인공지능 제반 기술의 발전에 힘입어 도로교통에서 자율주행이 점진적으로 보편화되고 있는 추세이다. 물류 운송 체계에 있어 화물차량의 군집주행은 물류수송의 효용을 극대화할 수 있는 장점이 있기 때문에, 이를 위한 초연결 자율주행 (Connected-Automated Vehicle) 기술이 빠르게 진화하고 있다. 그러나 군집주행으로 인한 반복 하중이 시설물에 미치는 영향에 대한 구조적 검토는 미흡한 편이다. 이 연구에서는 군집 주행 시 발생하는 교량의 동적 거동을 분석하고, 운행 안전성을 확보하기 위해 다양한 시나리오 구성하여 매개변수에 따른 응답의 증폭을 비교하였다. 주행 조건에 따른 동적 거동의 변화를 평가하기 위해 인공지능 기법을 활용하여 군집주행시 최대응답을 추정하고, 활용된 매개 변수의 중요도를 평가하였다. 인공지능 기법에 따른 추정 변위의 정합성을 평가함으로써, 최적합 알고리즘을 선정하였다.
자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.
운전자의 주행 안전성과 편의성을 증가시키기 위하여 최근 자동차는 ICT 기술이 융합된 스마트카 형태로 진화하고 있다. 그러나 스마트카의 자율주행 기능을 구현하기 위해 존재하는 전자제어장치(Electronic Control Unit; ECU)와 차량용 네트워크의 취약성은 자동차 사이버보안에 대한 위험을 증가시키는 원인이 되고 있다. 스마트카 보안에 대한 운전자들의 불안 심리는 스마트카 확산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 실제 스마트카 해킹이 현실에서 일어난 사례는 적은 상황으로 주로 연구를 통해서만 이러한 위험에 대해 논의되고 있는 상황이다. 향후 스마트카의 보급과 확산을 위해서는 스마트카의 실질적인 보안능력 향상과 더불어 운전자들이 인식하는 위험 요인과 이를 통해 형성된 스마트카에 대한 신뢰를 이해하는 것이 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트카의 신뢰 형성에 영향을 미치는 위험 요인을 보안과 프라이버시를 중심으로 살펴보고 이러한 요인들이 스마트카 안전인식과 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.
자율주행차는 운전자의 부주의로 인한 사고를 줄일 수 있는 반면, 기계에 어느 정도의 자율성을 허용해야 할 것인지의 문제를 제기한다. 특히 돌발상황의 발생시에 운전자와 보행자 중에서 누구를 선택해야 할 것인지에 대한 의사결정은 모두가 합당하다고 생각하는 도덕적 원칙을 기반으로 일관적으로 실시되어야 한다. 본 연구(N = 103)에서는 한국 사회에서 자율주행차의 윤리적 의사결정을 프로그래밍한다고 가정했을 때, 의사결정과정에 영향을 끼칠 수 있는 개인적/상황적 변인을 검증하였다. 이에 따라 개인적 변인으로서 참가자의 자율주행차의 자동화 기술에 대한 수용도를 측정한 후, 상황적 변인으로 문장완성과제를 통해 참가자에게 성취 또는 배려의 가치를 활성화시켰다. 이후 자율주행차의 사고상황에서 공리주의 의사결정의 비율 및 자율주행차 구매의향이 어떻게 달라지는지를 설문지를 통해 비교하였다. 그 결과 연구참가자에게 성취의 가치를 활성화시켰을 때, 자신이 차 안의 운전자로 가정된 상황에서 다수의 보행자를 배려하는 공리주의 의사결정의 비율이 가장 낮게 나타났다. 또한 연구참가자가 자율자동차 기술을 긍정적으로 생각할수록 공리주의 원칙으로 설계된 자율주행차의 구매의향이 전반적으로 높았지만, 성취-운전자 조건에서 참가자의 구매의향이 다른 조건보다 유의하게 낮게 나타났다. 이 결과는 자율주행차의 사고상황에서 의사결정의 과정이 개인적 변인뿐만 아니라 특정 상황에서 활성화된 가치 및 관점의 차이에 따라 영향을 받을 가능성을 시사한다. 논의에서는 연구결과의 제한점 및 후속 연구방향에 관해 논의하였다.
본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
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.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
자율주차의 요소 중 하나인 경로계획(Path-planning)을 제안한다. 실제 주차장을 참고하여 수직주차와 수평주차로 주차장의 차로 너비, 주차 공간의 너비, 길이 등 주차장 구조와 주차 환경을 다양하게 설정한다. 출발점와 도착지점 등 각도와 환경을 다양하게 설정하여 경로데이터를 수집하고 수집한 데이터를 Deep Learning model에 넣어 학습시켜 자동주차경로계획 모델을 제안한다. 분석결과, 기 알고리즘(Hybrid A-star, Reeds-Shepp Curve)과 딥러닝 모델 모두 장애물에 충돌하지 않고 비슷한 경로를 생성하지만, 거리와 소모시간이 각각 0.59%, 0.61% 감소하여 효율적인 경로가 생성되었다. 또한, Switching point도 1.3개에서 1.2개로 감소하여 직진과 후진을 최대한으로 줄여 운전자의 피로를 줄일 수 있을거라 생각된다. 마지막으로 경로생성시간은 42.76% 감소하여 효율적이고 신속한 경로생성이 가능하여 향후 자율주행 중 자율주차의 경로 계획생성에 활용될 수 있으며, 차량작도에 따라 이동하는 주차로봇의 경로생성에도 활용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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