• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.25-31
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• 2013

국도 및 고속도로에 기 설치된 AVC System은 두 개의 Piezo Sensor를 평행 하게 설치하여 차량의 축수,축간거리, Front hang 등의 정보를 취득한다. 이러한 시스템은 두 개의 Piezo 신호만을 분석하여 사용하기 때문에 차량의 편향 주행등과 같은 주행패턴이나 센서 이상 등에 능동적으로 대처하기 힘들다. 차종의 분류성능 개선을 위해 제3의 센서인 사선 센서를 도입하여 3-sensor AVC 구동 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 차량의 유거 및 윤폭정보를 기존의 정보 스키마에 추가함으로써 취득된 차종분류 정보 오분류를 획기적으로 줄일 수 있었다. 또한 이러한 이론적 알고리즘을 현장에 적용하여 실질적인 개선 효과가 있음을 증명할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.91-94
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• 2022

자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1013-1018
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• 2021

최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.235-245
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• 2008

본 연구에서는 도로의 증가와 더불어 급속히 증가하고 있는 터널에서 차량이 터널에 진입할 때의 속도편차를 분석하여 터널입구부의 안전성을 증진할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 터널의 존재는 운전자에게 그 자체만으로서 단순한 오르막 경사보다 더 큰 속도 감소를 유발하며, 터널 입구부에서 발생하는 차량 충돌사고는 다른 도로구간에서 발생하는 사고와 비교해 볼 때 피해가 더 크다. 따라서 사고로 인한 피해를 경감시키기 위해 터널 입구부에 PE방호벽이나 가드레일 등의 안전시설을 설치하고 있지만, 운전자에게 이것은 또 다른 장애물로 인식될 수 있다. 터널 입구부에 설치되어 있는 안전시설물의 형태는 크게 PE방호벽, 가드레일, PE 드럼 등이 있으나, 본 연구에서는 고속도로터널 입구에 일반적으로 가장 많이 설치되어 있는PE방호벽과 운전자에게 장애물로 인식될 수 있는 이러한 안전시설물이 설치되어 있지 않은 경우로 크게 구분하였다. 또한 터널 내부로 진입 할 때 갓길을 포함 우측방여유폭의 차이가 큰 경우와 작은 경우로 구분하였다. 4가지 형태의 터널 입구부에서의 차량속도와 일반도로구간에서의 YDS(차량검지체계)로 수집된 속도의 차이를 분석에 사용하였다. 통계적 검증을 통하여 안전시설물 설치 형태와 우측방여유폭의 차이에 따른 각 Case별 유의성을 검토하여 터널 입구부 안전성 증진을 위한 대안을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.71-78
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• 2018

교통은 점차 V2X와 자율주행자동차의 시대로 변화하고 있다. 교통상황에 대한 정확한 판단은 경로선택 또는 자율주행에 있어 중요한 지표이다. 정확한 교통상황을 파악하기 위한 방법으로 택시와 같은 프로브 차량을 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 방법은 프로브 차량의 특성에 따라 데이터가 편향될 수 있으며, 막대한 비용이 발생하는 문제점이 있다. V2X 차량은 이러한 문제점을 해결할 수 있으며, 무엇보다 실시간으로 교통정보를 수집하고, 배포가 가능할 것으로 판단된다. 모든 차량이 V2X 차량일 경우, 이러한 문제는 간단하게 해결될 것으로 기대된다. 하지만 일부만 V2X차량일 때는 대표성의 문제가 검토되어야 한다. 이를 위하여 가상의 네트워크와 교통류를 생성하였으며, SUMO 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오분석을 수행하였다. 교통량 수준에 따라 V2X 차량군과 Non-V2X 차량군 사이의 통행시간에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 3~5% 이상으로 구성된 교통류 또는 110대/시이상으로 V2X 차량이 구성된 교통류에서는 V2X 차량의 통행정보가 대표성을 띌 수 있다는 것을 확인하였다. 향후 다양한 네트워크 및 실제 상황에 대하여 적용하고자 한다.