• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.190-201
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• 2023

Securing transportation safety infrastructure technology for Lv.4 connected autonomous driving is very important for the spread of autonomous vehicles, and the safe operation of level 4 autonomous vehicles in adverse weather has limitations due to the development of vehicle-only technology. We developed the radar-enabled AI convergence transportation entities detection system. This system is mounted on fixed and mobile supports on the road, and provides excellent autonomous driving situation recognition/determination results by converging transportation entities information collected from various monitoring sensors such as 60GHz radar and EO/IR based on artificial intelligence. By installing such a radar-enabled AI convergence transportation entities detection system on an autonomous road, it is possible to increase driving efficiency and ensure safety in adverse weather. To secure competitive technologies in the global market, the development of four key technologies such as ① AI-enabled transportation situation recognition/determination algorithm, ② 60GHz radar development technology, ③ multi-sensor data convergence technology, and ④ AI data framework technology is required.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-14
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• 2017

최근 자동차 산업은 자율주행자동차로 인해 빠르게 변화하고 있고 관련된 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 하지만 자율주행자동차의 기술에 관한 연구가 대부분이며, 도로교통 안전과 관련한 변화 예측과 개선방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 사업용 차량 도로교통 안전사업의 개선방안 제시와 우선순위 도출을 목적으로 수행하였다. 자율주행자동차 전문가를 대상으로 한 설문조사 결과와 AHP를 이용하여 분석한 결과 교통수단안전점검 법령 개정, 자율주행자동차 운전자 및 운영자 등에 대한 교육제도 개발 등이 가장 우선시 되어야 할 것으로 분석되었다.

• ETRI Journal
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• 제45권1호
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• pp.75-92
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• 2023

Level 3 autonomous vehicles require conditional autonomous driving in which autonomous and manual driving are alternately performed; whether the driver can resume manual driving within a limited time should be examined. This study investigates whether the demographics and subjective driving tendencies of drivers affect the take-over performance. We measured and analyzed the reengagement and stabilization time after a take-over request from the autonomous driving system to manual driving using a vehicle simulator that supports the driver's take-over mechanism. We discovered that the driver's reengagement and stabilization time correlated with the speeding and wild driving tendency as well as driving workload questionnaires. To verify the efficiency of subjective questionnaire information, we tested whether the driver with slow or fast reengagement and stabilization time can be detected based on machine learning techniques and obtained results. We expect to apply these results to training programs for autonomous vehicles' users and personalized human-vehicle interfaces for future autonomous vehicles.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.160-173
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• 2021

최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국중재학회지:중재연구
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• 제31권4호
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• pp.119-136
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• 2021

Due to the restriction of movement caused by the Corona epidemic and the expansion of the "big face" through human distance, the "unmanned system" based on artificial intelligence and the Internet of Things has been widely used in modern life. "Self-driving," one of the transportation systems based on artificial technology, has taken the initiative in the transportation system as the spread of Corona has begun. Self-driving technology eliminates unnecessary contact and saves time and manpower, which can significantly impact current and future transportation. Accidents may occur, however, due to the performance of self-driving technology during transportation albeit the U.S. allows ordinary people to drive automatically through experimental operations, and the product liability law will resolve the dispute. Self-driving has become popular in the U.S. after the experimental stage, and in the event of a self-driving accident, product liability should be applied to protect drivers from complicated self-driving disputes. The purpose of this paper is to investigate whether disputes caused by defects in ordinary cars can be resolved through arbitration through U.S. precedents and to investigate whether disputes caused by defects in autonomous cars can be arbitrated.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.297-304
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• 2015

최근 들어 무인 자율주행 기반의 수요응답형 순환교통(PRT)시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유형 궤도 및 일반적인 도로에서 운용 가능한 PRT 시스템의 적용이 다양하게 검토되고 있다. 유형 궤도가 없이 일반 도로 상에서 운행되는 무인자동 차량의 경우, 실시간으로 차량의 위치 정보를 계측하는 것은 무인 차량의 자동안내를 위해 매우 중요하다. 위성항법장치(GPS)는 차량의 위치 확인을 위해 상업적으로 적용되어 활용되고 있다. 하지만 터널 또는 빌딩 등의 실내 환경에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 환경적 제약을 극복할 수 있는 자기표지 기반의 PRT 차량 무인운전 시스템의 구성장치와 제어시스템에서 사용하기 위한 차량의 주행제어 모델을 제시하였다. 또한 차량의 주행중 실시간 위치를 추정하기 위해 개발된 자기검출센서를 제시하였고 차량의 무인운전에 필요한 지령을 생성하기 위한 제어SW와 이를 통한 제어시험 결과를 제시하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.41-44
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• 2020

In autonomous driving, object recognition based on machine learning is one of the core software technologies. In particular, the object recognition using deep learning becomes an essential element for autonomous driving software to operate. In this paper, we introduce a drivable area detection method based on Region-based CNN model to support autonomous driving. To effectively detect the drivable area, we used the BDD dataset for model training and demonstrated its effectiveness. As a result, our R-CNN model using BDD datasets showed interesting results in training and testing for detection of drivable areas.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.167-189
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• 2022

SAE 기준 자율주행 레벨 2, 3의 경우 완전 자율주행이 불가능하므로 주행에 있어 제어권 전환 과정이 필수적이며, 제어권 전환 소요시간은 자율주행시스템의 안전성을 결정하는 가장 중요한 요소이다. 이에 따라 제어권 전환 소요시간에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 각 연구는 독립적으로 시행되어 다양한 연구 결과를 통합한 일반적인 결론 도출이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구는 개별 연구 결과를 통합해서 통합적인 의견을 제시하는 메타분석 기법을 사용하여 제어권 전환 소요시간에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 메타분석 결과, 총 10개의 영향요인이 선정되었으며 대부분이 비운전 업무 유형과 관련되어 있었다. 또한, 향후 제어권 전환 및 비운전 업무 연구 수행 방향성 측면에서 시사점을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.343-348
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• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형 교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로인식이 기본적인 요소이다. 기존의 자계기반 자율주행 시스템은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 경로를 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• 대한인간공학회지
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• 제33권5호
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• pp.407-422
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• 2014

Objective: The purpose of the study is to develop quantitative usability evaluation criteria for senior-friendly autonomous transportation robot. Background: The Republic of Korea has become the most rapidly aging society, and is anticipated to enter the post-aged society in 2026. To raise the quality of life of a senior with limited mobility and to reduce the burden of caregivers, many high-tech assistive products with information technologies are developed nowadays. The senior-friendly autonomous transportation robot is one person robot vehicle to move a senior to the destination for hospitals, nursing homes or silver town complex. With built-in navigation system and environmental monitoring censors, it automatically seeks the path to the destination and avoids collision to obstacles and pedestrians on the way. Due to the early stage of the product, few usability studies in this field have been done, mostly on general service robots to assist seniors, power wheelchairs and delivery robots. ISO and KS standards for the service robots are focused on safety. Method: Based on the reference usability index, the early draft of the usability evaluation questionnaires was developed. After small group tests and interviews, the experts modified the initial draft to the Usability Evaluation Criteria for Senior-Friendly Autonomous Transportation Robot (UEC-SFATR). Result: UEC-SFATR consisted of 4 subscales - Safety, Controllability, Efficiency and Satisfaction. All of the 4 subscales of UEC-SFATR were passed the reliability criteria by 4 groups of seniors, divided by gender and familiarity of smart-devices. Conclusion: UEC-SFATR covers wider area of user experiences of the SFATR and is a good measurement tool to help both the users and developers of the robot. Application: This study provides guide to the future product development and product competitiveness evaluation by quantifying user experiences for the SFATR.