• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.109-123
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• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.530-533
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• 2017

이 연구는 센서와 자율주행 자동차의 경로 추종의 효율성에 관한 연구이다. 자율주행 자동차의 '기술 현황'과 '주요 사용 센서 현황'을 통해 사용센서를 선정하였고, 선정한 센서들의 특성을 분석하였다. 초음파, 적외선, 조도 센서를 이용해 환경 변수가 제한된 상황에서 경로 추종 주행 연구를 실시하였다. 이 연구를 통해 동일 환경이라도 센서의 값이 상이한 것을 확인하였다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제2회(2013년)
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• pp.371-376
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• 2013

고속열차의 운행속도가 증가함에 따라 이전보다 공기역학적인 요소들의 중요성이 커지고 있다. 열차와 터널의 형상설계뿐만 아니라 주변 환경을 위해 고속 주행하는 열차 주변의 유동장을 이해할 필요성이 있다. 본 연구에서는 고속 주행으로 인해 열차 주변에 발생하는 열차풍을 분석하여 선로 주변에 작용하는 풍하중을 계산하였고, 터널 주행 시 발생하는 압력변동과 객차 연결부의 비정상 열린 공동 유동을 살펴보았다. 그 결과 2차원 해석의 정량적 한계점이 나타났지만, 정성적인 경향은 선행연구와 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 따라서 고속열차 주변의 공기역학적 특성의 이해와 열차 및 터널의 형상 변화에 따른 상대적인 비교를 위해서는 EDISON_CFD를 이용한 2차원 해석이 유용함을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.931-933
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• 2022

본 논문에서는 자율주행에 기반하여 실시간으로 도로환경을 파악하고 순찰 기능을 하는 시스템 개발에 대한 것이다. 시스템은 카메라와 라이다 센서를 통해 얻은 정보를 바탕으로 기본적인 자율주행을 수행하고 탐지된 차량의 물리량을 계산하여 정해진 기능을 수행한다. 이를 바탕으로 현재의 단속시스템이 가지는 한계를 개선하고 경찰의 인력난 문제를 해결할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.147-159
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• 2023

자율주행차량을 신뢰하고 탑승하도록 하기 위해서 자율주행 차량에 탑승하는 이용자를 위한 고민이 필요해지고 있다. 자율주행 차량 주행 행태에 대한 선호도를 평가하여 이용자의 자율주행차량 탑승 만족도를 높이는 주행행태를 찾아내고자 한다. 실험환경은 드라이빙 시뮬레이터에 공격적인 운전과 방어적인 운전 두 가지 자율주행 성향을 구현하고, 체험할 수 있도록 하였다. 탑승시 생체데이터를 수집하고, 탑승 전·후 설문조사를 실시하였다. 운전 습관에 따라 2그룹으로 분류하고, 수집한 생체데이터와 비교 분석하였다. 공격적인 성향의 운전자와 조심운전 성향의 운전자 모두 자율주행차량의 조심운전 주행행태를 선호하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.192-207
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• 2023

Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.19-33
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• 2019

버스 대중교통 서비스의 운영 효율성 향상을 위한 목적으로 자율주행차량을 기반으로 한 대중교통시스템 개발이 추진중에 있다. 그러나 대중교통시스템은 모빌리티 서비스 목적 및 방식에 따라 차량운행 환경이 크게 변화하므로, 자율주행기술을 효과적으로 도입하기 위해서는 모빌리티 서비스 유형에 따른 도로 적합도에 대한 평가가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 선행사례 조사를 통해 자율주행차량 기반 모빌리티 서비스 유형을 분류하고 재정의하였다. 제안한 서비스들의 적용 가능성 검토를 위해 실차 주행실험을 기반으로 도로 인프라 수준에 따른 자율주행 적합도 분석을 시행하였다. 또한 도로 적합도 분석결과를 토대로 국내 도로 인프라 수준을 고려한 모빌리티 서비스 도입 방향을 제시하였다. 본 연구결과는 향후 자율주행 기반의 대중교통시스템 개발에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1987-1992
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• 2010

본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.