본 논문는 대각선 주행이 가능한 전방향 퍼스널 모빌리티의 메커니즘을 제안한다. 현대 사회에서 이동성은 인간의 기본적인 활동을 영위하는데 수반되는 전제조건이다. 퍼스널 모빌리티는 새로운 이동수단으로 자동차와 동일한 바퀴구조를 가지고 있으며 이동성 역시 자동차와 유사하다. 최근 노약자와 교통약자를 위한 퍼스널 모빌리티도 4륜 전동카트가 널리 보급되었다. 일반적으로 전동카트는 주행경로를 변경할 때 차체는 조향하는 방향으로 회전하며 이 때 곡률반경에 따른 충분한 공간을 확보해야 한다. 제안하는 퍼스널 모빌리티는 대각선 주행이 가능해지면서 이동성의 한계를 극복할 수 있다. 또한 주행경로에 장애물이 존재하거나 건물내부와 같은 좁은 공간에서도 주행이 가능해지면서 교통약자도 다양한 주행환경을 극복할 수 있다. 이 논문에서는 제안하는 퍼스널 모빌리티의 메커니즘과 개발한 퍼스널 모빌리티의 조향성능을 실험하고 대각선 주행이 가능함을 입증한다.
자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.
본 논문에서는 다수의 AGV를 이용한 물류자동화 시뮬레이션에 대해 연구하였다. 각각의 AGV가 독립적으로 명령을 수행하도록 가상의 AGV를 제안하고 이미 연구된 AGV의 주행경로 표현방법, 경로망 구성방법을 이용하였다. 작업요구시 주어진 작업을 가장 빨리 수행 할 수 있는 AGV를 선정하고 최적 경로 계획을 수행하였다. 그리고 작업을 수행 중인 AGV는 경로 합류점에서의 교착상태(dead lock)와 충돌이 발생할 수 있는데 이를 방지하기 위한 통제구역을 정의하고 교통제어를 수행하였다.
서울시의 공공 자전거 대여 서비스인 따릉이는 서울시민의 생활교통 수단으로 자리 잡아가면서 매년 이용이 증가하고 있다. 코로나19 이후 우리의 삶은 여러 부문에서 크게 바뀌었고, 비대면 단거리 교통수단인 따릉이 이용도 행태와 패턴이 변화하였을 것으로 추측해볼 수 있다. 본 연구의 목적은 기술통계 분석과 네트워크 분석을 이용하여 코로나19 이전과 이후 따릉이 이용 패턴의 변화를 탐색하는 것이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 전 시간대에 걸쳐 평균주행거리와 평균주행속도가 감소하였다. 왕복주행비율은 새벽과 아침에 높아졌고 저녁과 밤에 낮아졌다. 평균가중연결과 평균군집계수는 감소하였고 모듈성은 증가하였다. 서울시의 한강 북쪽에 위치한 군집들은 코로나19 전후의 지리적 분포가 비슷한 반면, 한강 남쪽에 위치한 군집들은 지리적 분포가 달라졌다. 강남의 서쪽에 위치한 군집들은 코로나19 이후 지리적 범위가 변동되거나 지리적 위치가 변동되었다. 하지만 강남의 동쪽에 위치한 군집들은 큰 변동이 없었다. 아침 시간에는 코로나19 이후 대부분의 상위 주행경로가 변경되었다. 코로나19 이후 새롭게 추가된 경로들은 평균주행거리가 1000미터 미만으로 현격하게 줄어들었다. 낮 시간과 밤 시간 모두 '고속터미널역 8-1번, 8-2번 출구 사이'의 왕복주행 경로가 목록에서 사라지고, 이를 대체하는 왕복주행 경로가 새롭게 추가되었다. 본 연구의 결과가 서울시 공공 자전거 서비스의 개선과 시민들의 공익 향상에 도움이 되기를 기대한다.
국내 여객선 이용자수는 매년 5% 이상 증가하여 2012년에는 1,453만명이 여객선을 이용하였으며, 동시에 해상재난 건수도 증가하였다. 재난예방단계에서 선내 승객의 피난가능성을 예측하고 재난상황에 대비한 안전피난 관련 기술을 개발하는 것은 매우 중요한 사안이다. 이에 본 연구는 일반 승객의 피난가능성 예측을 위한 선내 피난모델 개발을 위해 승선생활이 익숙하지 않고 재난대응과 관련된 정규교육을 받지 않은 일반인의 피난경로특성을 파악하였다. 본 83명이 참가한 본 실험에는 33가지 경로선택설문이 제시되었고 응답결과를 분석하면 다음과 같다. T, U, Y형의 2 분기경로에서 왼쪽 경로보다 오른쪽 경로를 선택하는 비율이 6~18% 높았다. 그러나 경로 상에 보행자 혹은 주행자가 있으면 보행자 혹은 주행자가 있는 경로를 선택하는 비율이 높아지며, 상대적으로 주행자가 이동하는 경로를 더욱 선호하였다. 'ㅓ', 'ㅏ'형의 2 분기경로, 3 분기경로에서는 직진경로를 선택하는 비율이 높았다. 이 경우에도 다른 사람을 따르는 경향이 나타났지만 그 보다는 직진경로를 선택하는 직진성이 더욱 강한 것으로 조사되었다. 또한 분기경로에서 상대적으로 밝은 경로를 선택하는 비율이 높았다. 계단에서는 같은 조건일 때 우측계단, 하향계단, 가까운 계단을 각각 더 선호하는 것으로 조사되었고, 일반 계단에 비해 에스컬레이터와 엘리베이터를 선택하는 비율은 매우 낮았다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
현재 국가 간의 경쟁력 확보를 위하여 자동화 기술의 개발을 통한 무인화ㆍ자동화를 실현함으로써 물류비용 및 인건비의 절감을 위한 노력에 많은 투자가 이루어지고 있는 실정이다 FMS를 구축하기 위해서는 AGV는 반드시 필요한 운송 장치로 현재 많은 제품들이 생산되어 현장에서 사용되고 있다. 현재 AGV는 바닥에 설치되어 있는 주행라인을 따라서 이동하는 방식이 가장 많이 사용되고 있으며, 주행라인 검출 방식으로 말이 사용되고 있는 전자유도 방식은 설비비용이 말이 들고 경로 수정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다.(중략)
본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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