• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.112-123
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• 2018

자율협력주행 도로시스템은 자율주행차와 V2X 통신으로 연결되어 상호정보를 주고받으며 자율주행차의 안전주행을 지원하는 도로인프라 시스템을 말합니다. 본 연구는 자율협력주행 도로시스템 서비스의 성능평가 방안 제시를 목적으로 하며, 도로인프라에서 자율주행차에 정보를 제공하는 I2V 서비스 중 '작업구간 정보제공 서비스'를 예를 들어, 먼저 서비스에 대한 Use Case 분석과 서비스 성능을 확인하기 위해 필요한 요구사항 및 서비스 범위를 정의하고, 이러한 서비스의 성능평가 수행을 위한 평가시스템을 제안하였다. 또한, 본 연구에서 제안한 평가시스템을 활용하여 '작업구간 정보제공 서비스'의 현장시험을 통해 평가 가능여부를 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.280-298
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• 2021

전 세계적으로 자율주행자동차의 개발이 활발히 진행됨에 따라 자율주행자동차에 대한 합리적이고 체계적인 평가 방법에 대한 요구가 증가하고 있다. 시뮬레이션 및 주행시험장(proving ground, PG)에서 수행하는 자율주행자동차 평가를 위한 시나리오, 평가 절차 및 방법관련 연구는 국제적으로 활발하게 진행되고 있다. 이에 비해, 실도로에서의 평가에 대한 방법 및 절차 등은 국제적으로 아직 초기 단계이다. 따라서, 향후 자율주행자동차의 상용화에 대비하여 실도로에서 자율주행자동차를 평가하는 것에 대한 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구에서는 실도로에서 자율주행자동차의 주행안전성 평가에 관한 기초적인 방향을 정의하고자 한다. 이를 위해 실도로에서의 자율주행자동차의 평가 방향과 프로세스를 제시했으며 주행안전성을 평가하기 위한 정성적 및 정량적 평가지표를 선정하였다. 실도로에서 자율주행자동차의 주행안전성 평가를 위한 정성적 평가항목으로 「도로교통법」을 기반으로 하여 총 38개의 항목을 선정하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.91-104
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• 2022

Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1007-1010
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• 2019

주행 중인 자율주행차의 탑승자는 차량의 거동을 예측할 수 없기 때문에 불안함을 느낄 수 있으므로 차량의 거동 정보를 사전에 탑승자에게 전달하여 심리적 안정을 제공하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 완전 자율주행 상황을 가정하여 자율주행 시스템이 발생시키는 주행 의도를 탑승자에게 전달하는 하드웨어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자율주행차량이 사전에 생성된 경로를 따라 주행하면서 출발, 정지, 방향 전환 등과 같은 총 5 가지 상황에 대한 시각, 청각 및 촉각 알림을 통한 자율주행 의도 전달하는 것을 고려한다. 차량용 시트에 모터를 부착하여 촉각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달 하였으며, 모니터를 통해 시각 및 청각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달하였다. PC 에서 개발에 필요한 시뮬레이션 데이터를 처리하였으며, 시뮬레이션 환경에서 개발, 실험 및 평가가 진행되었다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.541-543
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• 2018

자율주행 소프트웨어는 주변 상황을 인식 및 판단하여, 스스로 동작을 제어하는 소프트웨어를 의미한다. 최근 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있고, 이에 따른 자율주행 소프트웨어의 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 그러나 자율주행의 특성상 테스팅 과정에서 물리적인 손상을 일으킬 가능성이 높으며, 테스팅를 위한 시간적, 인력적 비용이 많이 들어가기 때문에 여러 차례 테스팅을 하기 쉽지 않다. 이러한 점은 자율주행 소프트웨어의 안전성을 높일 수 없는 요인으로 평가된다. 따라서 본 논문에서는 OpenDS를 활용한 가상 시뮬레이터 시스템과 이를 바탕으로 한 규격화 된 자율주행 소프트웨어의 테스팅 방법을 제안하며 그 실용 가능성을 평가한다.

• 대한교통학회지
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• 제36권1호
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• pp.38-50
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• 2018

자율주행자동차는 속도제어를 통해 교통류의 용량을 증대시키고, 위험 상황 발생 시 차량을 제어함으로써 인적요인으로 인한 사고를 감소시키는 첨단기술로 대두되고 있다. 그러나 자율차와 비자율차가 혼재되어 있는 상황에서 개별자율차의 주행행태가 인근 비자율차에 영향을 미쳐 교통류의 성능이 저하될 것이라는 기존 연구결과들이 꾸준히 발표되고 있다. 이러한 연구 결과는 자율주행환경에서 도로교통시스템의 운영효율성과 안전성을 증대시키기 위한 교통운영관리의 필요성을 나타내며, 본 연구에서는 자율주행기반의 교통운영 관리를 위한 새로운 개념을 제안하고 이를 통한 교통운영관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 개별자율차의 주행특성을 반영한 자율주행강도라는 새로운 개념을 정의하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행강도에 따른 교통류의 변화와 적정 자율주행강도를 도출하는 방법론을 제시하였다. 분석 시나리오 설정 시 자율주행강도, 서비스수준, 시스템보급률, 사고유무를 고려하였으며, 운영효율성과 안전성 평가를 위해 주행속도와 상충건수를 평가지표로 활용하였다. 분석결과 시나리오 구성요소와 자율주행강도간의 관계를 파악하였으며, 운영효율성과 안전성 지표간의 패턴을 분석하였다. 통행자유도가 낮은 경우, 자율차의 주행 적극성이 높아질수록 안전성이 저하되는 것으로 나타났으며 소극적인 자율주행강도가 적정함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 자율주행강도는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 기법 및 전략 수립의 기반이 되어 보다 안전하고 효율적인 자율주행환경 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.62-73
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• 2022

각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.641-652
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• 2021

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.