현재 자율주행차의 위치결정을 위한 핵심 인프라인 정밀도로지도는 전 세계적으로 자율주행차 탑재 및 서비스 부문에 대한 연계를 위해 노력하고 있다. 글로벌 기업인 Here와 TomTom은 정밀도로지도 생산에서 자율주행차 탑재까지 일련의 체계를 민간기업 중심으로 구축하여 독일 3사(BMW, Audi, Daimler)와 협약을 체결하였다. 일본은 2017년부터 민관이 협력하여 DMP(Dynamic Map Platform)를 조직하고 민간중심의 정밀도로지도 공동구축을 수행하고 있다. 한편, 우리나라 자율주행차 관련 기업들도 차량, 센서, 지도 등 다양한 기업들과 협약을 체결하여 협력하고 있지만 민간과 공공이 개별적으로 정밀도로지도를 구축하고 있는 실정이다. 따라서 국토교통부에서는 기관과 기업의 중복투자 방지, 신속한 정보갱신 등 정밀도로지도의 발전을 위하여 2019년 4월 민-관 협력을 골자로 하는 MOU를 추진하여 체결하였고, 2019년 8월 정밀도로지도 공동구축 협의체를 출범하였다. 이에 본 연구에서는 정밀도로지도 관련 국내 외 동향을 분석하고 관련 기업을 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 그리고 국내 정밀도로지도 산업에서 민-관이 상생 협력할 수 있는 방안 등을 분석하였고, 향후 정밀도로지도 공동구축 협의체 운영을 위한 단계별 추진전략 및 운영 방안에 대하여 제시하였다.
Gohel, Hardik A.;Upadhyay, Himanshu;Lagos, Leonel;Cooper, Kevin;Sanzetenea, Andrew
Nuclear Engineering and Technology
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제52권7호
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pp.1436-1442
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2020
Nuclear infrastructure systems play an important role in national security. The functions and missions of nuclear infrastructure systems are vital to government, businesses, society and citizen's lives. It is crucial to design nuclear infrastructure for scalability, reliability and robustness. To do this, we can use machine learning, which is a state of the art technology used in various fields ranging from voice recognition, Internet of Things (IoT) device management and autonomous vehicles. In this paper, we propose to design and develop a machine learning algorithm to perform predictive maintenance of nuclear infrastructure. Support vector machine and logistic regression algorithms will be used to perform the prediction. These machine learning techniques have been used to explore and compare rare events that could occur in nuclear infrastructure. As per our literature review, support vector machines provide better performance metrics. In this paper, we have performed parameter optimization for both algorithms mentioned. Existing research has been done in conditions with a great volume of data, but this paper presents a novel approach to correlate nuclear infrastructure data samples where the density of probability is very low. This paper also identifies the respective motivations and distinguishes between benefits and drawbacks of the selected machine learning algorithms.
Agricultural tourism is a new kind of industry, which combined agriculture with tourism. It not only has the productive function, but also has the function of improving the quality of ecological environment and supplying people with sightseeing, leisure, vacation. Agricultural tourism is a new kind of industry from the amalgamation of agriculture and tourism: it is based on farm work, characterized by agricultural management, combines agriculture and tourism, and includes the city as a market-place. It satisfies tourist demand with food, lodging, excursions, shopping and entertainment provided by agricultural places and agricultural products. After combining the substance of this study with the primary sources regarding the development of agricultural tourism, I suggest plans for the development of local agricultural tourism on the basis of sustainable tourism theory in case of the Inner Mongolia region. To conduct research, various data such as literature research and surveys are collected and analyzed. According to the result of the research, the Inner Mongolia region has great-wealthy resources for agricultural tourism. However, they have problems as well such as lack of funds, low infrastructure, low business-mind level, low management-mind, the scarcity of mid-supporting organizations for research and education, low awareness, and low service level of the agricultural tourism. In order to solve these problems, have to strengthen publicity, strengthen the county and city communication, educates continuously profession talented person, establish related laws and regulations, increase the integrity of infrastructure. As a developing industry, agricultural tourism is a new field of study which needs more encouraging research. The agricultural tourism of Inner Mongolia Autonomous Region has only just started development resulting in a limited amount of information available for this study. Future planned work entails a continuous in-depth study of Chinese agricultural tourism, considering Inner Mongolia Autonomous Region in particular.
자율주행 자동차에 대한 연구가 활발하게 진행되고, 상용화를 위한 시도가 각 나라에서 진행되고 있다. 우리나라에서도 자율협력 주행의 상용화를 위해 국토교통부의 주관하에 인프라 구축 사업이 진행되고 있다. 자율협력 주행을 위한 안전한 인프라 구축을 위해서는 인프라를 구성하는 요소에 대한 보안 운영을 담당하는 보안 기관의 존재가 필수적이다. 하지만 현재 한국에 해당 역할을 진행할 수 있는 도로교통 보안기관이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 도로교통 보안 기관 설립 및 운영방안을 마련하기 위해 현재 운영 중인 국내의 다른 보안 기관 그리고 관련 법안 정보통신기반 보호법과 주요 정보통신 기반시설 보호지침을 분석하고, 이를 분석한 결과를 바탕으로 C-ITS의 체계에 적절하게 현행법의 수정 방향을 제시하여, C-ITS 도로교통 보안 기관 설립 및 운영방안을 제안한다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 자율주행 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 기존 교통시설에 대한 자율주행차의 적용 가능성 및 정밀도로지도의 활용과 함께 자율주행차에 부착된 센서를 이용하여 주변 상황을 인지함으로써 안전한 주행을 모색해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 자율주행시대에 도로· 교통 인프라 개선을 위해 개발한 자율주행차에 장착된 센서를 통해 인지하는 표지 시설의 활용을 위해 기존 도로시설물인 도로표지, 교통안전표지, 시선유도시설과 정밀도로지도의 시설물 관련 레이어와의 비교분석을 통한 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설의 역할을 도출한다. 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설은 자율주행차에 직접 특정한 행동을 수행하도록 하는 등의 역할을 함으로써 안전주행을 도모할 수 있다. 자율주행차가 센서를 이용하여 표지시설을 인지함으로써 주행안전을 도모하기 위해서는 설치와 관리 및 활용 기준의 마련이 필요하며, 기준에 따라 지속해서 관리 및 감독이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
Autonomous vehicles require precise knowledge of their position, velocity and orientation in all weather and traffic conditions in any time. And, these information is effectively used for path planning, perception, and control that are key factors for safety of vehicle driving. For this purpose, a high precision GNSS technology is widely adopted in autonomous vehicles as a core localization and navigation method. However, due to the lack of infrastructure as well as cost issue regarding GNSS correction data communication, only a few high precision GNSS technology will be available for future commercial autonomous vehicles. Recently, a high precision GNSS sensor that is based on a Broadcast-RTK system to dramatically reduce network maintenance cost by utilizing the existing broadcasting network is released. In this paper, we present the performance test result of the broadcast-RTK-based commercial high precision GNSS receiver to test the feasibility of the system for autonomous driving in Korea. Massive measurement campaigns covering of Korea region were performed, and the obtained measurements were analyzed in terms of ambiguity fixing rate, integer ambiguity loss recovery, time to retry ambiguity fixing, average correction information update rate as well as accuracy in comparison to other high precision systems.
As a sales volume of autonomous vehicle continually grows up, regulations on this new technology are being introduced around the world. For example, safety standards for the Level 3 automated driving system was promulgated in December 2019 by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korean government. In order to promote the development of autonomous vehicle technology and ensure its safety simultaneously, the regulations on the automated driving systems should be phased in to keep pace with technology progress and market expansion. However, according to SAE J3016, which is well known to classify the level of the autonomous vehicle technologies, the description for classification is rather abstract. Therefore it is necessary to describe the automated driving system in more detail in terms of the 'Level.' In this study, the functions and characteristics of automated driving system are carefully classified at each level based on the commentary in the Informal Working Group (IWG) of the UN WP29. In particular, regarding the Level 4, technical issues are characterized with respect to vehicle tasks, driver tasks, system performance and regulations. The important features of the autonomous vehicles to meet Level 4 are explored on the viewpoints of driver replacement, emergency response and connected driving performance.
최근 자율주행자동차의 개발이 활발하게 진행되면서 더욱 안전하고 쾌적한 주행을 위해 V2V, V2I 등 V2X 서비스를 활용하는 자율주행시스템의 중요성이 높아지고 있다. 환경 센서에 기반한 부분 자율주행자동차는 장착된 센서의 인식 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단과 센서가 검지하기 힘든 비정형 물체에 대한 대응에 한계가 있다. 따라서 센서 검지 성능의 한계를 개선하고 보다 안전하고 쾌적한 주행을 위한 V2X 서비스 활용은 중요하다. 하지만 V2X의 잘못된 정보 제공으로 인한 자율주행자동차의 사고 위험도 존재할 수 있어 이를 방지하기 위한 기술의 적용 또한 고려되어야 할 것이다. 본 논문에서는 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하고 HARA를 수행하여 V2X 중에서 차량과 인프라의 통신을 활용한 V2I 오작동에 의한 자율주행자동차의 위험원을 도출하고 주요 V2I 사용례의 오작동 시뮬레이션 및 실차 시험을 기반으로 ASIL 등급을 산정하였다.
자율주행 기술은 상용화될 경우 교통 네트워크에 안전성, 이동성, 환경성을 개선할 잠재력을 지니고 있다. 그러나, 센서 기능의 저하와 원거리 검지의 한계는 자율주행 차량의 안전한 주행을 방해할 수 있으므로 인근 차량과 인프라에서 수집한 정보를 활용하여 보완하는 자율협력주행이 필수적이다. 또한, HDV, AV, CAV는 인지할 수 있는 정보의 범위가 각기 다르고 이에 따른 대응 프로토콜이 상이하기 때문에 자율주행 기술 과도기에 발생하는 혼재 교통류에서의 대응책이 필요하다. 자율주행 차량 보급률, 도로 구간별 특성 차이를 복합적으로 고려한 교통류 최적화 연구가 부족하다. 본 연구는 인프라 가이던스 유스케이스 및 자율주행차량 MPR별 안전성, 이동성, 환경성에 따른 가중치를 개발하는 것을 목적으로 한다. AHP 가중치를 개발하기 위해 MPR을 고려한 Hybrid AHP와 인프라 가이던스 구간 및 상황 별 AHP를 결합하고 통합 평가지표를 개발하였다. 분석결과, LOS A-B × MPR 10% × 분·합류부 및 엇갈림구간은 안전성 가중치(0.841)가 가장 높은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.112)가 가장 낮은 구간이였으며, LOS A-B × MPR 50% × CAV 전용도로의 안전성 가중치(0.605)가 가장 낮은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.335)가 가장 높은 구간으로 도출되었다. 본 연구의 결과를 기반으로 혼재 교통류를 최적화하기 위한 차량 별 통행 우선권을 부여하는데 활용할 수 있다.
In order to develop a Korea Positioning System (KPS) as part of key national infrastructure, independent navigation signal design is essential. The designed signal candidates must coexist with existing or planned GNSS signals within the limited frequency band. This requires a RF compatibility assessment, which can be performed using the Spectral Separation Coefficient (SSC) and Effective Carrier to Noise Density Ratio (Effective C/N0), for navigation signals. Thus, in this paper, the analysis of RF compatibility between the designed signal candidates and the existing GNSS signals is carried out based on analytical and numerical techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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