• 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.

• 전자통신동향분석
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• 제31권4호
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• pp.86-97
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• 2016

빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.392-397
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• 2006

본 논문에서는 ESP와 4WS차량의 동적성능에 관한 연구와 차량이 불안정 영역으로의 주행 시 안정영역으로의 거동으로 할 수 있게 하는 차량의 주행안정성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 고속으로 주행하는 차량이 조향과 동시에 가${\cdot}$감속을 하는 경우 관련된 변수로는 종방향 및 횡방향의 속도변화, 요우잉 등을 들 수 있으며, 이 변수들은 타이어 특성, 차량의 중량, 제동력, 조향각등에 따른 동역학적 관계식들로 표현 할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 제동${\cdot}$조향장치들을 제어하여, 차량의 주행 중 위급상황 시 탁월한 성능을 발휘 할 수 있는 시스템에 관하여 고찰하고, 주행시 안정성향상을 위한 제어시스템 알고리즘개발을 통하여 운전상황을 안전하게 하기 위함이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.253-259
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• 2018

최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 다양한 산업의 변화되는 형태가 나타나고 있는데, 그중에서 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등의 요소기술을 활용한 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있다. 자율주행 자동차는 과거의 자동차 산업을 이끌던 차량 제조사와 부품사들의 영역에서 벗어나 전자 업체/통신 업체/IT 업체등 다양한 회사들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 자율 주행 기술과, 현재 다양한 연구소/산업계의 현황 그리고 자율주행 자동차의 발전 추세에 대하여 정리하여 보고, 자율주행 자동차의 발전으로 인한 사회 변화에 대해서 간략하게 고찰해보도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1693-1700
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• 2012

최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.66-73
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• 2006

안전은 교통관제와 제어기술에서 중요한 부분이다. 본 논문에서는 단일 비젼시스템을 이용하여 합류도로에 진입하려는 차량에 합류안전 신호를 발생하는 유연하고, 안정적이며 실시간 처리가 가능한 알고리즘에 대해 제안하였다. 도로측면에 위치한 카메라로부터 얻어지는 영상을 이용하여 주행차량 감시와 차량의 주행속도, 본선도로와 진입도로 사이의 합류지점까지의 도달시간을 예측하여 빨강, 파랑, 노랑의 색으로 주행 안전 여부를 표시하였다. 영상에서 설정한 영역에 차량이 주행함을 검출하기 위해 농담정규화 상관법, 경계 크기 비 변화, 평균 농담변화의 세 가지 방법을 이용하였다. 실제 합류도로에서 촬영한 영상으로부터 제안한 알고리즘에 적용하여 결과를 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.207-214
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• 2009

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.120-121
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• 2012

자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1716-1721
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• 2005

본 논문에서는 ESP와 4WS 차량의 동적성능에 관한 연구와 차량이 불안정 영역으로의 주행 시 안정영역으로의 거동으로 할 수 있게 하는 차량의 주행안정성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 고속으로 주행하는 차량이 조향과 동시에 가${\cdot}$감속을 하는 경우 관련된 변수로는 종방향 및 횡방향의 속도변화, 요우잉 등을 들 수 있으며, 이 변수들은 타이어 특성, 차량의 중량, 제동력, 조향각등에 따른 동역학적 관계식들로 표현 할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 제동${\cdot}$조향장치들을 제어하여, 차량의 주행 중 위급상황 시 탁월한 성능을 발휘 할 수 있는 시스템에 관하여 고찰하고, 위급상황을 안전하게 회피하여 교통사고를 획기적으로 줄이기 위함이다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.71-78
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• 2021

자율주행 차량은 사람의 안전, 환경, 노령화 등의 문제 해결에 새로운 대안으로 부상하고 있다. 또한, 이러한 기술개발은 다른 산업 분야에 파급효과가 매우 크다. 하지만, 이에 따르는 문제점들이 발생한다. 자율주행 차량에 의한 인명 피해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 활동성이 없는 물체에 대한 충돌 사고는 다소 줄어들고 있지만, 반대로 활동성을 가진 장애물에 대한 기술 개발은 아직 미미한 편이다. 이에, 본 연구에서는 자율주행차량에서 가장 큰 문제점으로 나타나고 있는 도로 위의 활동성이 있는 장애물을 추출하는 방안을 제안한다. 먼저, 자동차 카메라에 의해 획득한 연속적인 영상에서 핵심장면을 추출한 후, 장면에 포함되어 있는 장애물들에 대한 활동성의 크기와 활동의 반복성 정보를 이용하여 활동성 장애물을 추출하는 것을 제안하였다. 핵심장면은 영역분할과 병합을 통하여 산출한다. 이러한 결과를 바탕으로 영역의 픽셀 별로 빈도의 크기를 산출하고, 활동성의 빈번하게 나타나는 정보를 이용하여 장애물의 활동의 크기를 계산하였다. 사람이 직접 추출한 결과와 비교했을 때 추출 정확도는 다소 떨어지지만 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안된 연구가 자율주행의 문제점들을 해소하고 인명사고를 줄이는 방안에 기여할 것으로 사료된다.