• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.107-118
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• 2010

본 연구에서는 VANET환경을 기반으로 하여 통행시간정보를 자율적으로 자가추정하는 기법을 제안하였다. 최근 무선통신기술은 주행 중인 차량들 간의 통신이 가능한 수준으로 발전되었다. 교통분야에서는 무선통신 기술을 기반으로 하여 자료를 수집하고 정보를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개별차량(Agent)을 기반으로 하여 자차(Subject Vehicle)에서 필요한 자료를 수집하고, 정보를 생성하는 시스템을 구상하였다. 개별차량 내에서 운전자에게 정보제공을 하기 위해 수행되는 과정을 자료수집, 정보생성, 정보제공 단계로 구분하였으며, 각 단계에서의 자료처리 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 통행시간 산출 방법론은 자차에서 수집된 자료를 이용하는 방법과 선행차량에서 수집된 자료를 이용하는 방법으로 구분되며, 두 방법론을 이용하여 추정한 통행시간을 통합하여 현장에 적용시 보다 정확한 정보를 제공할 수 있는 방법론을 제시하였다. 개별차량(Agent)기반 정보생성 방법론은 운전자가 필요로 하는 정보의 생성 및 제공을 개별적으로 수행하기 때문에 보다 운전자 중심적인 접근이 가능하다. 또한, 교통관제센터, RSE를 이용한 방법론 보다 정보의 생성 및 갱신이 자유롭기 때문에 교통상황의 급격한 변화에 대응하기 수월할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 자율적 자가추정 통행시간 산출방법론은 도래하는 유비쿼터스 교통시스템에서 보다 정확하고 교통상황의 변화에 신속한 대처가 가능한 통행시간 추정기법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.369-376
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• 2021

인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.134-145
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• 2024

본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.405-420
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• 2018

지능형 자동차 시장은 초기단계로 소비자들을 위한 관련 기술 및 서비스가 지속적으로 개발되고 있어 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 필요하다. 본 연구는 주관성연구방법론을 적용하여 지능형 자동차 잠재 소비자들의 유형을 파악하고 이해하는데 그 목적이 있다. 지능형 자동차의 핵심기술, 기술수용 및 개인 소비가치, 법제도와 정책 및 사회적 인식을 준거의 틀로 하여 총 36개의 Q표본을 구성하였다. 이 후 39명의 P표본을 선정하여 데이터를 수집한 뒤 Q분류와 심층인터뷰를 진행하였다. 분석결과, 지능형 자동차에 대한 잠재 소비자의 유형을 총 4개로 도출하였다. 첫 번째 유형은 지능형 자동차의 자동차 기능을 중요시하는 그룹으로 스마트 자동차(Smart Car) 소비자라고 하였다. 두 번째 유형은 지능형 자동차의 합리적인 경제성을 중요하게 인식하는 그룹으로 합리적(Reasonable) 소비자라 하였다. 세 번째 유형은 지능형 자동차의 안전성을 중요시하는 그룹으로 안전한 자동차(Safety Car) 소비자라 하였다. 네 번째 유형은 지능형 자동차의 IT기능을 중요하게 생각하는 그룹으로 스마트 디바이스(Smart Device) 소비자라 하였다. 응답자들은 공통적으로 지능형 자동차 운전자의 부상을 감소시키는 기능이 지능형 자동차 구매의 핵심 요소라고 대답하였다. 분석결과를 기반으로 초기단계인 지능형 자동차 시장에 대한 시사점을 도출하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.932-945
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• 2017

논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.197-215
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• 2021

본 연구는 규제항을 도입한 릿지 회귀분석과 라쏘 회귀분석을 사용하여 부산 전략산업의 지역경제에 미치는 효과를 특히 고용과 소득에 대한 영향을 중심으로 머신러닝 기법으로 예측하고 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고용에 대한 전략산업들의 영향을 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형으로 추정해보면, 전략산업 가운데 서비스플랫폼, 콘텐츠, 스마트금융산업으로 이루어진 지능정보서비스 산업과 MICE, 특화관광으로 구성된 글로벌관광산업의 순으로 고용을 증가시키는데 기여하고 있다. 둘째, 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형에 의하면 초기투자 단계인 자율주행차, 항공, 드론 산업으로 이루어진 미래수송기기산업은 고용과 소득을 유의하게 증가시키지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 전략산업의 소득에 대한 릿지 회귀모형의 추정계수들을 보면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업의 순으로 부산지역의 소득을 증가시키고 있다. 넷째, 라쏘 회귀모형에서 라이프케어, 스마트해양, 지능형기계, 클린테크산업 등 4개의 전략산업들은 소득에 유의한 영향을 주고 있지 않는 반면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업 등 2개의 전략산업들은 소득을 증가시키고 있으나, 장기 투자 산업인 미래수송기기산업은 현재 지역경제와 소득에 부의 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 그리하여 전략산업을 선정하고 육성하는데 있어, 부산지역 경제목표와 정책 우선순위를 먼저 설정할 필요가 있다는 점을 시사한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.141-149
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• 2022

인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.

• 청정기술
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• 제28권3호
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• pp.227-231
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• 2022

고전압 전력반도체의 수요는 산업의 전반에 걸쳐 증가하고 있는 추세이며, 특히 자율주행이나 전기자동차와 같은 교통 수단에 이용되는 경우 전동차의 동력 추진 제어 장치에 3.3 kV 이상의 IGBT 모듈 부품이 사용되고 있으며, 전동차의 신설과 유지 관리에 따른 부품의 조달이 매년 증가하고 있다. 게다가 기술 진입 장벽이 매우 높은 기술로서 해당 산업계에서는 고전압 IGBT부품의 최적화 연구가 절실히 요구되고 있다. 3.3 kV 이상 고전압 IGBT 소자 개발을 위해 웨이퍼의 비저항 범위 설정과 주요 단위 공정의 최적 조건이 중요한 변수이며, 높은 항복 전압을 위한 핵심 기술로 junction depth의 확보가 무엇보다 중요하다. 최적의 junction depth를 확보하기 위한 제조 공정 중에서 단위 공정 중 한 단계인 확산 공정의 최적화를 살펴보았다. 확산 공정에서는 주입되는 가스의 종류와 시간 그리고 온도가 주요 변수이다. 본 연구에서는 단위 공정의 시뮬레이션을 통하여 고전압 IGBT 소자 개발을 위한 웨이퍼 저항의 (Ω cm) 범위를 설정하고, 확산 공정의 온도에 따른 확산 공정의 WDR(Well drive in) 조건 최적화에 대하여 연구한 결과 링 패턴의 width 23.5 ~ 25.87 ㎛에 대하여 junction depth는 7.4 ~ 7.5 ㎛를 얻어 3.3 kV 고전압 전력반도체 지지에 최적화할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.124-140
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• 2023

세계적으로 공유 전동킥보드의 이용이 급증하면서 해당 수단과 관련된 다양한 연구들이 진행되고 있다. 아직은 초기 단계의 연구 결과가 나타나고 있으며, 그 중 통행에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하는 연구들이 결과로 나타나고 있다. 특히 통행발생 모형 개발은 교통계획 측면의 활용에서 아주 중요하며 신교통수단인 공유 전동킥보드는 국내외적으로 통행발생모형 개발이 부재한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 면밀히 검토하여 유의미한 변수들을 활용한 공유 전동킥보드 통행발생 모형을 개발하고자 한다. 공유 전동킥보드 특성 상 주요 서비스 지역과 그 외 지역의 통행 특성이 상이하다. 서비스 통행량에 근거하여 서비스 수준별 지역을 구분하여 지역별 통행발생모형을 구축했다. 분석 결과, 주요 서비스 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 근접중심성, 문화지역 면적 등으로 나타난 반면, 그 외 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 매개중심성, 통행거리 등으로 나타났다.