자율주행 기술을 활용하여 사고 예방과 정체 감소를 위한 교통운영관리 전략을 개발하는 다양한 연구가 시뮬레이션 기반으로 수행되고 있다. 이를 위해서는 시뮬레이션에서 구현되는 자율차의 거동이 실제상황을 충분히 반영하여야 하며 일반차량의 거동과 차별화되어야 한다. 그러나 실제 자율차의 주행자료와 일반차량과의 상호작용 자료 취득의 어려움으로 인해 시뮬레이션 상의 자율차 거동에 대한 검증이 미흡한 상황이다. 본 연구의 목적은 주행 및 교통 시뮬레이션 실험을 통해 자율차 거동의 적정성을 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 개별 자율차 주행 시 요구조건과 교통류 내에서 다른 차량과의 상호작용 결과물인 퍼포먼스에 대한 요구조건을 정립하였다. 두 가지 관점의 요구조건에 대한 만족 여부를 주행 시뮬레이션과 교통 시뮬레이션을 이용하여 평가하는 프레임워크를 제시하였다. 본 연구의 결과는 보다 신뢰성 있는 자율주행 시뮬레이션 분석을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Described in this paper is an optimal driving control algorithm which focused on the improvement of fuel economy and the minimization of pollutant emissions in the parallel type hybrid drivertrain system for transit bus. For the energy balance among components such as engine, induction machine and buttery, the algorithm for power split ration determine is proposed. When it is implemented in the hybrid electric control unit(HECU) , using the sub-optimal method and the approximate technique , it is possible to save the memory , to shorten the calculation time, and to achieve the efficient driving actually. A Shift strategy for automated manual transmission is the other side of the driving control algorithm. It enables to select the optimal gear by using several shift maps which were predefined from the proposed method in this paper, As a results of driving simulation, it is proved that these algorithms make the hybrid drivetrain system to reduce fuel consumption and emissions considerably and to have the ability to the efficient use of battery.
현재 개발 중인 자율주행 선박의 안전한 자율주행 운항 안전성을 확보하기 위하여 COLREG를 바탕으로 하는 다중 장애물회피 알고리즘을 연구하였다.RADAR에서 제공하는 외부 장애물의 VECTOR 값을 활용하여 각 장애물의 CPA와 TCPA를 분석하여 기 값을 기준으로 장애물을 구분하고 다중 장애물 회피 상황을 고려한 위험도 산정하였고 최소한의 안전 상황을 확보하기 위한 회피 동작 적용 방법에 관한 연구를 하였다.
Automated vehicles (AVs) are coming to our roadways. In practice, there are still several challenges that can impede the AV sensors are polluted on various road conditions. In this paper, we propose a strategy for V2E performance assurance technology using Kano model. We are developing the vehicle sensor cleaning system about the three types of commonly used sensors: camera, radar, and LiDAR. Surveys were carried out in 30 AV's experts on quality characteristics about V2E performance assurance technology. As a result, the Kano model developed to verify a major requirement of autonomous vehicle's sensor cleaning system. It is expected that the Kano model will be actively used to verify the importance of V2E development strategy.
현재 신호교차로에서 긴급 상황 시 신호교차로의 혼잡 상황으로 인해 긴급차량이 신호를 무시하거나 차선이탈, 역주행 등 타 이동류 및 보행자의 안전을 위협하는 상황이 발생하고 있다. 일반적인 Preemption 제어는 긴급차량의 검지 즉시 Preemption 제어를 실시하고 있다. 이로 인해 긴급차량의 연속주행 확보는 가능하지만 일반차량의 지체는 증가하게 된다. 본 연구에서는 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어 전략을 개발하여 긴급차량의 연속주행 확보와 일반차량의 지체 최소화를 동시에 구현하고자 하였다. 개발된 제어전략에 대한 시뮬레이션 평가결과 9개 CASE 모두 긴급차량의 지체도는 일반신호제어와 비교하여 44.3%${\sim}$96.1% 감소하였고, 통행속도는 8.8%${\sim}$42.0% 증가하는 효과를 나타냈다. v/c 1.0 이상인 과포화 상황이거나 주도로 링크길이가 200m이하인 경우 기존 Preemption 제어가 우수하고, v/c 0.8 이하의 근포화 이하의 상황에서 주도로 링크길이가 500m 이상인 경우 기존 Preemption 제어에 비해 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어의 개선효과가 큰 것으로 나타났다.
대기오염물질과 온실가스가 주는 폐해는 점차 심각한 수준으로 발전하고 있는 상황에서 자동차에 의한 배출가스가 대표적인 배출원의 하나로 손꼽히고 있다. 교통부문에 있어서는 교통운영전략 등에 의해 배출가스량을 억제 및 관리할 수 있는 방법론에 대한 연구가 필요한 상황이나 아직까지 차량의 운행행태 즉 가속, 감속, 정지 시 등에 따른 배출량을 산정할 수 있는 모형에 대한 연구는 미미한 수준이다. 본 연구에서는 신호교차로와 같은 도로를 주행하는 차량이 가속, 감속 정지 하면서 배출하는 배출가스량을 산정할 수 있는 모형을 구축하였으며 이를 위하여 차량 실험을 기반으로 배출량표를 작성하고 차량의 움직임을 운동학적 접근법으로 분석하여 모형을 구축하였다. 최종적으로는 미시적 시뮬레이터와 배출표를 이용하여 가장 현실적인 배출량 산정체계를 구축하여 모형을 검증, 평가하였다. 평가 결과 기존의 평균주행속도를 이용한 배출모형 보다 상대적으로 정확한 배출량을 산정하는 것으로 분석되었다.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
'SMART 치안'이란 범죄통계 등 치안 관련 데이터베이스를 '전략적 관리', '분석과 연구', '과학기술'을 반영하여 수집 분석하고 활용함으로써 한정된 경찰력을 선택과 집중에 따라 운영하는 치안 활동을 의미한다. 최근 여성 1인 가구 증가에 따른 대검찰청의 '범죄분석'을 기준으로 성범죄 건수는 두 배 이상 증가하였다. 이러한 흐름 속에서 지역별 특성에 적합한 '여성안심특별시 3.0'의 성범죄 예방 프로그램을 구축하기 시작했다. 그러나 여성들에게 홍보 및 이용 실적이 저조하고, 실질적 효과성이 나타나기 위한 정책으로는 부족하였다. 앞으로 미래 경찰이 수행해야 할 시스템으로 ICT에 접목하여 자율주행차 또는 드론으로 경호를 하며, 안전하게 귀가를 담당 할 수 있는 범죄예방 시스템을 제안하였다. 이 시스템에 적용하기 위한 좁은 골목, 전깃줄 등 주변 환경이 자율주행자동차 및 드론을 운영하기에 어려운 점이 많으나, 인공지능 기술을 적용시 충분히 극복하여 운영할 수 있으리라 생각된다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.
교통부문 온실가스 저감과 도로의 경쟁력 강화를 위해 교통정보 제공을 통한 수요분산의 관심이 높아지고 있다. 그러나, 이를 위해서는 효율적이며 효과적인 정보제공전략 수립과 운전자 경로전환 행태와 영향요인들에 대한 연구가 선결적으로 필요한 바, 본 연구에서는 도로의 소통상황을 포함한 주행여건과 운전자의 정보매체 선호특성을 고려하여 경로전환 판별모형을 개발하고자 하였다. CART 분석을 이용한 집단구분에서는 주행여건에 따라 3개 군집으로 분류되었으며, 통계적으로 유의하였다. 그리고, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체 요인들을 통계적으로 유의한 집단으로 구분하여, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하였다. 마지막으로, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도를 파악하고, 경로전환 예측 판별모형식을 개발하였다. 판별모형식 구축 결과, 경로전환은 주행여건에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 전체 판별적중률(Hit Ratio)은 64.2%로 도출되어 본 판별식은 일정수준 이상의 높은 판별력을 가지고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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