자율주행차량(AV)의 기술 발전으로 실도로 내 자율주행이 가능해졌지만, 주변 요소로 AV의 인지 범위 또는 능력이 제한되는 인지 음영으로 완전한 자율주행에 어려움이 있다. 오늘날 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오를 개발하기 위해서는 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 인지 음영 상황을 파악하고 대비 전략을 구상하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 미국 캘리포니아 차량관리국(DMV)의 AV 사고 데이터를 통해 자율주행 모드 활성화 여부에 따라 AV와 일반차량의 사고 형태와 특성을 비교하고, AV 제어권 전환 데이터를 단계적으로 분류하여 인지 음영으로 인한 제어권 전환의 유형과 실제 사례를 도출하였다. 분석 결과, AV의 안전 운전 기동으로 일반 차량과 다른 사고 유형이 나타났으며, 3가지 유형의 인지 음영 사례를 파악하였다. 본 연구 결과는 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발의 중요한 기초자료가 될 것이며, 다양한 인지 음영이 고려된 테스트 시나리오를 통해 상황별 인지 음영을 해소하는 효율적인 전략을 마련할 수 있다. 이를 통해 실제 도로에서의 AV 주행 안전성을 효과적으로 평가하고 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 군집주행환경에서 비자율차의 행태분석을 위해 영상기반의 조사를 통해 피실험자의 인적특성과 군집주행 인지여부를 조사하고, 주행 시뮬레이션 실험을 통해 비자율차의 차량거동을 수집했다. 또한, 주행 시뮬레이션 실험 후 NASA-TLX 설문조사를 통해 작업부하점수를 조사했다. 영상기반 인지특성 조사 결과 피실험자 대부분이 군집주행 중인 차량들을 인지하고 군집 차량군으로 인해 부담감을 느끼는 것으로 나타났다. 군집주행환경에서의 평균속도가 비군집주행환경일 때보다 낮게 나타났고, 평균속도의 표준편차는 군집주행환경일 때 더 높게 나타났다. 인적특성과 작업부하점수를 연계분석한 작업부하평가 결과 군집, 비군집주행환경 시 인적특성별로 작업부하점수가 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 결과들을 확인했다. 인적특성과 차량거동을 연계분석한 차량거동평가 결과에서도 군집, 비군집주행환경 시 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 결과들을 확인했다. 본 연구의 결과를 고령운전자, 여성 등 고위험군 운전자의 안전성 증대, 비자율차 운전자에게 주변 군집주행차량에 대한 정보 제공 방안 모색 등의 비자율차 운전자를 위한 교통관리전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어기의 구성요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
기존 간선급행버스체계(BRT)의 신속성 및 정시성 저해 문제를 해결하기 위해 도시철도의 이점을 BRT에 적용한 고급 간선급행버스체계(S-BRT)가 등장하였다. 국내 지침에서는 S-BRT 주행로를 기존 BRT 주행로와 동일한 전용차로와 전용도로로 분류하였다. 그러나 S-BRT와 BRT는 상이한 운행 목표와 특성을 지님으로 서로 다른 체계적인 S-BRT 주행로 구분이 필요하다. 이에 본 연구는 국내 여건을 바탕으로 S-BRT 주행로를 전용차로, 혼용차로, 일반차로로 분류하였다. 이후 목표 서비스 수준 달성을 위해 각 주행로별 특성을 바탕으로 대중교통 우선 신호 제어 전략을 제시하였다. 대부분의 분석 시나리오에서 S-BRT 목표 서비스 수준을 달성했으며 전용차로, 혼용차로, 일반차로 순으로 높은 운행 속도를 보였다. 본 결과는 S-BRT 운행시 각 주행로별 특성을 고려한 대중교통 우선신호 운영이 필요함을 시사한다. 본 연구의 결과는 향후 각 지자체에서 S-BRT 도입 시 주행로 설계와 우선신호 운영을 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇과 공의 상태에 따른 로봇 행동의 선택 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자 모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 퍼지 로직을 적용한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 주행 알고리즘을 선택하는 과정과 로봇의 행동을 협력하는 과정을 동시에 구현함으로써, 계산 양을 줄여 로봇 축구에 보다 적합하게 해준다.
자율주행자동차의 도입은 자동차의 산업생태계 변화뿐만 아니라 사회적, 문화적, 경제적 변화를 가져올 것이다. 사회적 수용성은 자율주행자동차 상용화가 성공하기 위한 중요한 영향 요인 중 하나이다. 본 연구는 수요자 관점에서 자율주행자동차의 수용에 영향을 주는 요인들이 무엇인지 분석하였다. 본 연구에서는 운전자의 개입 여부에 따라 부분자율주행자동차(PAV)와 완전자율주행자동차(FAV)로 정의하였다. 설문은 운전자뿐만 아니라 비운전자도 포함하여 20세 이상을 대상으로 수행되었다. 그 결과 PAV와 FAV 수용에 영향을 미치는 요인들은 다르게 나타났다. PAV의 경우 운전자와 직접적인 관련이 있는 요인들이 수용성에 영향을 미쳤고, FAV의 경우 외부 환경 요인들이 자율주행자동차의 수용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 PAV와 FAV의 수용 확산을 위해서는 서로 다른 전략이 필요하다는 것을 보여주었다.
인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.
전기차량용 차량제어기는 차량 전체의 구동 전략과 브레이크 시의 회생제동, 고전압 배터리의 SOC management 등을 제어하는 역할을 한다. 엑셀 페달 및 브레이크 페달의 신호를 입력 받아 운전자의 주행의지를 받아 들이고, 차량의 각종 제어기들과 CAN 통신을 통하여 필요한 정보들을 송수신한다. 이러한 입/출력 동작을 통하여 차량 전체의 구동전략을 세우고 각종 제어기들에게 주행에 필요한 정보를 전달한다. MCU(Main Control Unit)로는 32bit micro-controller 이 적용되었으며, 열충격과 고온동작 내구 등의 환경시험 및 전자기파 적합성 시험등을 통해 외부환경 변화에도 요구 성능을 만족함을 확인하였다. 이러한 성공적인 개발을 통해 2011년 초 시범양산되는 현대기아자동차의 BLUE ON 에 양산적용될 예정이라는 데에 의의가 있다.
최근 텔레매틱스 기술은 운전자와 차량, 차량과 외부의 정보들을 이용하여 다른 산업과의 융합이 급속히 진행되고 있으며, 다양한 서비스에 대한 요구 역시 점차 증가하는 추세이다. 최근에는 차량의 위치 및 궤적 데이터 정보 서비스뿐만 아니라 차량을 통한 차별화된 고객별 영업, 마케팅 및 서비스 제공에 대한 VRM이 대두되고 있다. VRM은 차량의 주행 정보, 과거 이동정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 다양한 정보에서 특정 규칙과 추출된 패턴 정보를 기반으로 영업, 서비스 생산, 마케팅 전략을 수립 및 적용할 수 있도록 해주는 것으로 CRM과 유사하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CRM의 성공 요인에 대한 선행 연구를 검토해 VRM의 전략적 관점에서 프로세스에 준거하여 고객자산가치관리와 VRM의 핵심기능인 고객자산가치 관리역량을 통해 차량의 주행정보, 차량 정검 정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 모든 정보를 VRM 프레임워크가 갖추어야 할 요소를 도출하고 텔레매틱스 기반 VRM 프레임워크 모델을 제안해보고자 한다.
최근 텔레매틱스 기술은 운전자와 차량, 차량과 외부의 정보들을 이용하여 다른 산업과의 융합이 급속히 진행되고 있으며, 다양한 서비스에 대한 요구 역시 점차 증가하는 추세이다. 최근에는 차량의 위치 및 궤적 데이터 정보 서비스뿐만 아니라 차량을 통한 차별화된 고객별 영업, 마케팅 및 서비스 제공에 대한 VRM(Vehicle Relationship Management)이 대두되고 있다. VRM은 차량의 주행 정보, 과거 이동정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 다양한 정보에서 특정 규칙과 패턴을 추출한 후에 그것에 알맞게 영업, 서비스 생산, 마케팅 전략을 수립 및 적용할 수 있도록 해주는 것으로 CRM과 유사하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CRM의 성공 요인에 대한 선행 연구를 검토해 VRM의 전략적 관점에서 프로세스에 준거하여 고객자산가치관리와 VRM의 핵심기능인 고객자산가치 관리역량을 통해 차량의 주행정보, 차량 정검 정보, 운전자의 정보 등과 같은 차량에 관련된 모든 정보를 VRM 프레임워크가 갖추어야 할 요소를 도출하고 차량 기반 고객관계 프레임워크 모델을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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