• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.34-46
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• 2021

자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.821-824
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• 2009

고속도로를 주행 중인 차량에 강풍이 작용할 경우 차량의 주행안정성 저하와 운전자의 상황에 따른 치명적인 교통사고로 이어질 수 있다. 특히, 최근에 건설되거나 추진 중인 고속도로는 교량과 터널의 연속적인 조합으로 강풍발생위험에 노출되어 있어 적극적인 강풍저감 대책이 필요하다. 효과적인 방풍 시설 설치나 사전예고 시스템의 도입을 위해서는 차량의 동역학적 거동 분석, 주행 중인 차량의 위험도 판단기준 연구, 강풍위험지역의 정확한 풍속 추정기법 연구, 지능화된 방풍벽 개발, 방풍시설 설치판단 기준 제시, 합리적인 차량 속도 규제정책 등의 연구 개발이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 강풍 발생 구간을 주행하는 차량의 동역학적 거동모델을 제시하고, 이를 기반으로 기존에 제안된 위험도 판단기준의 합리성을 제고하였으며, 운전자의 상황을 고려한 현실적인 차량주행위험도 판단기준 제시를 목표로 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.134-139
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 여전히 운전자의 주의를 필요로 한다. 3레벨 자율주행 이후 4레벨 자율주행차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 운전자의 부주의까지 포함하여 자율주행을 실시해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 운전자가 부주의한 상황에서 긴급상황을 알리고 운전자의 반응을 인식하는 자율차량 안전을 위한 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템을 제안한다. 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 긴급상황 전달 모듈을 사용하여 긴급상황을 텍스트화하여 운전자에게 음성으로 전달하며 운전자 반응 확인 모듈을 사용하여 긴급상황에 대한 운전자의 반응을 인식하고 운전 권한을 운전자에게 넘길지 결정한다. 실험 결과, 긴급상황 전달 모듈의 HMM은 RNN보다 25%, LSTM보다 42.86% 빠른 속도로 음성을 학습했다. 운전자 반응 확인 모듈의 Tacotron2는 deep voice보다 약 20ms, deep mind 보다 약 50ms 더 빨리 텍스트를 음성으로 변환했다. 따라서 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 효율적으로 신경망 모델을 학습시키고, 실시간으로 운전자의 반응을 확인할 수 있다.

• 전기의세계
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• 제40권4호
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• pp.50-58
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• 1991

본 연구에서는 로보트에 현재위치와 목적지가 주어지면 로보트가 가지고 있는 세계지도(world map)로부터 경로를 탐색하여 경로의 주위 환경 정보를 가진 경로지도(route map)을 생성하고 이를 해석하여 주행을 하도록 한다. 그리고, 인간은 매우 복잡한 상황을 간단하게 이행하는 능력을 갖고 있으나, 그 상황을 감지하는데 필요한 정보들은 불확실성과 모호성을 내포하고 있으며, 인간의 주관적 판단에 의한 것과 불완전 계측에 의한 것들을 처리하기 위해 퍼지 이론을 이용한 추론 및 주행 알고리즘을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.77-86
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• 2016

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.55-72
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• 2017

자율주행차량은 다양한 사회 문제를 해결하기 위한 대안으로 각광받고 있다. 자율주행차량의 도입 및 관련 기술 개발 연구가 활발히 진행되고 있으나 자율주행차량에 탑재된 운행 알고리즘에 따른 실제 운행의 영향력에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한정된 물리적 환경에서 공리주의와 사회적 합의를 고려하여 차량 운행 중 발생 가능한 상황인 중앙선 침범 상황에 대한 시나리오를 설정하고 시뮬레이션을 통해 윤리적 판단이 필요한 상황에서의 자율주행차량의 운행에 따른 영향을 분석하였다. 분석 결과, 자율주행차량이 안전도를 판단하여 옆 차선으로 차선을 변경한 시나리오에서 사고에 따른 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 자율주행차량의 판단에 따라 전방 충돌한 경우, 자율주행차량의 기능에 의해 교통류 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 위성통신과 우주산업
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• 제8권1호통권18호
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• pp.152-158
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• 2000

교통사고를 감소시키는 방안으로 과속을 방지하고 주행차선 전방에서 발생하는 교통사고나 노면상황정보를 운전자에게 미리 전달할 필요가 있다. 본 연구에서는 과속시 과속을 운전자에게 주지시키거나 또는 차량 스스로 능동적으로 과속을 제한함으로써 규정속도를 준수토록 한다. 또한 주행주의 상황을 운전자에게 음성과 화면으로서 전달하여 사고예방에 대처할 수 있는 충분한 시간을 제공하기 위함이다.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.61-74
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• 2005

본 연구는 운전분노와 교통정체가 운전행동에 미치는 영향을 조사한 것이다. 운전분노란 운전 중 경험하는 분노로서 개인적 특질성향이다. 이 개인전 성향은 운전 중 도발적이고 도전적인 상황에 부딪혔을 때 난폭운전으로 표출된다. 그런데 운전분노는 다른 성격특질처럼 개인차가 있어서 운전분노 수준에 따라 교통상황에서 느끼는 분노의 정도는 차이가 나고, 이 차이는 난폭운전의 차이로 나타날 가능성이 높다. 본 연구에서는 차량 시뮬레이터인 RTSA-DS를 이용하여 세 가지 교통상황(소통원활, 주행차로정체 및 선행차량의 서행으로 인한 진행방해 상황)을 가상현실 교통상황으로 제시하고, 운전분노 수준에 따른 운전행동을 조사 비교하였다. 그 결과 운전분노 수준이 높은 운전자가 낮은 운전자에 비해 주행차로 정체상황에서 빠른 속도로 주행하였으며, 주행차로 정체상황에서 정체를 피하기 위해 차로변경을 시도하였고, 이 과정에서 충돌사고의 개입율이 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 운전분노 수준이 높은 운전자가 정체상황에서 난폭운전과 위험운전을 감행한다는 이전의 연구결과와 일치한다. 그러나 운전 분노 수준이 높은 집단이 주로 20대 운전자로 구성되었고, 운전분노와 연령간의 상관이 높은 점을 감안할 때 본 연구의 결과 적용 시 주의가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.677-678
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• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.607-609
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• 2023

본 논문은 인공지능과 자율 주행차의 현재 상황과 향후 전망에 대해 조사한 결과를 제시한다. 자율 주행차의 기술적 발전과 인공지능의 개발이 상호보완적으로 진행되며, 운전의 안전성과 효율성을 향상시키는 가능성이 크다. 본 연구는 자율 주행차와 인공지능의 상호작용을 탐구하고, 향후 연구 및 개발 방향을 제안한다.