• 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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• 제18권2호
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• pp.144-155
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• 2019

오늘날 자동차 산업의 화두 중 하나는 자율주행차량이다. 국제자동차기술자협회(SAE International)가 정의한 레벨 3이상을 달성하기 위해서는 자율주행 기술과 커넥티드 기술의 조화가 필수적이다. 현재의 차량은 자율주행과 같은 새로운 기능을 가지게 됨에 따라 전장 부품의 수뿐 만 아니라 소프트웨어의 양과 복잡성도 늘어났다. 이로 인해 공격 표면(Attack surface)이 확대되고, 소프트웨어에 내재된 보안 취약점도 늘어나고 있다. 실제로 커넥티드 기능을 가진 차량의 보안 취약점을 악용하여 차량을 강제 제어할 수 있음이 연구자들에 의해 증명되기도 했다. 하지만 차량에 적용 되어야 하는 필수적인 보안 요구 사항은 정의되어 있지 않는 것이 현실이다. 본 논문에서는 실제 공격 및 취약점 사례를 바탕으로 차량내부네트워크(In-Vehicle Network)에 존재하는 자산을 식별하고, 위협을 도출하였다. 또한 보안요구사항을 정의 하였고, 위험 분석을 통해 사이버 보안으로 인한 안전 문제를 최소화하기 위한 필수 보안 요구 사항을 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.167-173
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• 2018

The Korean government announced its goal of commercializing autonomous vehicle by year 2020. With such changes, it is expecting to decrease car accident mortality by half. To commercialize autonomous car, not only worries on safety of autonomous vehicle has to be solved but at the same time, institutional system has to be clear to distinguish legal responsibilities in case of accident. This paper will present the legal improvement direction of the introduction of autonomous vehicles as follows. First, it is necessary to re-establish concept of 'driver' institutionally. Second, it is appropriate to focus on Level 3 autonomous vehicle which is about to be commercialized in year 2020 and organize legal responsibility. Third, we should have a clear understanding on how level 3 autonomous vehicle will be commercialized in the future. Fourth, it is necessary to revise The Traffic Law, Act on Special Cases concerning the Settlement of Traffic Accident, and Automobile Accident Compensation Security Law in line with level 3 autonomous vehicle. Fifth, it is necessary to review present car insurance system. Sixth, present Product Liability Law is limited to movable products (Article 2), however, it is necessary to include intangible product which is software. Seventh, we should review on making special law related to autonomous car including civil, criminal, administrative, and insurance perspectives.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.138-144
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• 2020

현재 자율주행 차량 연구들은 긴급상황이 대처 가능한 4레벨의 자율주행 차량을 개발하기 위해 매진하고 있다. 차량이 긴급상황에 유연하게 대처하기 위해서는 피해를 최소화하는 방향으로 움직여야 하는데, 이는 주변 보행자, 도로 상태, 주변 차량의 상태 등 주행 중인 도로의 모든 상태를 판단하여 진행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자율차량 내부의 탑승객 상황을 탐지하고, 그것을 V2V로 주변 차량에 공유하여 이 긴급상황에서 주행을 결정하는 데 도움을 줄 수 있는 자율차량의 주행을 보조하기 위한 탑승객 탐지 및 공유 시스템을 제안한다. 탑승객 탐지 및 공유 시스템은 현재 차량에서 탑승객을 인식하는 무게 측정 방식을 개선하여 정확하게 차량 내부의 승객 위치를 식별할 수 있고, 각 차량의 승객 위치를 주변의 다른 차량과 공유하기 때문에 긴급상황이 발생할 때 차량의 주행 결정에 도움을 줄 수 있다. 실험 결과, 탑승객 인식 서브 모듈에 적용된 체압 센서는 기존의 공진형 센서보다 약 8%, 압전형 센서보다 약 17% 높은 정확도를 보였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.929-933
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• 2007

콘크리트 도로 표면절삭 작업은 장비 조작자의 숙련도에 따라서 작업의 완성도 및 품질, 작업 생산성에 크게 영향을 준다. 콘크리트 표면절삭 작업을 자동화하기 위해서는 시스템 하드웨어 구축과 지원 소프트웨어의 개발 등이 필요하다. 표면 절삭 프로세스를 자동화 하기 위해서 가장 먼저 선행 되어야 할 부분은 진로계획의 수립이다. 장비의 진로계획을 통하여 기존 시스템이 가지고 있는 진로계획에 대한 취약점을 보완하며, 보다 효율적인 생산성을 가진 자동화 시스템을 구축 하도록 한다. 본 연구는 CAD를 기반으로 한 AUTO-Lisp를 이용하여 표면절삭 작업의 최적 경로계획을 결정하고 MMI 시스템 상에 적용하여 실시간으로 진행 경로 보정을 위한 진로 계획의 데이터 갱신을 통해서 보다 효율적인 생산성과 품질을 가진 표면절삭 작업을 하는데 목적이 있다. 그리고 도로 표면절삭 장비의 자율주행 진로계획 수립을 위한 AUTO-Lisp 파일 및 MMI 시스템과의 연계, 계획된 경로를 적용한 표면절삭 장비와 MMI 시스템을 직접 현장에서 테스트하여 실제 표면절삭 작업의 자동화 구현 및 절삭작업의 효율성을 높일 수 있는 방안을 제시하였고, 표면절삭 작업의 최적진로를 결정함으로써 경제성 있는 절삭작업을 수행 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.153-154
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• 2021

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.146-154
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• 2011

This article describes the Autonomous Vehicle #1 (A1), which won the 2010 Autonomous Vehicle Competition (AVC) organized by Hyundai Kia automotive group. The A1 was developed for high speed and stable driving without human intervention. The autonomous system of A1 was developed based on in-vehicle networks, electronic control units, and embedded software. Novel environment perception and navigation algorithm were evaluated and validated through the AVC. In this paper, we presented the system and software architecture of A1.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.571-577
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• 2021

본 논문에서는 자율주행자동차의 안전성 및 보안성을 보장하기 위해서 설계하고 검증하는 방법을 규정한 국제 표준인 ISO/TR 4804에 대해 다룬다. ISO/TR 4804는 자율주행자동차가 (1) 인간 운전자보다 훨씬 더 안전하고 (2) 타당하지 않은 위험이 없도록 하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 12개의 안전성 및 보안성 원칙을 제시한다. 설계 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성 원칙을 달성하는데 필요한 13개의 역량, (2) 이 역량을 수행하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 요소, (3) 이 요소를 결합한 논리적, 일반적인 아키텍쳐 등을 규정한다. 검증 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성을 검증하기 위한 5개의 과업, (2) 이 과업을 완수하기 위한 테스트 목표, 플랫폼, 솔루션, (3) 시뮬레이션 방법 및 필드 운영 방법, (4) 하드웨어 및 소프트웨어 요소의 검증 방법 등을 규정한다. 특히 심층 신경망을 하나의 소프트웨어 요소로 간주하고, 심층 신경망이 적용된 자율주행자동차를 설계하고 검증하는 방법을 규정한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.861-880
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• 2023

Semantic segmentation of road scene is the key technology of autonomous driving, and the improvement of convolutional neural network architecture promotes the improvement of model segmentation performance. The existing convolutional neural network has the simplification of learning knowledge and the complexity of the model. To address this issue, we proposed a road scene semantic segmentation algorithm based on multi-task collaborative learning. Firstly, a depthwise separable convolution atrous spatial pyramid pooling is proposed to reduce model complexity. Secondly, a collaborative learning framework is proposed involved with saliency detection, and the joint loss function is defined using homoscedastic uncertainty to meet the new learning model. Experiments are conducted on the road and nature scenes datasets. The proposed method achieves 70.94% and 64.90% mIoU on Cityscapes and PASCAL VOC 2012 datasets, respectively. Qualitatively, Compared to methods with excellent performance, the method proposed in this paper has significant advantages in the segmentation of fine targets and boundaries.

• 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.