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.
군집주행은 교통흐름을 개선하고 연료소비와 환경개선 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 특히 커넥티드 기반의 자율주행차 시스템에서는 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽을 크게 줄여줄 수 있어 도입이 필수적이다. 효율적인 군집주행 운영을 위해서는 군집그룹의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하기 ?문에, 본 연구에서는 동적으로 군집그룹 규모를 제어하는 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 마코프 체인에 기반한 수학적 모델에 의해 분석되었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 군집그룹의 규모를 적절하게 잘 제어하는 것을 확인할 수 있었다.
SAE 기준 자율주행 레벨 2, 3의 경우 완전 자율주행이 불가능하므로 주행에 있어 제어권 전환 과정이 필수적이며, 제어권 전환 소요시간은 자율주행시스템의 안전성을 결정하는 가장 중요한 요소이다. 이에 따라 제어권 전환 소요시간에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 각 연구는 독립적으로 시행되어 다양한 연구 결과를 통합한 일반적인 결론 도출이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구는 개별 연구 결과를 통합해서 통합적인 의견을 제시하는 메타분석 기법을 사용하여 제어권 전환 소요시간에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 메타분석 결과, 총 10개의 영향요인이 선정되었으며 대부분이 비운전 업무 유형과 관련되어 있었다. 또한, 향후 제어권 전환 및 비운전 업무 연구 수행 방향성 측면에서 시사점을 제시하였다.
신호교차로는 차량들의 회전 등으로 인한 상충이 빈번히 발생하고 차량의 주행이 교통신호에 의해 통제되기 때문에 자율주행차에게 가장 도전적인 공간이다. 교통신호가 존재하는 도시부 도로에서 안전한 주행을 도모하기 위해서는 자율주행차가 V2I 통신을 통하여 교통신호정보를 인프라로부터 제공받을 필요가 있다. 이러한 배경 하에 경찰청 교통신호제어기 표준규격서에는 교통신호정보 제공을 위한 규약이 추가되었다. 하지만, 기존 규약이 아날로그 교통신호제어기 위주로 정의되어 있어 현재 개발되고 있는 디지털 교통신호제어기에 적용하는 것에는 기술적 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 디지털 교통신호제어기로부터 자율주행차에게 교통신호정보를 제공하기 위한 신호정보연계모듈 개발 방안과 교통신호 전이 시의 정확한 교통신호정보를 제공할 수 있는 알고리즘 개선 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 영동고속도로 용인IC~양지IC구간을 대상으로 2020년 데이터를 활용하여 자율주행자동차의 시장점유율 변화가 교통류에 미치는 영향을 추정하였다. 교통류에 미치는 영향 정도를 추정하기 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 활용하였다. 자율주행자동차의 종방향 제어를 반영하기 위해서 intelligent driver model(IDM)을 구축 후 VISSIM에 적용하여 일반차와 비교를 수행하고 주행행태를 검증하였다. 자율주행자동차의 시장점유율에 따른 이동성 및 안전성 분석 결과, 자율주행자동차 도입 시 시장점유율이 높아질수록 네트워크의 이동성은 향상되지만, 안전성의 경우 차종이 혼재되었을 때 교통류가 불안정해지므로 더욱 안전 관리에 집중해야 한다는 것을 확인하였다.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
본 연구에서는 뇌파와 맥파를 이용한 생체신호 분석을 통해 자율주행차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000 K, 4000 K, 5000 K, 6000 K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었으며, 실험절차는 다음과 같다. 1) 안정기(5분), 2) U-K테스트(3분), 3) 자율주행+조명(3분). 이 과정은 색온도를 변경해가며 총 4회 반복되었다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 power값을 산출하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화하여 통계분석을 실시하였다. 1차 분석 결과, 뇌파의 경우 5000 K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명 제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 주행 상황에서 SNSA가 증가하였다. β파와 SNSA에 대한 2차 분석 결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다. 결론적으로, α파가 가장 높은 5000 K의 색온도가 안정감을 유발한다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 자율주행차량에 적용한다면, 탑승자의 높은 만족도를 유발할 수 있을 것으로 보인다. 나아가, 이와 같은 긍정적인 효과가 자율주행차량의 수용으로 이어질 수 있다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행 능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율 주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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