• 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.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.157-163
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• 2019

The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.1-8
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 시대의 주요 직종군에 주목하여 기업의 채용경향성을 파악하는 것을 목표로 4차 산업혁명 관련 신직업 군 중 하나인 자율주행자동차 산업을 중심으로 기업의 채용 경향을 분석하였다. 기업의 채용공고 정보를 빅데이터로 분석하여 다음의 결과를 도출하였다. 우선, 채용경향성을 기술 분야와 업무분야로 나누어 확인한 결과, 기술분야가 하드웨어분야의 기업이라면 인성특질과 혁신특질이 두드러지는 인재상을 요구하였다. 다음으로 업무분야가 생산직이라면 인성특질이 두드러진 인재상을 원하는 것으로 나타났다. 또한 업무분야가 관리직이라면 소통특질이 두드러진 인재상을 요구하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 채용준비를 하는 구직자의 입장에서 자신의 인재상 특성을 확인하고 채용경향의 적합도를 고려하여 지원하면 효율적인 취업전략을 도모하는데 기초자료로 사용할 수 있다는 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.327-333
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• 2016

자율주행자동차는 자동차 스스로가 도로 위의 상황을 분석하고 판단하여 움직이는 인공지능과 자동차가 결합된 형태이다. 자율주행자동차에 대한 연구결과가 최근 언론을 통해 공개가 되고 있으며, 선두기업으로 구글이 평가받고 있다. 기술경영에서 기업의 연구개발방향 파악 및 개발전략수립을 위해 다양한 정보를 포함하고 있는 특허정보의 활용은 좋은 대안으로 평가받고 있다. 본 논문에서는 구글의 자율주행자동차에 대한 집중연구방향 파악 및 기술개발전략수립을 위해 구글의 자율주행자동차 관련 특허문서를 대상으로 문헌의 질적 측면을 평가할 수 있는 인용정보를 이용하여 사회네트워크분석 기반의 연구집중도 분석을 수행한다. 분석결과, 구글에서는 하드웨어 분야에 대한 기술이 미흡하여 최근까지 하드웨어 제어부분에 대한 기술개발에 집중한 것을 확인할 수 있으며, 현재 이 기술에 대하여 상당한 성과를 이룬 것으로 파악된다. 후발 기업에서는 향후 표준화를 대비하여 구글과의 공동연구를 진행하는 것이 필요할 것으로 예상된다.

• 대한교통학회지
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• 제33권4호
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• pp.405-416
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• 2015

본 논문에서는 파동해석 기법을 활용하여 추종관계인 두 차량의 속도 파동으로부터 개별 운전자의 반응특성을 분석할 수 있는 방법론을 개발하였다. 선행차량 속도 파동과 임의의 시간 ${\tau}$만큼 지연된 후행차량 속도 파동의 푸리에 변환을 통해 상호상관함수와 상호 스펙트럼을 산출하고 상호상관계수를 도출함으로써 (1)후행차량의 반응시간과 (2)후행차량의 자극순응지수를 도출하는 방법론을 개발하였고, 현장에서 수집된 170건의 추종 자료에 적용한 결과, 자극순응지수는 평균 0.654로 나타났고, 반응시간은 평균 2.091초인 것으로 분석되었다. 이러한 운전자 반응특성 지수는 자율주행차량과 일반차량이 혼재된 교통류에서 자율주행차량의 안전하고 효율적인 경로계획 수립을 위하여 주변 차량의 운전행태 특성을 반영한 의사결정과정에 유효하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.463-476
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• 2022

과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.21-30
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• 2024

최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.309-314
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• 2017

최근에는 가사 로봇, 자율주행 전기 자동차, 경영 효율성을 제고하기 위한 제철소 용선차의 자율 운행 분야가 큰 관심을 받고 있는데, 사람의 간섭 없이 전원을 로봇이나 차량에 공급하기 위한 자동 전원 공급 기술 개발이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 자동 전원 공급 기술의 기초 연구로서 주어진 공간에 있는 전원 컨넥터의 리셉터클을 인식하고 그것의 위치를 확인할 수 있는 영상인식 기반의 전원 컨넥터 리셉터클 위치 추적 기초 기술을 연구하며, 오픈 CV 프로그램을 통해서 그 기능성을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.254-255
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• 2016

현대 과학 기술이 발전함에 따라 인간은 편리함을 추구하게 되었고 사람이 기계를 제어 하지 않는 그런 시대가 도래 했다. 이러한 무인 이동체는 자동차, 항공, 선박 등 다양한 곳에서 사용되고 있고 또한 연구되고 있다. 그러나 무인 이동체는 중요한 장점이자 단점이 사람이 제어하지 않는 것이고, 이는 무인 이동체가 주행 중에 장애물과 충돌을 할 가능성이 높다는 것을 의미했다. 이 시스템에서는 퍼지 제어, 영상 기반 인식, 센서 인식을 통해 충돌 회피 시스템을 만들 것이며, 이 논문을 통해 충돌 회피에 있어 더 나아진 효과를 기대 한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.209-215
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• 2022

As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.