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자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 장애물 추출에 대한 기초 연구 (A Basic Study of Obstacles Extraction on the Road for the Stability of Self-driving Vehicles)

  • 박창민
    • Journal of Platform Technology
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    • 제9권2호
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    • pp.46-54
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    • 2021
  • 최근, 차량의 자율주행에 대한 기술이 개발되면서 안정성은 매우 흥미로운 요소로 관심이 증대되고 있다. 그리고 자율주행에 대하여 1980년대 중반부터 전세계의 많은 대학, 연구 센터, 자동차 회사, 그리고 다른 산업의 회사들에 의해 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 위협적인 장애물을 자동 추출하는 방안에 대한 기초 연구를 제안한다. 자동차 도로 위에는 다양한 장애물들이 존재하지만, 본 연구에서는 위협적인 장애물은 도로의 중앙에 위치하며 비교적 큰 개체로 정의한다. 먼저, 입력 영상에 대하여 해상도를 달리하여 분할하고 분할된 영역들은 내부 영역과 외부 영역으로 분류한다. 외부 영역은 영상의 경계에 인접하고 내부 영역은 그렇지 않다. 또한, 저해상도 영상에 인접한 영역이 동일한 영역에 포함되면 각 영역은 인접 영역과 병합된다. 그리고 주요한 객체 영역과 주요한 배경 영역은 각각 내부 영역과 외부 영역에서 선택된다. 따라서, 주요한 객체 영역은 면적과 크기 정보를 활용하여 장애물을 대표하는 영역으로 추출된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 자동차 자율주행 안전성을 높여 사고와 사상자를 줄일 수 있는 기초연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

음향 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템 (Emergency vehicle priority signal system based on deep learning using acoustic data)

  • 이소연;장재원;김대영
    • Journal of Platform Technology
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    • 제9권3호
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    • pp.44-51
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    • 2021
  • 일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.

고속도로 졸음쉼터 제원 산정 및 설계기준 정립에 관한 연구 (Development of Specifications and Design Criteria of Rest Area for Drowsy Drivers)

  • 오석진;박제진;홍정표;하태준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권2호
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    • pp.397-407
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    • 2017
  • 본 연구는 고속도로 졸음쉼터 현황 조사 및 문제점 도출을 통해 졸음쉼터의 제원 산정 및 설계기준 수립을 위한 개선안 제시를 목적으로 한다. 고속도로 졸음쉼터 진입부를 감속변이구간, 감속차로, 진입연결로로 분류하고, 진출부는 진출연결로, 가속차로, 가속변이구간으로 분류하여 차량의 본선 주행속도, 진출입연결로의 시 종점부 주행속도, 감속도 및 가속도 등을 고려하여 구간별 적정길이를 산정하였다. 또한 졸음쉼터 주차부를 주차형태, 횡단구성 주차공간의 길이 등으로 구분하고, 실제 졸음쉼터를 이용하는 차량의 이용률, 중차량 비율, 졸음쉼터 내 설계속도 등을 고려하여 합리적인 설계기준을 정립하였다. 본 연구를 통해 제시된 고속도로 졸음쉼터 설계기준은 향후 졸음쉼터 계획 및 재정비 시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 고속도로 졸음쉼터의 규정 및 산정 결과를 고려한 졸음쉼터의 설치기준 정립은 휴게시설 및 고속도로 교통사고 예방은 물론 이용률 증가 및 안전성 측면의 향상을 가져올 것으로 판단된다.

인접 건물 간 최소 안전거리를 고려한 군부대 내 수소충전소 위치선정 연구 (A Study on the Selection of Hydrogen Refueling Station Locations within Military Bases Considering Minimum Safe Distances between Adjacent Buildings)

  • 김동연;권혁진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.171-180
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    • 2023
  • 수소에너지 기술은 4차 산업 시대에서 주목받는 중요한 분야로 수소와 산소를 활용하여 전기 에너지를 생성하는 기술이다. 이 기술을 군사 차량에 적용할 경우, 온실가스 감소, 무소음, 저 진동 및 낮은 발열량의 효과로서 군사적으로 전략적 이점을 얻을 수 있어 다국에서 수소 군사 차량을 위한 연구 중이다. 우리나라 또한 미래 군사 차량에 수소를 적용하고 소형화 및 AI를 통한 스마트화 시키는 미래전을 대비한 전략인 Army Tiger4.0 계획을 수립하였다. 또한 국방부는 군용 수소충전소 설치에 따라 군 내 수소차 보급에도 탄력이 붙을 것으로 예상하여 환경부와의 협력으로 군용 수소충전소를 전국적으로 확충하기 위한 계획을 수립하였다. 하지만 수소는 화재와 폭발 위험물질로 안전한 충전소 구축과 효과적인 관리를 위한 체계적인 제도가 필요하다. 현재 군에서는 지정한 수소충전소 시설의 분류와 설치 조건을 군 시설 설계지침서를 통해 확인하였다. 그 결과, 충전소는 주유 시설로 분류되며 인접 건물과의 최소 안전거리를 2m 이상으로 이격시키는 것만 명시되어 있을 뿐 안전거리에 대한 그 외의 내용은 명시되지 않았다. 폭발의 규모가 큰 수소의 특성을 고려하여 과학적 기법을 통해 사고 피해 범위를 정량적으로 파악하고 피해 거리 밖으로 최소 안전거리를 제시하였다.

무인 곡물 수확기 지능수준 등급구분에 관한 연구 (A Research on the Classification of Intelligence Level of Unmanned Grain Harvester)

  • 조나;반영환
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.165-173
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    • 2020
  • 무인 농기계의 출현으로 정밀 농업의 발전에 새로운 연구 콘텐츠가 등장했다. 무인 농기계의 핵심 기술 연구를 가속화시키기 위해 먼저 무인 농기계 지능 수준 분류가 일 차적 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구는 무인 곡물 수확기, 작업, 운전 환경으로 구성된 복합 양방향 시스템을 연구 대상으로 하고, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준을 등급화하고 분류하는 연구를 수행한다. 본 연구의 연구자들은 인적 개입 정도, 환경적 복잡성, 작업 복잡성으로 구성된 무인 곡물 수확기 차량의 평가 모델을 확립한다. 또한, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준 등급화와 분류는 인적 개입 정도, 환경적 복잡성과 작업 난이도에 따라 이루어진다. 무인 농기계의 미래 발전 방향을 제시하고 있다.

교통관리 및 정보제공시스템 평가를 위한 모의실험모형에 관한 연구 (Development of a Traffic Simulator for Evaluatiing the Traffic Management and Information System)

  • 정경옥
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 2003년도 제43회 학술발표회논문집
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    • pp.3-18
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    • 2003
  • 본 논문은 ATMS와 ATIS에서 요구되는 교통관리 및 정보제공의 효과분석을 위해, 운전자의 주행 및 경로선택 의사결정과 교통제어에 대한 반응등 운전자 행태를 모의실험에 반영함으로써 교통시스템의 실시간 특성을 모사할 수 있는 모형을 구축하고 이를 기반으로 하는 미시적 교통 모의실험기를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 운전자, 차량, 교통망, 검지 및 신호시스템, 교통정보제공시스템 등을 교통시스템의 주요 구성요소로 설정하였으며 운전자 및 차량특성, 차두시간분포와 차량발생모형, 차량주행모형, 차로변경 및 간격수락모형, 경로선택모형을 주모의실험모형을 구성하는 부모형으로 결정하였다. 따라서 본 논문에서는 각각의 부모형들에 대한 최근의 연구결과들을 검토하고, 현실모사 능력과 함께 다른 부모형들과의 연계, 모의실험기의 구현상에서의 적합성 등을 고려하여 적정모형의 선정 및 수정, 새로운 부모형의 구축을 수행하였다. 구축된 부모형을 통합하여 교통모의실험기를 개발하였으며 구축된 모형의 타당성 및 적용성 검토를 위해 현장자료 및 가상자료를 이용한 검증을 수행하였다. 검증결과 모형의 목적인 교통제어 및 정보제공등의 시스템 대안의 평가에 이용 가능한 것으로 나타났다. 또한 본 논문의 연구결과는 교통제어 및 정보제공전략 대안의 평가뿐만 아니라 차량추종 및 차로변경 등의 미시적 교통모형 연구, 동적기종점 통행량 추정, 동적통행배정의 연구에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문의 연구모형은 현단계에서는 현실의 모사 및 분석을 위한 도구보다는 새로운 대안들간의 비교평가를 위한 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 따라 현실모사의 정확도를 확보하기 위한 검증 및 개선이 필요할 것이며, 각 부모형들에 대한 계속적인 연구와 새롭게 발표되는 연구결과를 수용한 지속적인 개발이 필요할 것이다.유기적인 연계에 있음을 밝히고 있다. 건설을 위한 정책적 시사점과 동북아 연구개발정보 Portal 및 APEC APGrid 연구망 등의 구체적인 정보인프라 구축방안을 도출하였다.술 주기를 도출하고, 산업 내 평균 권리 청구 항목 수를 이용하여 각 산업의 기술 범위를 비교하였다. 각각의 동적 분석을 통해 시간에 따른 변화 양상이 관찰하였고, ANOVA 분석을 이용하여 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구는 현재의 기술 패러다임 내에서 Pavitt이 제시한 산업 분류의 근거를 보충 설명하였고 특허 정보를 이용하여 기술혁신의 산업별 유형에 대한 폭넓은 분석방법을 제시하였다.별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9%

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울진원전 방사선비상계획구역에 대한 소개시간 예측 (Prediction of Evacuation Time for Emergency Planning Zone of Uljin Nuclear Site)

  • 전인영;이재기
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제27권3호
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    • pp.189-198
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    • 2002
  • 방사선 비상사고시 예상되는 주민행동특성 조사 및 교통분석을 통해 실제적인 가정에 기초한 울진원전 비상계획구역내 주민들에 대한 소개시간평가를 수행하였다. 본 연구에서 소개시간은 주민통보, 소개준비 및 차량소개시간으로 구성되었다. 소개대상인구는 비상계획구역내 인구밀도 행정구역 및 일시체류인구 등을 고려해 4개의 그룹으로 분류하였다. 주민행동특성 조사를 위해 비상계획구역내 200가구에 대해 설문조사를 실시하였으며, 설문조사에는 가상사고상황을 설명하는 시나리오를 포함하여, 거주지, 소개준비 소요시간, 소개시 교통수단, 대피장소, 소개방향 등에 대한 질의를 포함하였다. 계산된 소개시작 시간분포 및 미시적 교통분석모델인 CORSIM을 이용하여 도로상에서 소개하는 각 차량들의 거동을 모사하였다. 본 연구결과에서 모든 소개대상차량이 비상계획구역 외부로 소개하는 데 있어서는 밤보다는 낮에 소개하는 경우에 더 오랜 시간이 소요되며 반면에 교차로에서의 지체시간은 낮보다는 밤이 더 장시간 지체되는 것을 확인할 수 있었다. 이것은 차량소개 시작분포에 의한 영향에 기인하는 것으로 분석되었다. CORSIM 모델이 비상사고시 나타날 수 있는 혼잡한 교통현상을 적절히 모사할 수 있는 가를 검증하기 위해 오전 출근시간대에 울진원전 주변의 신호등이 없는 교차로에서 Benchmark Test를 수행하였다. 이 시험에서 CORSIM 모델의 예측치는 관찰된 통과차량 수와 잘 일치하여 본 연구목적을 만족시키고 있음을 확인할 수 있었다.

저속 추돌사고에서 목 상해 조건에 대한 연구 (Whiplash Injury Conditions of Rear-End Collisions at Low-Speed)

  • 김명주;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.58-76
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    • 2019
  • 국내에서 발생하는 교통사고에 의한 인적피해의 정도는 꾸준히 감소하고 있으나 경상자와 부상신고자수는 증가하는 추세이다. 그러나 도덕적 해이로 인한 허위 과다 치료와 입원으로 발생하는 사회적 비용은 전 세계적으로 사회, 경제적 문제로 대두되는 실정이다. 경미한 교통사고의 유형 중, 추돌사고의 경우 피해차량 즉, 피추돌차량 탑승자가 주로 호소하는 질병은 해부학적, 방사선학적 근거가 없는 임상적 추정에 의한 목 상해(경추염좌)이다. 그러나 국제적인 상해 분류기준인 AIS(Abbreviated Injury Scale)와 경추염좌를 비교했을 때 임상적 추정에 의한 목 상해는 상해라 보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 추돌사고에 연루된 추돌차량과 피추돌 차량의 중량과 충돌속도가 탑승자의 목 상해에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해, MADYMO를 활용하여 중량과 충돌속도를 다양하게 반영한 총 100가지 시나리오의 추돌사고를 재현하였다. 그리고 결과 값인 피추돌차량의 속도변화량과 충격가속도 값을 상해역치와 비교하였다. 그 결과 동일한 중량 간의 추돌사고에서 충돌속도 15km/h 이상일 때 상해가 발생할 가능성이 큰 것으로 나타났으며, 중량을 고려하지 않을 경우 충돌속도 15km/h 일 때 36%, 20km/h이상일 때 약 84%의 상해 발생 가능성이 나타났다.

기상 환경을 고려한 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션에 관한 연구 (A Study on the Traffic Simulation for Autonomous Vehicles Considering Weather Environment)

  • 이서영;용성중;박효경;유연휘;문일영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.36-42
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    • 2023
  • 자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.

저노출 카메라와 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트를 이용한 야간 자동차 전조등 및 후미등 인식 (Vehicle Headlight and Taillight Recognition in Nighttime using Low-Exposure Camera and Wavelet-based Random Forest)

  • 허두영;김상준;곽충섭;남재열;고병철
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.282-294
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    • 2017
  • 본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.