• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.57-64
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• 2020

첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 전력전자학회지
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• 제14권5호
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• pp.36-41
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• 2009

전기철도차량에는 대용량 추진제어 컨버터/인버터부터 소용량 스위칭 모드 전원장치에 이르기까지 철도차량의 운행에 필요한 각종 동력 및 전력을 공급하기 위한 여러 가지 형태의 전력변환장치가 사용되고 있다. 그 중 가장 대표적인 전력변환장치가 추진제어인버터와 보조전원장치이다. 전기철도차량의 성능평가는 전력변환장치의 성능평가라 할 수 있을 정도로 많은 비중을 전력변환장치가 차지하고 있다. 한국철도기술연구원은 국토해양부로부터 지정받은 성능시험기관으로서 국내 도시철도 및 철도차량의 성능평가를 수행하고 있다. 성능시험은 차량의 제작공정에 따라 부품시험, 구성품시험, 완성차시험, 예비주행 및 본선시운전의 각 단계별로 실시하고 그 시험기준으로 도시철도차량의 성능시험에관한기준 및 철도차량성능시험 시행지침이 적용된다. 성능시험기준을 근간으로 추진제어인버터와 보조전원장치의 성능시험 대한 시험항목과 시험방법에 대하여 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.434-442
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• 2018

본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.

• 오토저널
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• 제26권4호
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• pp.23-25
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• 2004

차량은 주요한 운송수단으로서 현대인의 사회생활에 없어서는 안될 필수적인 생활도구이다. 이러한 현대사회의 이면에는 교통사고의 증가 및 교통체증에 의한 경제손실 등과 같은 크나 큰 사회적 문제들을 내포하고 있다. 교통사고는 인간, 도로, 차량의 요인들에 의해서 기인하는 점을 고려할 때, 교통안전을 위한 대책은 이들 세 가지 주요 요인들을 종합적으로 검토하여 유기적으로 협조할 수 있게 하는가에 달려 있다. 특히, 차량의 주행안전성과 편의성을 확보하기 위해서는 무엇보다도 안전하고 운전자를 보조할 수 있는 차세대 차량이 개발되어야 한다.(중략)

• 전자통신동향분석
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• 제21권4호통권100호
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• pp.142-151
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• 2006

ITU-R은 권고 M.1310에서 교통정보 및 제어 시스템(TICS)과 관련된 여러 가지 항목을 권고하고 있다. TICS는 지상 교통 시스템의 안전과 효율성 및 관리방법을 향상시키기 위해 컴퓨터, 통신, 위치정보 그리고 차량기술이 집약된 시스템으로 TICS 중 차량의 직접적인 주행과 관련된 차량 제어 시스템(AVCS)은 충돌 방지를 위해 요구되는 몇가지 사항을 포함하고 있으며 그 가운데 차량 레이더는 운전자의 보조를 통한 안전한 차량 운행을 위해 적용 가능한 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 차량 레이더의 국제표준화 동향, 제외국의 차량 레이더 법규 동향 및 개발동향에 대하여 살펴볼 것이다.

• 정보와 통신
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• 제32권8호
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• pp.38-44
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• 2015

본고에서는 자동차의 자율주행이라는 최종의 목표를 위해 필요한 여러 가지 필수 기술 중 하나라고 할 수 있는 자동차의 자기 위치 인식을 위한 측위 기술에 대해 소개하고 그와 관련된 여러 연구 개발 동향을 살펴보고자 한다. 또한, 지능형 운전보조 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)에서 필수적인 고정밀 전자 지도(High Precision Map)가 자동차의 자기 위치 인식 정확도 향상에 어떤 방법으로 활용되는 지에 대해서도 알아 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.793-794
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• 2010

컴퓨터 상에서 차량의 실제 주행 환경을 모사하는 자동차 시뮬레이터 시스템은 운전자와의 상호작용이 요구되는 다양한 운전 보조 장비에 대해 그 성능과 기능을 미리 검토할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 네비게이션 단말기를 가상현실 기반 자동차 시뮬레이터 시스템에 적용하기 위한 연동 기술에 대해 알아 보았으며, 간단한 네비게이션 단말기와 시뮬레이터 시스템을 개발하여 이들의 연동을 위한 데이터 처리 방법을 소개하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.81-90
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• 2016

자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권3호
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• pp.9-23
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• 2015

차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.