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.
자율 주행 자동차에 있어서 기능 안전을 위해서 필요한 다양한 고려 사항과 필수 센서인 모바일 라이다 센서에 대하여 분석한다. ISO 26262는 인간이 운전할 경우 기능적인 안전을 보장할 수 있는 신뢰를 제공하는 기능 안전 표준으로서, 자율 주행 자동차가 운전자의 개입없이 주변의 상황을 파악하고 인지한 후 스스로 판단하여 동작하는 경우 정확하게 수행되었다는 것을 판단하기가 어렵다. 자율 주행 자동차는 주변 환경 센싱, 처리 및 판단, 동작 수행의 과정을 거쳐서 자율 주행을 수행한다. 이 중에서 주변 환경 센싱과 동작 수행의 경우 기존의 자동차 기능 안전을 개선하여 적용이 가능할 것이다. 본고에서는 자율 주행 자동차에 대한 기능 안전의 상관성과 자율 주행 자동차가 주변 환경 센싱에 필수적으로 사용하는 모바일 라이다가 사용하는 다양한 기술들에 대하여 알아본다.
현재 국내외 자동차 기업들은 꾸준한 기술 개발을 통해 자율 주행 자동차 산업을 선도하고자 경쟁하고 있다. 이러한 자율 주행 기술은 자동차와 주행 도로 환경과 같이 사물 간의 다양한 연결 의존성을 가지면서 발전하고 있다. 따라서 자동차를 포함한 전체 자율 주행 환경 내에서 사이버 보안 취약점이 발생하기 쉬워지고 있으며, 이에 대한 대비책의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차에서 발생할 수 있는 위협을 모델링하고, 자율 주행 자동차의 안전한 보안을 위해 점검이 필요한 요소들을 체크리스트로써 제안한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.65-69
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1998
고속 주행중인 자동차 환경에서 운전자의 안전 및 편의성을 위하여, 음성인식 기술을 이용한 각종 차량 편의장치를 제어하는 것으로, 운전자와 자동차와의 Man Machine Interface 구조로 구성되었다. 이 시스템은 주행중인 자동차 환경에서 보조적인 스위치의 조작없이 상시 음성의 입, 출력이 가능하도록 하며, band pass filter를 이용하여 잡음 환경에 강인한 모델을 선택하도록 하였으며, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 perceptual linear predictive 13차와 one-stage dynamic programming을 사용하였다. off-line 실험 결과 고속 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용하는 차량제어 명령 33개에 대하여 화자독립 82.47%(중부고속도로), 화자종속 94.44%의 인식율을 구하였다. 또한 고속 주행중인 차량에서 kvhs, 핸드폰 사용으로 인한 사고를 줄이기 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 Voice Dialing기능도 구현하였다.
본 논문에서는 자율이동로봇이 주위 환경을 알지 못하는 상황에서 목표점까지 안전하게 주행하게 하는 주행 알고리즘에 대해 연구한다. 주행 알고리즘에서 가장 고려해야할 부분이 장애물 회피 알고리즘인데, 본 논문에서는 장애물 회피 알고리즘인 VFH(Vector Field Histogram) 알고리즘과 퍼지 알고리즘을 조합하여 여러 가지 형태의 환경에서 최적의 성능을 내도록 한다. 로봇이 처한 환경에 따라 상위 레벨의 supervisor가 위의 두 가지 장애물 회피 알고리즘 중 적절한 것을 선택하도록 조합하고, 다양한 환경에서 모의실험을 수행함으로써 제안된 로봇주행 알고리즘의 성능을 검증한다.
주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.
자전거는 비동력 무탄소 교통수단으로써 지속가능한 녹색교통수단으로 각광받고 있으며 자전거이용활성화를 위해서는 빠르고 쾌적하며, 안전한 자전거 주행환경을 제공하여 자전거가 가지고 있는 제약을 극복하여 보다 중요한 교통수단으로서의 기능을 할 수 있도록 해야한다. 따라서 본 연구에서는 자전거 모니터링의 일환으로 주행환경 평가시나리오 및 관성센서 및 자전거 속도계가 장착된 프로브자전거를 활용한 자전거 주행환경 평가기법을 제시하였다. 또한 제시된 평가기법은 신뢰성 분석기법인 FTA(Fault Tree Analysis)이론을 적용하여 자전거 주행안전성(CSI)과 주행이동성(속도)을 동시에 평가할 수 있는 통합평가지표를 제시함으로써 실효성이 높을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 GPS와 관성센서가 통합된 자전거 전용단말기를 개발하여 공공자전거 시스템의 구성요소로 발전시킨다면 보다 지능적인 자전거 교통 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
최근 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아짐에 따라 자율주행 자동차 관련 기술 개발에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 자율주행 환경에서의 운전자 관점에 대한 연구도 조금씩 늘어나고 있는 추세이다. 그러나 일부 연구들은 자율주행 자동차에 대한 낙관적인 입장만을 보이고 있다. 하지만, 선행 연구에서는 실제 자율주행 자동차를 태우지 않았다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 자율주행 자동차를 기반으로 인간과 차량 간 상호작용을 알아보고자 에스노그라피 접근을 통한 질적 연구를 진행하였다. 그 결과, 자율주행 환경에서 운전자의 경험에 영향을 미치는 8개의 불신 요소를 도출하였다. 결과적으로 본 연구는 기존 신뢰 모형을 통해 자율주행 맥락에 적용하여 확장하였다는 점과 결과를 바탕으로 자율주행 환경에서 불신을 낮추고 신뢰를 높여줄 디자인 가이드를 제시했다는 점에서 이론적 및 실용적 의의가 있다.
로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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