최근 전세계적으로 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, 이하 MASS)의 기술 개발 및 시험 항해가 본격적으로 추진되고 있다. 하지만 MASS의 출현과 별개로 운항 방식, 제어 방식, 관제 방식 등 명확한 지침은 부재한 상태이다. 육상에서는 머신 러닝을 통하여 자율주행차에 대한 다양한 제어 방식을 연구하고 있으며, 이에 따라서 MASS도 제어 또는 통항 방식에 대한 기초 틀을 마련할 필요성이 있다. 하지만 육상과 달리 해상은 기상, 조종성능, 수심, 장애물 등 다양한 변수들이 존재하고 있어 접근 방식이 복잡하여, 머신 러닝을 적용할 때 환경에 대한 요소를 적절하게 설정해야 한다. 따라서 본 연구는 멀티 에이전트 강화학습을 통하여 MASS의 자율적인 통항 방식을 제안하기 위하여 강화학습의 해상교통환경 설정을 위한 요소를 도출하고자 하였다.
교통사고 통계에 따르면 비보호 구역 내 도로에서 발생하는 교통사고 발생률이 일반 도로보다 30% 높은 수준임이 밝혀졌다. 기존 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)은 다양한 사고 시나리오가 존재하는 비보호 구역에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문은 이러한 문제에 대응하기 위해 기존 ADAS 기능을 확장하여 예측과 판단이 어려운 비보호 구역에서 AI 분석을 통해 운전자에게 주행 가능 여부를 시각적으로 제공하는 시스템을 개발하고자 한다. 이 시스템은 운전자에게 경고와 지원을 제공함으로써 비보호 구역 내 교통사고를 예방할 수 있다.
최근 IT 기술의 비약적인 발전으로 위성 및 지상파 DMB 서비스가 본격적으로 시작되면서 운전 중 DMB를 시청하거나 문자나 동영상으로 제공되는 교통정보를 시청하기 위해 차량 내 DMB를 설치하는 사례가 급속하게 증가하고 있다. 그러나 운전중 DMB 시청은 운전중 음식섭취, 라디오 조작, 휴대폰 사용 등과 유사하게 운전자의 시지 각 및 인지적 주의를 분산시켜 안전운전에 방해를 초래할 것이다. 하지만 이와 관련한 국내외의 실증적인 연구가 부족할 뿐만 아니라 운전행동에 있어서 구체적으로 어떻게 영향을 주는지도 밝혀지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국내 운전자들을 대상으로 운전 중 DMB 시청이 운전행동에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 차량시뮬레이터를 이용한 실험연구를 실시하였다. 실험설계는 피험자내 실험설계를 하였으며 실험참여자들은 두 조건(즉, 운전 중 DMB를 시청하지 않는 조건과 DMB를 시청하는 조건) 모두에서 주행실험을 수행하였다. 연구결과, 운전 중 DMB를 시청하는 조건이 시청하지 않는 조건에 비해서 목적지에 도달하는 소요시간이 더 걸렸으며 가속 및 감속 페달을 급하게 조작하였을 뿐만 아니라 조향휠 편차가 크게 나타나 주행안전성을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 부가적으로, DMB 조작 조건(즉, 키패드 조건, 터치패드 조건, 리모컨 조건)에 따른 운전행동 차이도 살펴보았다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 함의에 대하여 논의하였다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, $LCA_{LSM}$)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 $LCA_{LSM}$은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 $LCA_{LSM}$의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 $LCA_{KF}$(Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, $LCA_{KF}$) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 $LCA_{LSM}$의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 $LCA_{KF}$에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 $LCA_{LSM}$은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 $LCA_{KF}$ 보다 더 안정적임을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 차내 보행자 경고정보 제공유무에 따른 운전자의 반응특성을 분석하고 충돌속도를 이용해 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 교통안전효과를 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 운전자 반응특성 분석을 위해 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 피험자별 주행특성 자료를 수집하였으며, 시나리오는 보행자-차량 사고유형에 따라 2개의 시나리오로 구성하였다. 분석결과, Mid-block내의 보행자 무단횡단, 길가장자리구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 충돌속도는 위험운전자 그룹이 54%, 25% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 26%, 33%감소하였다. 경고정보 제공 전 후의 충돌속도를 이용하여 산출한 보행자 사망확률은 보행자 무단횡단과 길가장자리 구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 위험운전자 그룹이 95%, 30% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 80%, 89% 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 선정한 운전자 반응특성 평가지표 및 충돌속도에 따른 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 효과를 평가하는 방법론은 향후 보행자-차량 간의 사고예방을 위한 기술 또는 시스템의 교통안전효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도시고속도로는 교통량이 많고 주행속도가 높아 도로점용 공사 시 교통사고 위험 뿐만 아니라 차로 수 감소, 차로 변경, 가감속 등의 증가로 마찰이 증대되어 교통정체를 야기한다. 본 연구는 공사구간을 효율적으로 운영관리 하기 위해서 이동성과 안전성의 두 가지 측면을 만족하는 공사구간 적정 완화구간 길이 산정을 목적으로 한다. 분석을 위해 차로수별 3가지 시나리오를 구성하였고, 각 시나리오별로 완화구간 길이를 100-500m까지 100m 간격으로 변화시키며 적정 완화구간 길이를 결정하였다. 그 결과, 편도 3, 4차로 도로의 1차로 점용 공사 시 300m, 편도 2차로 도로의 1차로 점용 공사 시 200m로 나타났다. 편도 차로 수에 따라 동일한 완화구간 길이로 운영하는 것보다는 차로 수에 따라 다르게 운영하는 것이 우수하다는 결과를 도출하였다.
이 논문에서는 임업용 트랙터의 집재작업 분석에 요구되는 역학분석모델을 제시하고 사례분석을 통해 적용성을 검토하였다. 역학분석모델은 크게 견인목의 역학구조해석모델, 차량하중분석모델 및 주행중인 차량의 구동력과 저항력 분석모델의 3부분으로 구성되어 있다. 사례분석에서는 가상적인 집재작업 시나리오를 만들어 역학적으로 중요하거나 혹은 집재생산성에 중요한 인자들에 대한 영향력분석을 통해 모델의 적용성을 검토하였다. 사례분석은 1) 당김줄을 견인목에 묶는 방법이 견인력에 미치는 영향, 2)주행속도 및 견인목 하중이 차륜의 동력요구에 미치는 영향, 3) 2륜구동과 4륜구동 트랙터의 견인작업 수행 성능 비교에 관한 내용을 포함한다.
90년대 교통 시설의 이용효율성 및 안전을 제고하고자 ITS가 도입되었다. 최근 정보통신기술의 발달로 인해 첨단차량 및 도로에 대한 관심이 급증하고 있다. 차량제어모형 중 차로변경모형은 중요한 요소이지만 기존의 연구에서는 대상차량이 등속주행 상황에서 차로변경 여부를 판단하므로 실제적용에 한계성을 가진다. 따라서 본 연구에서는 차로변경 시 대상차량의 가감속을 통해 주위차량 간 안전성을 판단하여 차로변경을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 차로변경모형의 적합성을 검증하고자 시나리오별 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 목표차로의 선행차량을 추월하여 현차로의 선행차량과의 차간거리가 안전거리 이상이면 차로변경을 하였다. 또한, 현차로의 선행차량과의 차간거리가 안전거리 이하이면 목표차로의 선행차량, 후행차량과의 차간거리를 고려하여 차로변경을 적절히 수행하는 것으로 나타났다. 이러한 차로변경 모형은 안전주행 지원시스템, 자동운행시스템에 활용되어 첨단차량 및 첨단도로 시스템 분야 발전에 기여할 것으로 사료된다.
헤드업 디스플레이(Head-Up Display)는 차량내 정보 제공 디스플레이로서 운전자에게 운행시 필요한 정보들을 차량 윈도우를 통해 제공하여 시야를 확보하는 동시에 주행에 필요한 정보를 습득할 수 있는 장치이다. 초기 헤드업 디스플레이는 수입차량 위주로 장착되었지만 점차 국산 중대형차량에도 장착되어 운전자에게 운행정보에 대한 편의성을 확보한 운전이 가능하도록 제공되어 지고 있다. 현재 출시되는 자동차들의 각 브랜드별 헤드업 디스플레이는 정보표시요소의 일관성 및 인터페이스가 한정적으로 표현되고 있으며 기술형식으로는 도트 반사형 방식으로 적용되어 GUI의 적용방식의 한계점을 드러내고 있다. 이에 본 연구에서는 사례조사 및 분석을 통해 주행 중에 필요한 실시간 정보표시요소들을 도출하고, POI(Point of Interest) 관심정보의 우선순위를 파악하여 분석된 결과를 바탕으로 최근 개발되어지는 투명디스플레이 기술을 통하여 사용자에게 새로운 GUI가이드라인을 제공을 연구 목적으로 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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