공사구간으로 진입하는 운전자에게 안전한 회피행동을 유도하는 공사장 안내 및 경고정보가 제공되고 있다. 그러나 이동공사구간의 경우 작업차량 후방에 작업보호차량을 배치하여 운영하고 있지만 안전한 회피행동을 유도하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이동공사구간에서 운전자의 주행행태분석을 통하여 안전성을 평가하고 능동적인 사고예방대책 방안을 제시하고자 하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 이동공사와 고정공사 구간에 대한 주행실험 시나리오를 제작하고 운전자의 주행궤적자료 수집하였다. 차로변경 시 종점, 차로변경 수행거리를 도출하여 주행특성분석 자료로 활용하였다. 또한 피실험자가 전방의 이동작업차량을 회피할 때의 주행궤적자료를 수집하여 주행안전성 평가지표인 Safety Distance Index를 산출하였다. 그 결과, 이동공사가 고정공사보다 위험한 주행행태를 나타냈다. 특히 주행차량은 저속으로 이동하는 작업차량을 사전에 인지하지 못하여 차로변경 시점이 늦게 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 이동공사 시 운전자가 작업보호차량을 사전에 신속히 인지하고 적절한 회피행동을 수행할 수 있도록 경고정보를 제공하는 교통안전 향상 방안의 적극적인 도입이 필요하다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
본 연구에서는 확장된 기술수용모델(TAM2)을 적용하여 자율주행자동차의 구매의도에 미치는 영향요인을 알아보았다. 이를 위해 자동차 운전경험이 있는 이들 가운데 일반인 117명을 대상으로 본 분석을 실시하였으며 분석 방법은 구조방정식모형(SEM: Structural Equation Modeling)을 이용하였다. 분석 결과 사회적 영향과 지각된 위험은 인지된 유용성과 구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성의 경우는 인지된 유용성에는 영향을 미치지 못했으나 구매의도에는 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 개인이 자각하는 운전능력과 자동차 유희성은 인지된 용이성에 어떠한 영향도 미치지 않은 것으로 분석됐다. 또한 연구가설에는 포함하지 않았으나 개인이 자각하는 운전능력이 인지된 유용성에 부정적 영향을 주는 것으로 나타난 결과를 주목해 볼 수 있었다. 이상의 결과를 종합했을 때 자율주행자동차의 구매의도에 영향을 미치는 변인으로 사회적 영향과 혁신성 및 지각된 위험은 중요한 변인의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 4차 산업혁명의 신기술인 자율주행자동차에 대한 예비 수용자들의 인식을 미리 예측해 볼 수 있었다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
Cooperative-Intelligent Transport System(C-ITS)는 차량 대 차량 및 차량 대 인프라 무선 통신을 기반으로 교통사고예방을 목적으로 운전자에게 전방위험상황에 대한 정보를 제공한다. 또한 C-ITS 인프라에서 수집되는 차량의 주행행태 정보는 사고발생 개연성 분석을 통해 실시간 도로교통안전성 평가에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 차량의 주행정보를 이용하여 도로의 교통안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 방법론의 활용성을 검증하였다. 교통안전대체지표인 Jerk와 Stopping Distance Index(SDI)를 이용하여 개별차량의 주행 위험성을 분석하였으며, 위험성 분석결과를 집계하여 도로 구간별 안전성을 계량화하는 방법을 제시하였다. Jerk 기반의 안전성 평가 결과, 5% 이상의 차량 정보 샘플이 확보되면 본 연구의 방법론이 도로 구간의 교통안전성 평가에 적용 가능한 것으로 분석되었다. 한편, SDI의 경우에는 20% 이상의 샘플이 요구됨을 확인하였다. 이러한 결과는 일정 수준 이상의 사업용차량 센서 자료로 수집된 Jerk와 SDI가 도로 구간의 안전성을 대표할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과물은 도로의 교통안전성을 실시간으로 평가하고 모니터링하는 시스템 개발의 핵심요소로 활용될 것으로 기대된다.
고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 자율주행자동차의 안전성 및 보안성을 보장하기 위해서 설계하고 검증하는 방법을 규정한 국제 표준인 ISO/TR 4804에 대해 다룬다. ISO/TR 4804는 자율주행자동차가 (1) 인간 운전자보다 훨씬 더 안전하고 (2) 타당하지 않은 위험이 없도록 하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 12개의 안전성 및 보안성 원칙을 제시한다. 설계 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성 원칙을 달성하는데 필요한 13개의 역량, (2) 이 역량을 수행하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 요소, (3) 이 요소를 결합한 논리적, 일반적인 아키텍쳐 등을 규정한다. 검증 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성을 검증하기 위한 5개의 과업, (2) 이 과업을 완수하기 위한 테스트 목표, 플랫폼, 솔루션, (3) 시뮬레이션 방법 및 필드 운영 방법, (4) 하드웨어 및 소프트웨어 요소의 검증 방법 등을 규정한다. 특히 심층 신경망을 하나의 소프트웨어 요소로 간주하고, 심층 신경망이 적용된 자율주행자동차를 설계하고 검증하는 방법을 규정한다.
일반적으로 21세기에는 로봇이 기존의 인간이 가지고 있던 작업영역을 대처 할 거라고 말해지고 있으며 가까운 미래에 재난 현장, 인명구조, 지뢰제거, 정찰과 같은 위험작업 영역에 대해서 먼저 기존 인력을 대처할 수 있는 이러한 로봇의 필요성이 두각 되고 있다. 그러나 이러한 위험 작업 현장에서 운영이 가능한 로봇이 만들어지기 위해서는 일차적으로 일반적인 위험작업 지역인 계단과 같은 비 평탄 지형에 대한 이동 성능을 보장할 수 있는 로봇 이동 기술의 개발이 필요하다 일반적으로 이동형 로봇은 Wheel Type, Track Type 그리고 Walking Type으로 구분이 된다. 하지만 비평탄 지역에서 Wheel Type은 Track Type에 비해서 상대적인 주행성능이 떨어진다고 일반적으로 말해지고 있으며 또한 Walking Type은 제어방식이 복잡하고 제어부의 크기가 커서 앞의 두 방식에 비해 절대적으로 이동속도가 느리다는 단점을 가지고 있다. (중략)
기존선 속도향상을 위해 개발된 틸팅열차는 기존열차에 비하여 승차감의 저하 없이 곡선부를 더욱 빠르게 주행할 수 있기 때문에 전체 운행시간을 단축시킬 수 있는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 주행열차에 의해 궤도에 발생하는 힘은 주행속도의 함수로 표현되므로 주행속도가 증가하는 만큼 궤도가 부담해야할 힘의 크기도 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 틸팅차량의 기존선 곡선부 주행 시 내 외측 레일의 탈선계수를 산정하여, 곡선반경 증속 여부, 선로개량 유 무에 따른 주행안정성을 평가하였으며, 기존에 운행중인 일반열차와 고속열차의 주행안정성을 비교, 분석하였다. 연구결과, 측정대상 구간에서 측정된 동적 윤중을 이용하여 산출한 동적 윤중 감소량은 차체진동을 고려한 차량 전복에 대한 동적윤중 감소한계치를 모두 만족하는 것으로 나타나 향후 틸팅차량 투입시 대상구간에서의 윤중 감소에 따른 열차탈선의 위험은 없을 것으로 판단된다.
농업인구의 감소, 고령화 등의 문제를 해결하기 위해 다양한 농작업의 자동화를 목적으로 농업용 로봇의 연구가 활발히 진행 중이다. 농가 작업 중 가장 노동력이 많이 투입되는 과정은 수확 과정으로 타 과정 대비 약 2~3배 소모된다. 농가의 수확물 이송 작업은 인건비가 가장 많이 들고 작업 중 부상의 위험성도 있기 때문에 이송 작업을 농업용 로봇을 통해 자동화시키면 안전성 향상과 더불어 생산성을 대폭 향상할 수 있다. 따라서 본 논문은 농가 작업 현장에 최적화되고 자율주행이 가능한 농업용 로봇을 제안한다.
오늘날 자동차 산업의 화두 중 하나는 자율주행차량이다. 국제자동차기술자협회(SAE International)가 정의한 레벨 3이상을 달성하기 위해서는 자율주행 기술과 커넥티드 기술의 조화가 필수적이다. 현재의 차량은 자율주행과 같은 새로운 기능을 가지게 됨에 따라 전장 부품의 수뿐 만 아니라 소프트웨어의 양과 복잡성도 늘어났다. 이로 인해 공격 표면(Attack surface)이 확대되고, 소프트웨어에 내재된 보안 취약점도 늘어나고 있다. 실제로 커넥티드 기능을 가진 차량의 보안 취약점을 악용하여 차량을 강제 제어할 수 있음이 연구자들에 의해 증명되기도 했다. 하지만 차량에 적용 되어야 하는 필수적인 보안 요구 사항은 정의되어 있지 않는 것이 현실이다. 본 논문에서는 실제 공격 및 취약점 사례를 바탕으로 차량내부네트워크(In-Vehicle Network)에 존재하는 자산을 식별하고, 위협을 도출하였다. 또한 보안요구사항을 정의 하였고, 위험 분석을 통해 사이버 보안으로 인한 안전 문제를 최소화하기 위한 필수 보안 요구 사항을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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