• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.361-369
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• 2019

ADAS 기능의 상용화에 따라 자율주행 시스템 체험에 대한 필요성이 높아지면서, 인공지능 에이전트의 역할이 주목받고 있다. 이 연구는 자기효능감 자극과 에이전트 체화 효과를 검증하기 위한 자율주행 체험 실험이다. 시뮬레이터 실험을 통해 자기효능감 자극의 유무, 에이전트 체화의 유무에 따른 사회적 실재감, 인지된 위험, 그리고 인지된 용이성 요인의 효과를 측정하였다. 분석 결과, 자기효능감 자극은 사회적 실재감, 인지된 위험에 긍정적 영향을 주고, 에이전트 체화는 인지된 용이성에 부정적 영향을 주는 것으로 확인되었다. 연구결과에 기반하여 부분자율주행 시스템의 수용도를 높일 수 있는 에이전트 설계 가이드라인을 제안하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권1호
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• pp.45-50
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• 2021

This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.

• 자동차안전학회지
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• 제13권1호
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• pp.38-44
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• 2021

This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the real-world driving study, 52 drivers drove approximately 11.0 km of rural road (about 20 min), 7.9 km of urban road (about 25 min), and 20.8 km of highway (about 20 min). The results suggested that the appropriate number of blinks during the last 60 seconds was 4 times, and the head movement interval was 35 seconds. The results from drowsy driving data will be presented in another paper - part 2.

• 자동차안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents a development of throttle and brake controller for autonomous vehicle simulation environment. Most of 3D simulator control autonomous vehicle by throttle and brake command. Therefore additional longitudinal controller is required to calculate pedal input from desired acceleration. The controller consists of two parts, feedback controller and feedforward controller. The feedback controller is designed to compensate error between the actual acceleration and desired acceleration calculated from autonomous driving algorithm. The feedforward controller is designed for fast response and the output is determined by the actual vehicle speed and desired acceleration. To verify the performance of the controller, simulations were conducted for various scenarios, and it was confirmed that the controller can successfully follow the target acceleration.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.641-652
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• 2021

자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권2호
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• pp.87-108
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• 2017

Objective: The purpose of this study was to precede the acceptance study based on automation steps and user experience that was lacked in the past study on the core technology of autonomous vehicle, ADAS. The first objective was to construct the acceptance model of ADAS technology that is the core technology, and draw factors that affect behavioral intention through user experience-based evaluation by applying driving simulator. The second one was to see the change of factors on automation step of autonomous vehicle through the UX/UA score. Background: The number of vehicles with the introduction of ADAS is increasing, and it caused change of interaction between vehicle and driver as automation is being developed on the particular drive factor. For this reason, it is becoming important to study the technology acceptance on how driver can actively accept giving up some parts of automated drive operation and handing over the authority to vehicle. Method: We organized the study model and items through literature investigation and the scenario according to the 4 stages of automation of autonomous vehicle, and preceded acceptance assessment using driving simulator. Total 68 men and woman were participated in this experiment. Results: We drew results of Performance Expectancy (PE), Social Influence (SI), Perceived Safety (PS), Anxiety (AX), Trust (T) and Affective Satisfaction (AS) as the factors that affect Behavioral Intention (BI). Also the drawn factors shows that UX/UA score has a significant difference statistically according to the automation steps of autonomous vehicle, and UX/UA tends to move up until the stage 2 of automation, and at stage 3 it goes down to the lowest level, and it increases a little or stays steady at stage 4. Conclusion and Application: First, we presented the acceptance model of ADAS that is the core technology of autonomous vehicle, and it could be the basis of the future acceptance study of the ADAS technology as it verifies through user experience-based assessment using driving simulator. Second, it could be helpful to the appropriate ADAS development in the future as drawing the change of factors and predicting the acceptance level according to the automation stages of autonomous vehicle through UX/UA score, and it could also grasp and avoid the problem that affect the acceptance level. It is possible to use these study results as tools to test validity of function before ADAS offering company launches the products. Also it will help to prevent the problems that could be caused when applying the autonomous vehicle technology, and to establish technology that is easily acceptable for drivers, so it will improve safety and convenience of drivers.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.45-52
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• 2019

자율주행 자동차 내 인포테인먼트(infotainment) 서비스에 대한 요구가 증가할 것으로 예측되면서 디스플레이 역할이 커질 것으로 기대되고 있다. 특히 센터페시아 디스플레이의 활용도가 증대될 것이라고 전망되며, 디스플레이의 크기 확대 및 위치 변화가 예상되기 때문에 사용자 경험 관점에서 연구가 선행되어야 한다. 하지만 자율주행 자동차 디스플레이의 크기 및 위치에 대해 사용자 의식을 파악한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 자율주행 단계별로 센터페시아 디스플레이 크기 및 위치에 대한 선호도를 제시하는 것이며, 이를 위해 본 연구는 주행 시뮬레이터를 활용한 실험 후 설문조사 및 회상적 발성사고법(Retrospective Think-aloud)을 통한 인터뷰를 진행하였다. 조사 결과, 자율주행 2단계에서는 '상단 위치 가로형 디스플레이(12.5인치)'에 대한 선호도가 높게 나타났으며, 자율주행 3단계에서는 '세로형 디스플레이(17인치)'에 대한 선호도가 자율주행 2단계와 비교하여 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 양산되지 않은 자율주행 자동차 디스플레이를 대상으로 주행 시뮬레이터를 활용하여 사용자의 선호도를 제시한 연구로 중요한 의미를 지닌다.

• 자동차안전학회지
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• 제15권2호
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• pp.42-48
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• 2023

In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.970-977
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• 2018

자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.235-249
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• 2020

국토교통부는 2019년 12월에 세계 최초로 레벨 3 자율주행 차량에 대한 안전기준을 제정하였으며, 제어권전환을 포함한 부분 자율주행시스템의 안전과 관련된 기준들을 명시하였다. 하지만, 제정된 "부분 자율주행시스템의 안전기준"에서는 구체적인 운전 환경 등이 명시되어 있지 않다. 따라서, 자율주행자동차의 안전한 주행을 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행하게 될 다양한 운전 환경이 제어권전환에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 이용하여 교통상황(서비스수준 D, E, F)과 기하구조(직선 및 곡선부) 및 기상 상황(주야 및 강우)이 제어권전환 시간과 안정화시간에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았다. 실험 절차는 사전교육, 연습주행, 시험주행의 순서로 진행되었으며 시험주행은 교통량 및 기하구조 실험과 기상 상황 실험으로 나누어서 진행되었다. 실험 결과, 교통상황과 기상 상황은 제어권전환 시간 및 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 곡선반경만이 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.