현대사회의 물류 현장에서 근로자가 직접 물류를 분류하는 작업을 하거나 상하차 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서 제안하는 자율주행 로봇을 이용한 물류 분류 시스템은 물류 운반 로봇과 컨베이어 벨트로 구성된다. 물류 운반 로봇은 경로 설정 및 장애물 감지가 가능한 자율주행 기능을 가지며, 컨베이어 벨트는 하차된 물류의 무게 측정과 배송 가격을 표시하는 기능을 가진다. 본 연구의 결과는 근로자들의 노동 강도와 육체적 또는 정신적인 피해로 인해 발생하는 산업재해의 발생률을 감소시킬 수 있는 기대와 심야 시간에 부족한 인력을 보충하여 24시간 물류센터를 가동할 수 있는 가능성을 가진다.
본 연구는 최근 4차산업 혁명의 산물로 대두되고 있는 자율주행차가 대중교통 수단인 택시로 이용될 때 해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 사용 의도의 차이를 분석하는 것이다. 해석수준이란 가까운 미래에 발생한 일과 먼 미래에 발생할 일을 가정하여 어떤 제품이나 서비스를 해석하는 것이 다르다는 것을 말한다. 메시지 프레이밍이란 긍정 혹은 부정의 표현 또는 혜택, 손실의 양극단의 메시지를 구성한 것을 말한다. 즉, 기존연구에서는 이 두 개념에 따라 제품이나 서비스의 가치를 다르게 해석한다고 한다. 본 연구는 자율주행차가 택시로 출시될 때 두 개념을 적용할 경우 사용 의도의 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 결과를 요약하면 우선, 메시지 프레이밍 구성에서 자율주행 택시를 이용할 경우 혜택(Gain)과 왜(Why) 사용해야 하는지를 설명한 메시지 형식과 자율주행 택시를 이용하지 않았을 경우 손실(Loss)와 어떻게(How)를 강조한 메시지를 구성하여 비교해 보았다. 두 메시지 프레이밍은 차이를 보였으며(t= 3.063) 혜택(Gain)과 왜(Why)를 설명한 메시지 형태가 더 높은 사용 의도를 보였다. 또한, 해석수준에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 혜택(Gain) 및 손실(Loss)에 대한 먼 미래와 가까운 미래에 발생할 것을 가정한 경우 사용 의도에 차이가 있었으며, 구체적으로 혜택(Gain)을 설명한 메시지와 먼 미래에 발생할 것을 가정한 경우가 사용 의도가 높았다. 요약하면 자율주행 택시의 사용 의도를 높이기 위해서는 긍정의 메시지(Gain)와 먼 미래에 일어날 수 있는 것을 가정하여 사람들에게 메시지를 전달해야 한다는 결론이다. 또한, 본 연구를 통하여 향후 신기술의 출현에 대한 사용 의도 연구 시 연구방법을 활용할 수 있을 것이다.
4차 산업혁명의 도래로 정밀도로지도는 미래형자동차, 물류, 로봇 등의 분야에서 자율주행의 위치결정을 위한 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 특히, 자율주행자동차는 자기위치 결정뿐만 아니라 LiDAR, GNSS, Radar, 스테레오카메라 등 다양한 센서에서 감지하는 대상체의 정확한 위치결정을 위하여 정밀도로지도의 의존도가 더욱 증대되고 있는 실정이다. 현재 자율주행 및 C-ITS 기술이 현실화됨에 따라 정밀도로지도의 정밀한 위치정보에 대한 요구가 증가하고 있으며, 각종 변화정보의 감지 및 실시간 정보 융합에 따른 새로운 정밀지도 생성 기술 요구도 함께 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정밀도로지도와 관련된 국내·외 표준 및 관련된 제반 환경의 동향을 분석하고, 이를 기반으로 현재 정밀도로지도를 구축하는 기관별로 표준 정밀도로지도와 비교하여 활용성을 연구하였다. 또한 추가적으로 표준 정밀도로지도에 대하여 실제 자율주행자동차에 적용하기 위한 정밀도로지도를 재가공하여 활용성을 연구하였다. 연구 결과 표준 정밀도로지도는 항법레이어 구축과 교통안전시설의 재가공이 필요하나 다양한 기관이 유용하게 활용할 수 있도록 구축되어 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시한 결과를 기반으로 자율주행 협력모델에서 기관별 레이어 분류와 정의 등에 대하여 추가적인 연구가 진행된다면 보다 효율적인 정밀도로지도 및 도로 주변 공간정보가 구축 및 갱신이 이루어질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 환자의 대장 내에서 자율적으로 이동이 가능한 자율주행 형 대장 내시경의 주행 메커니즘으로서 회전관성을 이용하여 환자의 장내 주행이 가능한 새로운 주행메커니즘의 설계 방법에 대해 제안한다. 상업용 대장 내시경은 시술할 때 환자에게 장시간의 고통과 불쾌감을 제공하여 환자들이 시술을 꺼리게 되어 내시경 검사가 필요한 대장 암 등의 조기 진단에 차질을 빚고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 환자의 장관 내에서 자율적으로 이동함으로써 불쾌감이나 고통을 줄일 수 있는 로봇 형 차세대 내시경에 대한 연구가 진행되어 왔다. 회전관성을 이용하는 주행 메커니즘에서는 회전관성을 일으키기 위하여 flywheel을 모터로 구동하여 에너지를 저장한다. flywheel에 의한 에너지 저장과 방출에 의하여 장내에서 로봇이 주행할 때 일어나는 stick-slip 현상을 효율적으로 극복할 수 있다. 이를 위해 flywheel의 속도제어가 가능하고 고주파 노이즈에 강건한 제어기를 설계하고 구현하였다. 여기서 제시하는 회전관성을 이용한 주행 메커니즘은 다른 메커니즘에 비해 구조가 간단할 뿐 아니라 주행도 효율적임을 실험을 통하여 증명하였다.
자율운항선박은 제4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능 등이 집약된 미래 고부가가치 선박으로 주목받고 있는 반면, 실제 선박 운항 중 많은 위험요소들로 선박 안전상의 우려가 제기되고 있다. 해양교통에 있어 안전규제는 해사안전 증진 및 해양사고 위험성을 최소화하기 위한 중요요소라고 할 수 있으며, 자율운항선박 시대에서도 동일하게 작용할 것으로 보인다. 이에 자율운항선박 시대 준비를 위한 안전규제의 재정립은 선박의 안전운항을 위한 안전관리체계 정비를 위한 핵심사항이라고 할 수 있으며. 최근 국내·외에서 논의되고 있는 자율운항선박 운항을 위한 규제 개발 역시 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 자율운항선박 운용을 위한 안전규제체계 개선을 위해 실제 상용화를 앞둔 자율주행자동차 안전위험 이슈 분석 사례를 기반으로 자율운항선박 운용에 따른 안전위험 이슈를 도출했다. 이러한 결과는 자율운항선박의 운용을 위한 규제 개발 논의 시점에서 향후 자율운항선박의 상용화 및 안전규제체계 마련을 위한 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생 시 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.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
자율주행 기술의 발전과 함께 자율주행차(automated vehicle, AV)의 안전성 평가의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 안정성 평가를 진행하기 위해 AV가 주행 중 직면할 수 있는 상황을 사전에 정의한 평가 시나리오를 활용하고 있다. 그러나 기존에 활용되는 시나리오는 짧은 구간 내에서 한정적인 상황만을 다루고 있다. 따라서, 실제 도로에서 발생하는 연속적인 상황을 평가하지 못한다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 AV의 안전성을 강도 높게 평가하기 위해 단일 시나리오를 다양한 기하구조가 존재하는 도로 전체 구간을 대상으로 연속적인 평가가 가능한 다중 시나리오로 변환하고자 한다. 특히, 시나리오를 연결하는 조건을 정의하고, 변환된 다중 시나리오를 상황, 범위, 실험 시나리오로 발전시키는 구체적인 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션으로 다중 시나리오를 구현하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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