운전자가 차량 조작에 개입하지 않고, 차량 스스로 주행하는 자율주행차량의 시대가 도래하였다. 자율주행차량 시대에서는 자율주행차량이 도로환경을 정확히 인식함으로써, 자율주행 차량의 안전성을 확보 할 수 있다. 그러나, 도로환경을 구성하고 있는 요소는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성으로 구분 할 수 있으며, 각각을 구성하고 있는 종류, 형태 및 규격은 다양하다. 따라서, 도로환경을 구성하고 있는 시설물 중에서 우선적으로 취득해야 하는 도로시설물에 대한 우선순위 결정이 필요하다. 본 연구에서는 전문가 설문 및 AHP(Analytical Hierarchy Process)기법을 이용하여 도로시설물 인식에 대한 우선선위를 결정하였다. AHP 분석을 위해 항목을 2계층으로 구분했으며, 1계층은 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성, 2계층은 시선유도시설을 포함한 26개의 항목을 구분하였다. 분석 결과, 1계층에서는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성 중 교통관리시설이 가장 우선순위가 높은 것으로 나타났으며, 2계층에서는 방호울타리(도로안전시설), 교통신호기(교통관리시설), 중앙분리대(횡단구성)의 우선순위가 높게 나타났다. 또한, AHP 분석 기법을 이용하여 도출된 고정환경을 추출하는 사례를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 도로시설물에 대한 우선순위 선정 결과는 자율주행차량을 위한 인식기술 지원 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 자율주행에 관한 관심은 자율주행차량의 주행기술 개발과 함께 주행환경을 이루는 인프라 개발을 함께 고려하는 자율협력 주행이 주목을 받고 있다. 자율협력 주행의 개념에 따라 본 연구에서는 기존 정밀도로지도의 정보를 보완할 수 있는 자율주행을 위한 신규 인프라를 분석하고 해당 인프라를 정밀도로지도에 추가하는 방안을 연구하였다. 자율주행을 위한 신규 인프라는 개선 물리 시설물 2종과 센서 전용 물리 시설물 1종을 제시하였다. 정밀도로지도 분석 결과 분기점과 같은 정보는 거의 변화하지 않는 정보이지만 분기점에서 발생할 수 있는 장애물에 주의하라는 의미 전달을 위해 자율주행을 위한 인프라를 추가할 수 있을 것으로 예상된다. 이와 같이 자율주행을 위한 신규 인프라는 기존 도로 시설물이 수행하는 안내, 지시, 주의 환기 등의 역할을 지원해야 할 필요가 있다.
군집주행은 교통흐름을 개선하고 연료소비와 환경개선 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 특히 커넥티드 기반의 자율주행차 시스템에서는 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽을 크게 줄여줄 수 있어 도입이 필수적이다. 효율적인 군집주행 운영을 위해서는 군집그룹의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하기 ?문에, 본 연구에서는 동적으로 군집그룹 규모를 제어하는 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 마코프 체인에 기반한 수학적 모델에 의해 분석되었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 군집그룹의 규모를 적절하게 잘 제어하는 것을 확인할 수 있었다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.
최근 상용화를 앞두고 국제적으로 활발히 연구되고 있는 완전 자율주행 자동차는 기존의 자동차에 비해 이동하는 시간을 활용할 수 있는 가능성이 높아져 생활공간이 될 것이라고 기대되면서 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성에 대한 중요성이 매우 높아졌다. 완전 자율주행 자동차에서의 경험이 이동하는 목적을 넘어 생활공간에서 느끼는 만족으로 충족되기 위해서는 실내행위를 지원하는 공간이 조성되어야 한다, 이를 위해 실내공간에서의 사용자의 행위 유형이 무엇인지에 대한 고찰이 필요하다. 이러한 중요성에도 불구하고, 현재까지 완전 자율주행 자동차를 대상으로 실내행위에 대한 정의를 규정한 논문은 국내에서 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 자동차 내 실내행위 범위를 분석 및 유형화하고, 실내공간 배치에 따른 실내행위와 자동차의 특수성을 종합적으로 고려하여 완전 자율주행 자동차의 실내공간 설계 가이드라인을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적 달성을 위해 국내외 자동차 제조사 및 부품사의 자율주행 자동차 콘셉트 사례분석, 인간의 생활행위 및 생활시간, 공간과 행위에 대한 소비자 니즈(needs) 관련 문헌을 분석하여 완전 자율주행 자동차 내에서 요구되는 행위를 분석하였다. 그 결과 실내행위는 '업무 및 학습', '가정생활 및 개인관리', '휴식', '취미 및 사교'로 유형화되었고, 도출된 결과를 기반으로 종합적인 실내공간 설계 가이드라인을 제시하였다. 본 연구는 실내공간 설계를 위한 새로운 방향성을 고안하여 제시하였다는 점에 의의가 있으며, 본 연구를 바탕으로 하여 일상의 생활시간을 보낼 수 있는 공간인 새로운 미래의 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행 자동차에 관한 연구에서 상황을 인지하기 위한 교통 표지판을 다양한 환경에서 인식하도록 하는 과정은 필수적인 요소이다. 이러한 교통 표지판은 객체 검출 방법을 통해 인지할 수 있지만, 환경에 따라 성능 차이가 크다. 본 논문에서는 Yolov4 모델을 기반으로 공개된 데이터 세트를 이용해 학습하고, 테스트 배드 환경에서 교통 표지판을 검출한다. 테스트 배드에서 조건, 거리, 강수량에 따른 다양한 환경에 대한 교통 표지판 검출의 성능을 비교 및 분석한 결과를 보인다.
본 연구의 목적은 운전 상황과 도로 상황에 따른 자율신경계의 반응을 측정하는 것이다. 지금까지의 생리 신호는 대부분 제한된 실험실에서 측정되었고, 이 결과들은 자연스러운 상황에 측정된 데이터와는 차이가 있을 것이다. 그러므로 보다 동적인 환경에서 인간의 감성을 추출하고자 본 연구를 수행하였다. 건강한 5명의 피험자로부터 심박 변화율, 피부 저항, 피부온도 등의 생리 신호를 측정하였다. 먼저, 정차, 정속 주행, 급출발, 급제동의 운전 상황 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였고, 둘째로, 직선 도로와 굴곡이 심한 도로에서 정속 주행을 하면서 생리 신호를 측정하여 도로상황 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였다. 정차 및 정속 주행에 비해 급출발, 급제동일 때, 직선도로에 비해 굴곡이 심한 도로에서 주행을 할 때 평균 R-R 간격은 감소하였고, 전력 스펙트럼의 (LF+MF)/HF비는 증가하였고, 피부온도는 감소하였고, 피부저항은 증가하였다. 본 연구로부터, 정차 및 정속 주행에 비해 급출발, 급제동일 때 그리고 직선도로에 비해 굴곡이 심한 도로에서 주행을 할 때 교감신경계의 활성화비가 증가한다는 일치된 경향을 관찰할 수 있었다. 앞으로 피실험자수를 늘려 보다 정확한 통계적 분석을 하고자 한다.
운전자는 다양한 종류의 교통정보를 여러 방식을 통해 받을 수 있지만, 인적요소를 고려한 정보 서비스는 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 운전자 인적요소에 대한 기초 연구를 실행하기 위해 고속국도 주행 시 다양한 주행환경에서 속도의 차이에 따른 운전자 평균 주시시간의 특성 분석을 목표로 하였다. 분석 시 속도 외에 영향을 줄 수 있는 변수를 통제하기 위하여 주행상황을 '주간에 선행 차량 없이 주행', '주간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행', '야간에 선행 차량 없이 주행', '야간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행' 4가지로 분류하였다. ANOVA Test를 활용하여 속도 그룹을 나누었으며 그룹별 평균 주시시간의 차이를 비교하기 위해 다중비교(multiple comparison)를 한 결과 도로, 선행 차량 항목은 속도가 증가함에 따라 평균 주시시간이 증가하고 전경 항목은 평균 주시시간이 감소하는 것으로 나타났다. 도로표지 항목은 속도에 따라 주시시간의 차이가 통계적으로 무의미한 것을 확인할 수 있었다.
최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 수집과 운전자의 주행편의를 위한 다양한 방식의 정보제공을 실시간 환경에서 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 Positive Guidance 기법을 응용하여 이와 같은 실시간 환경에서 적용 가능한 실시간 교통상충 분석 기반의 경고정보 제공 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 영상 이미지 추적 기법으로 개별차량의 주행패턴을 분석하여 인접 차량간 상충을 분석하고, ARIMA 모형을 이용하여 상충분석결과를 바탕으로 영상검지영역의 위험도를 예측한다. 위험도 예측을 통해 생성된 경고정보는 Positive Guidance 기법을 적용하여 영상검지영역 상류부에서 접근 중인 운전자에게 제공된다. 본 연구의 성과물은 향후 보다 교통사고 예방을 위한 보다 진보된 교통정보시스템의 개발 시 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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