• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.172-191
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• 2023

본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.595-609
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• 2020

In this study, we propose a decentralized mathematical model for predictive control of a system of multi-autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs), also known as drones. Being decentralized and autonomous implies that all members make their own decisions and fly depending on the dynamic information received from other unmanned aircraft in the area. We consider a variety of realistic characteristics, including time delay and communication locality. For this flocking flight, we do not possess control for central data processing or control over each UAV, as each UAV runs its collision avoidance algorithm by itself. The main contribution of this work is a mathematical model for stable group flight even in adverse weather conditions (e.g., heavy wind, rain, etc.) by adding Gaussian noise. Two of our proposed variance control algorithms are presented in this work. One is based on a simple biological imitation from statistical physical modeling, which mimics animal group behavior; the other is an algorithm for cooperatively tracking an object, which aligns the velocities of neighboring agents corresponding to each other. We demonstrate the stability of the control algorithm and its applicability in autonomous multi-drone systems using numerical simulations.

• 품질경영학회지
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• 제46권4호
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• pp.973-982
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• 2018

Purpose: The purpose of this study is to develop an effective simulation modeling formalism for autonomous control systems, such as unmanned aerial vehicles and unmanned surface vehicles. The proposed simulation modeling formalism can be used to evaluate the quality and effectiveness of autonomous control systems. Methods: The proposed simulation modeling formalism is developed by extending the classic DEVS (Discrete Event Systems Specifications) formalism. The main advantages of the classic DEVS formalism includes its rigorous formal definition as well as its support for the specification of discrete event models in a hierarchical and modular manner. Results: Although the classic DEVS formalism has been a popular modeling tool, it has limitations in describing an autonomous control system which needs to make decisions by its own. As a result, we proposed an extended DEVS formalism which enables the effective description of internal decisions according to its conditional variables. Conclusion: The extended DEVS formalism overcomes the limitations of the classic DEVS formalism, and it can be used for the effectiveness simulation of autonomous weapon systems.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.15-29
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• 2021

신호교차로는 차량들의 회전 등으로 인한 상충이 빈번히 발생하고 차량의 주행이 교통신호에 의해 통제되기 때문에 자율주행차에게 가장 도전적인 공간이다. 교통신호가 존재하는 도시부 도로에서 안전한 주행을 도모하기 위해서는 자율주행차가 V2I 통신을 통하여 교통신호정보를 인프라로부터 제공받을 필요가 있다. 이러한 배경 하에 경찰청 교통신호제어기 표준규격서에는 교통신호정보 제공을 위한 규약이 추가되었다. 하지만, 기존 규약이 아날로그 교통신호제어기 위주로 정의되어 있어 현재 개발되고 있는 디지털 교통신호제어기에 적용하는 것에는 기술적 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 디지털 교통신호제어기로부터 자율주행차에게 교통신호정보를 제공하기 위한 신호정보연계모듈 개발 방안과 교통신호 전이 시의 정확한 교통신호정보를 제공할 수 있는 알고리즘 개선 방안을 제시하고자 한다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권4호
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• pp.21-26
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• 2022

Commercial use of autonomous vehicles is to come soon. So far most of responsibility of the accident is on the human driver with conventional vehicles whereas that will be on the car OEM and transportation related organizations with autonomous vehicles, which asks car OEM's and government to do vast study of car crash in various conditions. Test protocols need amendment and to be newly enacted to reflect new findings from the study aforementioned. Rigid stationary barrier and moving or stationary deformable barrier as well as car to car test which is same as actual accident can be utilized to simulate the crash happening on the road. Among those 3 test methods, rigid stationary barrier is most economic and has good repeatability. Limitation as well as advantage of the rigid stationary barrier is studied through comparison between car to car crash and oblique rigid barrier crash.

• 로봇학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.477-483
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• 2022

In this paper, we propose waste collection vehicle system with a safety device for worker safety and an autonomous driving function. The steering system is applied as MDPS (Motor Drive Power Steering) system to control the waste collection vehicle of the internal combustion engine. Safety-related errors is prevented through redundancy brake of the integrated system and the control braking system. In order to ensure safety between workers and waste collection vehicles, work guidelines and safety devices for emergency stop in case of danger are applied to vehicles. In addition, this research is conducted on improving the working efficiency through vehicle condition monitoring system and a short-range control system for field test. This research is aimed to secure stability through demonstration and contribute to the industrialization of unmanned waste collection vehicles.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.391-399
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• 2018

V2X 통신이란 차량이 유무선망을 통해 다른 차량, 인프라, 네트워크, 보행자 등과 같은 객체들과 정보를 교환하는 기술이다. V2X 통신 기술은 최근 꾸준히 연구되어 왔으며 자율주행 차량 기술과 결합된 자율협력주행 기술에 중요한 역할을 수행해왔다. 자율주행 차량은 V2X 통신을 통해 외부 정보를 수신함으로써 차량 센서의 인식범위를 확장시키고 보다 안전하고 자연스런 자율주행을 지원할 수 있다. 이러한 자율협력주행 차량을 공공도로에서 운행하기 위해서는 V2X 보안통신의 신뢰성이 사전에 검증되어야 한다. 본 논문에서는 자율협력주행을 위한 V2X 보안통신에 대한 테스트 시나리오와 테스트 절차를 제안하고 검증 결과를 제시한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-15
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• 2022

자율주행차를 신뢰하고 이용하기 위해서는 도로에서의 안전한 주행이 보장되어야 한다. 이를 위해 최우선으로 갖추어야 할 자율주행 인프라는 교통안전시설이다. 한편 도로에서는 Level 3 수준의 자율주행차와 일반 자동차가 혼재하여 주행하고 있기 때문에 기존에 존재하고 있는 일반 교통안전시설의 관리도 추가로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 인프라 기반 교통안전시설 현장관리 체계를 연구하고, 이를 기반으로 실증지역(판교)를 선정하여(판교) 현장관리 시험시스템을 구현하였다. 시험시스템 구성은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기, 현장관리 단말기, 현장관리 App(Application) 등으로 구성하였으며, 현장 실증 결과 도심지에서도 손쉽게 교통안전시설 정보를 송수신하였고, 교통안전시설에 대하여 효율적으로 운영관리 할 수 있음을 확인하였다. 금번 연구결과는 향후 자율주행 인프라의 지자체 확산 및 인프라 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.97-105
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• 2023

최근 인공지능 기술의 발달에 따라 사용자의 편의성을 위한 기술이 많이 개발되고 있다. 그중 자율주행차에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다. 현재 많은 자동차 기업에서 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 상용화를 뒷받침할 정부의 새롭고 합리적인 정책 수립의 기반을 조성하기 위하여 뉴스 기사 데이터를 통해 여론의 변화와 인식을 분석하고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 최근 3년간 자율주행차와 유사한 용어가 언급된 뉴스 기사 데이터 35,891건을 수집하고, 네트워크 분석하였다. 분석결과, '자율주행', 'AI', '미래', '현대자동차', '자율주행차', '자동차', '산업', '전기차' 등의 주요 키워드가 도출되었다. 또한, 자율주행차 산업은 자동차 기업뿐만 아니라, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 산업과 융합되며 더욱 빠르고 다양한 플랫폼과 서비스 산업으로 발전하고 있으며, 산업의 융복합에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 여론의 변화와 인식을 지속적으로 확인하기 위해 SNS 데이터나 기술 트렌드의 지속적인 분석을 통한 인식 분석이 필요할 것으로 판단된다.