본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
한국이 UN 자동차 법규 표준화 기구(WP29) 주관의 소형차 배출가스 시험방법 국제 표준화(WLTP/DHC) 연구에 참여하게 됨에 따라 우리나라의 도로 종류 별, 주행 시간대 별 주행패턴 측정이 요구되었다. 이에 본 연구에서는 WP29에서 제안한 주행패턴 표준화 방법을 토대로, 우리나라의 도로 교통 특성을 반영한 실 도로 주행패턴을 측정하고, 대표성을 갖는 도로 종류 별 주행 시간대별 총 7가지 유형의 주행패턴을 분석하였다. 이를 위해 이동식 차량활동도 모니터링 장비(PAMS)를 이용하여 35,410km의 실주행자료를 수집하였으며, 각 유형별로 분석된 주행패턴은 서로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
WIM(Weigh-In-Motion) 시스템은 고속으로 이동 중인 차량의 무게를 측정하는 시스템이다. 기존의 WIM 시스템에서는 등속을 기준으로 차량의 무게를 측정하며 오차율이 10% 범위에 있다. 하지만 운전자의 가 감속 조작과 같은 비정상 주행패턴을 고려하고 있지 않으므로 실제 오차율은 더욱 크다. 이러한 오차를 최소화하기 위해서 비정상적인 주행패턴을 찾고 이를 적용한 개선된 WIM 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 WIM 시스템의 오차율에 영향을 미치는 비정상 주행패턴을 분석하고 오차율을 최소화하는 개선된 WIM 시스템을 설계한다. 개선된 WIM 시스템은 기존의 시스템에 루프센서를 추가한 다단 루프 구조를 가진다. 또한 내부적으로 정의된 측정 함수를 개선하여 비정상 주행패턴별로 측정된 무게를 보정한다. 실험 분석 결과 개선된 WIM 시스템은 기존의 최대 평균 오차율 22.98% 에서 8% 미만으로 오차율이 감소한 사실을 알 수 있다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라 자율주행 기술을 직·간접적으로 체험할 수 있는 기회가 대중에게 제공되고 있지만, 이용자 관점에서 편안한 승차감을 기대할 수 있는 선호하는 자율주행 패턴에 대해서는 연구가 미비하다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터와 자율주행이 가능한 실험차를 활용하여 종·횡방향 가속도에 대한 이용자 측면 만족도 평가를 수행하였다. 주행 실험을 통하여 도출한 5가지 종·횡방향 가속도 값을 활용하여 자율주행 패턴을 가상환경 시뮬레이션으로 구현하였으며, 그 중 3가지 값에 대해서는 실차 기반 자율주행으로 구현하여 만족도 및 불안감 수준 평가실험을 추가 진행하였다. 연구 결과, 실험 참가자들은 종방향 가속도에 비하여 횡방향 가속도에 더 민감한 평가를 하였으며, 불안감 수준도 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이용자 측면 자율주행 패턴 평가연구 필요성과, 시뮬레이터 기반 평가방법의 적정성을 제시하였다.
운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
본 논문은 기존 전동차의 자동운전(ATO : Automatic Train Operation)시 발생되는 승차감 저하의 원인을 분석, 제어패턴의 수정을 통한 승차감 성능 향상에 관한 것이다. 인천지하철 1호선을 중심으로 전동차에 적용된 자동열차운전 제어기의 특성, 주행제어 원리, 거리 및 속도의 산출 방법을 제시하고 기존의 ATO 제어패턴을 분석한다. 분석을 통하여 기존 운전제어장치에서 산출된 제어패턴을 승차감 관점에서 재조명하고 주행시 고려되는 선로 환경에 대한 조건을 충족시키면서 승차감 결정의 핵심요소인 가가속도(Jerk)의 주행 특성을 최적화하여 향상된 승차감 성능을 갖는 제어패턴을 산출하였다. 도출되는 결과의 입증을 위하여 제어 패턴을 시뮬레이션하고 현차를 이용하여 본선 주행시험을 실시한 후 그 결과를 승차감의 관점에서 기존 제어패턴시의 결과 값과 비교, 분석하였다.
철도기술의 발전 이후 현재 도시철도에서는 국내 처음으로 열차의 안전한 운행 제어를 위한 자동/무인 운전이 가능한 자동 열차 운행 장치(ATO)를 도입해 안정적으로 정시 운행을 하고 있다. ATO 자동운전은 제어기준 값(목표속도)과 피드백 값(실제속도)간의 오차에 의한 전동차의 역행과 제동을 반복함으로 에너지 효율 낮다. 본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분 내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 모델링한다. 따라서 5호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 주행패턴에 따라 변화하는 주행에너지를 최소화하는 최적의 주행 패턴을 제시하였다.
이 논문에서는 운전자의 운전 패턴을 분석하기 위한 멀티 센서 기반의 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 센서를 통해 얻어진 주행 데이터의 상관 관계를 비교, 분석하여 주행 패턴을 인식한다. 가속도 센서에 작용하는 중력값과 지자기 센서의 방향 데이터을 통해 각 운전 패턴을 인식하는 정확도를 높이는데 이용하였다.
공격운전은 밀착주행과 급감속과 같은 행위로 상대 운전자를 위협하는 고의적인 행동으로 교통사고 발생 가능성이 높은 위험운전이벤트이다. 본 연구에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 실험을 통해 공격운전 가해자와 피해자의 상호작용을 차량거동형태를 분석하였다. 운전자의 고의적인 공격의지 검지를 위해 주행패턴을 효과적으로 상대 평가할 수 있는 지표(Erratic Driving Index, EDI)를 도출하였다. 기존의 상용차의 디지털운행기록계 자료를 활용한 위험운전 검지기법과 본 연구에서 도출한 EDI를 연계한 공격운전 검지 방법론을 새롭게 개발하였고 활용성을 평가하였다. 공격운전을 억제하고 운전자의 안전운전을 유도하는 운전자 행태 관리를 위해 본 연구의 결과물이 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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