• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.17-18
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• 2017

본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.284-298
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• 2023

With the rapid advances in automated driving technology, opportunities to experience automated driving directly or indirectly are being provided to the public. On the other hand, research on the preferred automated driving patterns from the user's perspective has not been conducted in Korea. This study used a driving simulator and an experimental vehicle capable of automated driving to evaluate the user satisfaction regarding longitudinal and lateral accelerations. Automated driving patterns were implemented in a virtual environment simulation using five values of longitudinal and lateral accelerations derived from driving experiments. Among these values, three were implemented through experimental vehicle-based automated driving to evaluate satisfaction and anxiety. The participants evaluated lateral acceleration more sensitively than longitudinal acceleration and showed higher levels of anxiety. Based on these results, the necessity of user-oriented evaluation research for automated driving patterns and the suitability of simulator-based evaluation methods were presented.

• Journal of the KSME
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• v.57 no.7
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• pp.50-54
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• 2017

이 글에서는 자율주행자동차의 개념과 기술개발 단계에 대해 살펴보고, 안전 등의 문제로 실제 도로에서 제한적 연구를 수행할 수밖에 없는 자율주행차 연구의 한계를 극복하기 위한 HITL(Human-In-The-Loop) 시뮬레이터를 활용한 연구개발 사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.428-429
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• 2022

최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.242-263
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• 2021

This paper presents a method to implement a low-cost driving simulator for developing autonomous driving algorithms. This is implemented by using GTA V, a physical engine-based commercial game software, containing a function to emulate output and data of various sensors for autonomous driving. For this, NF of Script Hook V is incorporated to acquire GT data by accessing internal data of the software engine, and then, various sensor data for autonomous driving are generated. We present an overall function of the developed driving simulator and perform a verification of individual functions. We explain the process of acquiring GT data via direct access to the internal memory of the game engine to build up an autonomous driving algorithm development environment. And, finally, an example applicable to artificial neural network training and performance evaluation by processing the emulated sensor output is included.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.702-704
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• 2022

자율주행 시뮬레이터를 위한 대체재로 게임 엔진을 통한 가상 환경 모의 연구가 수행되고 있다. 하지만 게임 엔진에서는 자율 주행에 필요한 센서를 기기에 맞게 사용자가 직접 모델링을 해줘야 하기 때문에 개발 비용이 크게 작용된다. 특히, Ray 를 활용한 3D LIDAR 는 GPU(Graphics Processing Unit) 사용량이 많은 작업이기 때문에 저비용 시뮬레이터를 위해서는 저비용 3D LIDAR 모의가 필요하다. 본 논문에서는 낮은 컴퓨터 연산을 사용하는 C++ 기반 3D LIDAR 모의 프레임 워크를 제안한다. 제안된 3D LIDAR 는 다수의 언덕으로 이루어진 비포장 Map 에서 성능을 검증 하였으며, 성능 검증을 의해 본 논문에서 생성된 3D LIDAR 로 간단한 LPP(Local Path Planning) 생성 방법도 소개한다. 제안된 3D LIDAR 프레임 워크는 저비용 실시간 모의가 필요한 자율 주행 분야에 적극 활용되길 바란다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.3
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• pp.147-159
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• 2023

In order to make autonomous vehicles more trustworthy, it is necessary to focus on the users of autonomous vehicles. By evaluating the preferences for driving behaviors of autonomous vehicles, we aim to identify driving behaviors that increase the acceptance of users in autonomous vehicles. We implemented two driving behaviors, aggressive and cautious, in a driving simulator and allowed users to experience them. Biometric data was collected during the ride, and pre- and post-riding surveys were conducted. Subjects were categorized into two groups based on their driving habits and analyzed against the collected biometric data. Both aggressive and cautious driving subjects preferred the cautious driving behavior of autonomous vehicles.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.44 no.1
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• pp.63-73
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• 2024

Autonomous vehicles at Levels 3 to 5, currently under global research and development, seek to replace the driver's perception, judgment, and control processes with various sensors integrated into the vehicle. This integration enables artificial intelligence to autonomously perform the majority of driving tasks. However, autonomous vehicles currently obtain temporary driving permits, allowing them to operate on roads if they meet minimum criteria for autonomous judgment abilities set by individual countries. When autonomous vehicles become more widespread in the future, it is anticipated that buyers may not have high confidence in the ability of these vehicles to avoid hazardous situations due to the limitations of temporary driving permits. In this study, we propose a method for grading the judgment abilities of autonomous vehicles based on a driving simulator experiment comparing and evaluating drivers' abilities to avoid hazardous situations. The goal is to derive evaluation criteria that allow for grading based on specific scenarios and to propose a framework for grading autonomous vehicles. Thirty adults (25 males and 5 females) participated in the driving simulator experiment. The analysis of the experimental results involved K-means cluster analysis and independent sample t-tests, confirming the possibility of classifying the judgment abilities of autonomous vehicles and the statistical significance of such classifications. Enhancing confidence in the risk-avoidance capabilities of autonomous vehicles in future hazardous situations could be a significant contribution of this research.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.7-16
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• 2000

본 연구에서는 화상 시뮬레이터 상에서 저속 (40km/h) 주행과 고속 (160km/h) 주행으로 지루감 및 긴장감을 유발시킨 후, 100%의 Jasmine abs와 Lavender oil france (KIMEX Co. Ltd)의 향 자극이 지루함 및 긴장감의 증감에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 건강과 피험자 10명을 대상으로 심전도, 피부온도, 맥파의 자율신경계 반응을 측정하였다. 또한 각 실험 전후에 Simulator Sickness를 측정하여 Simulator Sickness가 실험 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 지루한 저속 주행 시 향자극이 없을 때에 비해 각 향을 제시하였을 때 각성 효과가 발생하여 교감 신경계가 활성화됨을 자율신경계 반응으로 관찰할 수 있었다. 그러나 두 가지 향에 따라 큰 차이는 발생하지 않았다. 본 연구로부터 일정하고 느린 주행으로 유발되는 신체의 이완 현상 또는 졸리움 현상이 향 자극에 의해 감소되는 경향을 자율 신경계의 반응을 통해 관찰할 수 있었다. 고속 주행 시에는 향을 제시하지 않았을 때보다 두 가지 향을 제시하였을 때 긴장감이 모두 이완되는 경향을 나타내었다. 따라서 고속 주행으로 유발되는 신체의 긴장감이 향 자극으로 인해 감소된다는 사실을 자율신경계의 반응을 통해 관찰할 수 있었다. 그러므로 본 연구로부터 지루한 저속 주행으로 유발된 신체의 이완감과 고속 주행으로 유발된 신체의 긴장감은 각 향 자극에 의해 이완감의 감소와 긴장감의 감소를 유발하였다는 사실을 관찰할 수 있었고, 두 향의 차이는 관찰할 수 없었다.