운전자가 필요없는 완전한 자율주행 시대에 있어, 자율주행 차량에 탑승한 사람의 상황인지 측면에서 불안감을 예측하고 이를 저감하는 방법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 탑승자의 불안감을 유발시키는 자율주행 환경 요인으로 도로 환경, 차량의 내·외부 환경, 자율주행 제어 환경의 3가지 요소가 도출되었고, 각 요소에서 탑승자의 불안감을 유발시키는 세부 요인들을 도출하여 분석하였다.
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.
자율주행 자동차의 개발을 위해서는 다양한 기능 평가, 성능 평가, 안전성 평가 등이 필수적이다. 이러한 평가는 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 주행을 통해 이뤄질 수 있으며, 현실의 도로 상황을 고려한 단위시험환경들을 조합 구성한 통합시험환경에서 수행하는 것이 일반적이다. 여기서 단위시험환경은 도로망 구성, 장애물, 표지판 등의 정보를 포함하는 정밀도로지도를 기반으로 주행차량수, 보행자, 기상환경, 동적 이벤트 요소 등을 고려하여 구성할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단위시험환경을 구성하기 위한 정밀도로지도 처리 방법을 소개한다. 구체적으로는 정밀도로지도 처리를 포함하는 데이터 파이프라인을 설계하고, 정밀도로지도 객체분석을 통해 시험환경의 특성 및 상호 유사성을 파악한다. 국토지리정보원에서 배포한 정밀도로지도를 사용하여 객체를 추출하고 분석하는 실험을 수행했으며 전반적인 동작 상태를 확인했다. 개발한 소프트웨어는 향후 자율주행 학습을 위한 단위 및 통합 시험환경 구축 및 법규 및 규제 대응 서비스 시나리오의 구성에 활용할 예정이다.
자전거는 에너지 소모나 오염을 발생시키지 않는 지속가능한 녹색교통수단으로 정부는 자전거이용 활성화를 적극 추진하고 있다. 그러나 자전거 시장규모 증가와 함께 자전거 사고 또한 지속적으로 증가하고 있다. 현재 KHCM에서 제시하고 있는 자전거도로 평가는 자전거도로를 유형별로 구분하여 각기 다른 효과척도를 적용하여 자전거의 이동성과 안전성을 평가하고 있으며, 현장조사를 통한 자료수집을 통해 도로를 평가하고 있다. 본 연구에서는 공공자전거에 장착된 GPS수신기를 활용한 자전거 주행환경 평가 방안으로 수집된 자전거 주행속도자료를 이용하여 모든 자전거도로에 적용 가능한 구간단위의 자전거 주행환경을 평가하는 방법론을 제시하였다. 주행쾌적성 평가지표 개발을 위해 자전거GPS속도계를 장착한 실험자전거를 이용하여 도로선형, 신호교차로 및 과속방지턱의 유무 등 주행환경이 다른 자전거도로의 속도자료를 수집하였다. 분석시간동안 자전거 주행환경평가를 위해 자전거 주행속도 감소량을 분석하여 주행쾌적성을 0~1 사이의 값으로 계량화한 CCI(Cycling Comfortability Index)를 개발하였다. 실험구간별로 산출된 CCI를 분석한 결과, 주행쾌적성은 신호교차로와 종단구배의 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, 이를 바탕으로 도로환경에 따른 LOCC(Level of Cycling Comfortability)를 도출하였다. 본 연구의 결과는 GPS수신기를 장착한 공공자전거에 적용하여 자전거 교통의 모니터링 시스템으로 발전시키는데 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
본 논문에서는 소형자동차에 이동식 배출가스 측정장비(PEMS)를 탑재하여 서울 도심의 실제 도로를 주행하고, 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 분석하였다. 주요 주행인자로는 평균차속, 상대가속도(RPA-Relative Positive Acceleration), 정지비율을 선정하였고, 도로유형을 단속류와 연속류로 구분하여 분석하였다. 주행거리 기반의 이동평균구간 계산 방법을 적용하여 다양한 주행조건에서의 평균값을 구하고, 다중 선형 회귀분석 방법을 통해 주행인자와 $CO_2$ 배출량 간의 상관관계를 조사하였다. 이러한 분석을 통해 자동차의 $CO_2$ 배출량은 평균차속이 증가함에 따라 감소하고, RPA와 정지비율의 증가에 따라 증가하는 경향이 있음을 통계적인 방법으로 확인하였다. 단속류는 연속류와 비교하였을 때 평균차속이 상당히 낮고, RPA와 정지비율은 높게 나타나는데, 이러한 주행인자분포의 차이로 인해 단속류의 단위주행거리 당 $CO_2$ 배출량이 높은 것으로 판단된다.
고속도로이용자가 주행할 때 도로기하구조를 정확하게 파악하지 못하면, 도로이용자는 자신의 감각과 인식에 의존해 판단을 내리게 되기 때문에 고속도로의 주행성을 평가할 때 설계자와는 다른 판단을 내리게 될 수도 있다. 따라서 도로이용자의 기대심리를 만족시키면서 안전성, 쾌적성 등을 확보하기 위해서는 정확한 주행속도를 예측할 필요가 있다. 또한, 고속도로의 기하구조적인 주행성뿐만 아니라 도로이용자가 이러한 구성요소의 조화에 의해 느끼는 감성적 측면에서의 주행환경만족도에 대한 인식의 변화를 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축하기 위해 6개 고속도로(경부, 서해안, 영동, 남해, 중앙, 호남)를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 주행속도에 영향을 미치는 요인을 대상으로 다중회귀를 이용한 주행속도예측모형 구축 및 검증 결과, 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 주행환경만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류 및 주성분분석을 실시하여 고속도로 주행환경만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류 및 구조방정식을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 주행환경만족도 모형을 구축하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 주행속도와 같은 정량적인 요인뿐만 아니라 도로이용자가 느끼는 고속도로의 주행환경만족도와 같은 정성적인 요인에 대한 결과도 제시할 수 있어서 도로이용자가 느끼는 변화된 교통 환경과 인식여부가 반영된 고속도로의 주행성을 평가할 수 있다는 데에 그 의의가 있다.
최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.
자율주행차 시대가 가까워지면서 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지는 자율주행차의 교통류 영향 분석에 대한 연구가 주로 수행되었으며, 자율주행차에 대한 교통관리 연구는 아직 시작 단계이다. 본 연구는 공사구간에서 일반차와 자율주행차 환경에서의 동적합류제어 효과를 분석하였다. 동적지연합류와 동적지연합류에 동적조기합류까지 추가로 운영한 경우를 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 동적지연합류는 일반차 환경과 자율주행차 환경 모두 운영하지 않은 경우와 비교했을 때 통행시간과 공사구간의 통과교통량을 개선시켰다. 동적조기합류까지 추가 운영한 경우는 일반차 환경에서 추가 개선효과를 확인할 수 없었으나, 자율주행차 환경에서는 추가 효과가 나타났다. 결과적으로 자율주행차 환경에서 동적합류제어 운영은 일반차 환경이 자율주행차 환경으로 변화시 개선되는 수준만큼 추가로 개선 효과가 있는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 자율주행차 환경에서도 동적합류제어를 통한 고속도로 공사구간의 혼잡 개선이 일정부분 가능할 것으로 판단되며, 이를 통해 동적합류제어의 개선 방안을 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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