
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• pp.6-6
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• 2014

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1997년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.203-208
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• 1997

산업현장에 앗차 위험이 지속되고 있다. 그러나 근로자들은 너무나 앗차 위험 행동에 익숙하여 무감각하게 지나쳐 버리고 있다. 이러한 의식 구조 속에서는 안전이 활성화 될 수 없으며 사고 위험으로부터 헤어나지 못하는 기업이 될 것이다. 산업현장에서 중대재해가 발생되고 나면 신경을 별로 쓰지 않은 곳에서 발생했다고 말한다. 대수롭지 않게 묵인한 것이 대형재해로 싹트기까지는 오랜시간의 앗차경험을 겪어왔던 결과치다. 근로자들의 전사적인 안전의식을 강하게 느끼고 인식하여 안전행동을 추진하는 기업은 이와 같은 유사재해도 사전에 제거할 대응 자세가 갖춰지게 될 것이다. (중략)

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.172-191
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• 2023

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.