• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.295-298
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• 2006

본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.688-701
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• 2020

본 연구는 자동차 산업의 기술협력 네트워크의 특성과 변화 요인들에 대해 분석한다. 전 세계 주요 자동차 기업들이 2000년부터 2017년까지 출원한 112,009건의 자율주행 관련 특허를 사회연결망 분석(SNA: Social Network Analysis, 이하 SNA)을 활용하여 기술협력 네트워크의 구조를 분석한다. 네트워크 분석지표 중 구조적 특성 분석을 통해 밀도 등의 네트워크 특성을 분석한다. 연결 정도 중심성, 매개 중심성 및 관계 중심성 등의 지위적 특성 지표 분석을 통해서는 기술협력 네트워크의 구조적 특성을 확인한다. 분석 결과는 토요타, 현대자동차 등 완성차 기업들과 부품 공급 업체인 보쉬, 콘티넨탈 등이 자율주행과 관련한 기술 개발 실적이 높은 것으로 확인되었다. 네트워크의 구조적 특성 분석 결과 자율주행 기술 개발의 협력 네트워크에 참여한 기업들의 수가 증가하고 다양해졌으며 지위적 특성 지표들은 모두 감소하는 결과를 보였다. 이는 기업 간의 수평적이며 보완적인 기술협력 형태가 증가하는 현상으로 해석할 수 있다. 그리고 자동차 자율주행 기술 분야의 참여자가 많아지고 네트워크가 더 복잡해짐을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.274-280
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• 2017

스마트카 산업은 급속한 ICT기술의 발전과 함께 커넥티드카, 인포테인먼트, 텔레매틱스, 자율주행차, 무인자동차, 전기자동차의 상용화 추세와 함께 미래 자동차 산업의 판도를 결정할 주요한 변수로 부각되고 있다. 본 연구는 스마트카 시장의 방향을 결정할 플랫폼공급자와 완성차업체의 주도권경쟁 및 전략적 포지셔닝을 비교 분석하였다. 연구 결과, 스마트카 기술을 주도하고 있는 플랫폼업체에 비해 완성차업체는 규모의 경제, 산업 인프라 및 글로벌 생산 네트워크와 같은 높은 산업구조적 진입장벽과 헤드섹터 정보의 보유와 같은 기술적 진입장벽에도 불구하고 ICT기술면에서의 혁신적 변화가 뒷받침 되지 않을 경우, 맵핑기술과 사용자정보 접근성, 빅데이터 활용능력, 사용자 인터페이스 경험 등 스마트카 관련 영역에서 우위에 있는 플랫폼업체들에게로 주도권이 이전될 것으로 예상된다. 이러한 예상의 근거는 보다 중요해지고 있는 소프트웨어 및 플랫폼의 가치와 전기차의 상용화로 증명된 자동차구조의 간편화에 기반하고 있다. 본 연구는 기능 및 안전 적용방안이나 업체별 기술력에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있던 기존 스마트카 관련 연구에서 한걸음 나아가 기술제휴 동향 및 플랫폼업체의 전략적 접근성 관점에서 향후 스마트카 시장의 경쟁구도를 완성차업체와 비교 연구하고 시사점을 제시한 측면에서 의의가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3955-3971
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• 2020

Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.79-94
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• 2021

GNSS 수신기는 자율주행 자동차에 장착되어 항법 장치를 이루는 필수 요소이다. 하지만 의도적인 재밍 신호가 발생하였을 경우, GNSS 수신기 추정 위치 값의 성능 저하로 인해 사고 위험에 노출될 우려가 있다. 이를 방지하기 위한 연구가 필요하며, 그에 따라 재밍 발생 장치가 구비되어야 한다. 그러나 재밍에 관련한 법 조항에 따라 이를 불법으로 규정하고 있다. 본 논문에서는 법 조항을 준수하고, 주위 GNSS 센서에 영향을 주지 않는 차량 내 재밍 발생 장치를 구현한다. GNSS 알고리즘의 성능 평가를 위해 드라이빙 시뮬레이션을 활용하며, 간섭 환경에서 발생하는 자율주행 차량의 오작동 및 GNSS 센서에서 출력된 데이터 오차를 분석한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.31-36
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• 2020

전통적인 산업 분야인 자동차 산업에서 나타나는 두드러진 변화의 모습은 자동차를 운행시에 사람이 중심이었다면 이제는 다양한 편의 기능 및 자동 주행 혹은 자율 주행 기술로 인하여 점점 사람 이 아닌 자율기능 중심으로 이동하는 모습으로 발전하고 있다. 이러한 상황은 항공 산업 및 드론 시장을 비롯하여 로봇 시장 등 다양한 산업 분야로 확대되어 가고 있다. 항공 산업 중 드론 시장은 드론 운영의 무인 특성으로 인하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중에서 군사용 드론은 은밀하고 기술의 특수성으로 인하여 자세한 사항들이 공개되지 못하고 있으나, 첨단 기술들의 집합체로서 드론 개발의 핵심 역할을 수행하여 왔다. 본 연구에서는 드론 분야의 주요 경쟁국인 미국을 비롯한 중국, 유럽연합의 현 상황을 알아보고, 현재 운영 중인 드론들의 특성 및 운영 제원 등을 통하여 주요국에 대한 기술 등을 상호 비교, 분석하였다.

• 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.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2019

This paper describes the tracking algorithm performance evaluation for autonomous vehicle using a safety envelope based path. As the level of autonomous vehicle technologies evolves along with the development of relevant supporting modules including sensors, more advanced methodologies for path generation and tracking are needed. A safety envelope zone, designated as the obstacle free regions between the roadway edges, would be introduced and refined for further application with more detailed specifications. In this paper, the performance of the path tracking algorithm based on the generated path would be evaluated under safety envelop environment. In this process, static obstacle map for safety envelope was created using Lidar based vehicle information such as current vehicle location, speed and yaw rate that were collected under various driving setups at Seoul National University roadways. A level of safety was evaluated through CarSim simulation based on paths generated with two different references: a safety envelope based path and a GPS data based one. A better performance was observed for tracking with the safety envelop based path than that with the GPS based one.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.317-318
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-116
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• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.