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.
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.
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.
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.
최근 무인이동체를 활용한 서비스 수요가 다양해지고 무인이동체 서비스 시장의 규모가 급격하게 증가하고 있다. 특히 산불 진압, 우편 배송, 시설 관리 등 공공임무 분야에서의 무인이동체 활용 서비스 요구도가 높아지고 있다. 이러한 요구도의 증가와 함께 무인이동체 기반의 다양한 임무 수행을 지원하기 위한 무인이동체 탑재용 임무소프트웨어 개발의 중요도가 갈수록 높아지고 있는 추세이다. 공통화 된 임무소프트웨어 개발을 위해서는 다양한 공공기관에서 공통적으로 필요한 임무 분석을 통해 재사용 가능한 기능들을 라이브러리로 개발하고, 이를 활용하여 무인이동체 관련 기업들이 쉽게 임무소프트웨어를 개발할 수 있도록 구조 설계가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 공공임무용 무인이동체 전용 임무소프트웨어 연구 동향에 대해서 언급하고, 소프트웨어 개발을 위한 정형화된 임무소프트웨어의 구조 설계를 제안한다. 마지막으로, 임무소프트웨어와 데이터 플랫폼 간 데이터 전송 아키텍처를 제안한다.
AI 기술이 발전함에 따라 자율주행의 안전성에 관한 관심이 대두되고 있다. 최근, 자율주행의 차량이 증가하고 있지만 그에 대한 부작용을 해소하기 위한 노력은 다소 부진한 실정이다. 특히, 야간에 운행되는 자율주행 차량은 더욱 많은 문제들을 안고 있다. 운행의 다양한 환경에서 야간 주행의 환경은 매우 중요한 요소이다. 이에, 본 연구에서는 야간 자율주행 차량에서 핵심적인 문제점으로 부상하고 있는 반대 차량의 전조등 또는 주위 다양한 조명에 의해 발생되는 반사광을 감소시키는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, 야간 주행 중에 센서에 의해 획득한 영상에서 반사광 특성 정보를 활용하여 조명 반사광을 추출한 후, 반사계수를 활용한 각 픽셀의 색상을 찾아 specular 영역을 감소한다. 그 후 영역의 밝기성분만을 이용한 새로운 영역을 찾아 최종적으로 이를 감소하는 방안을 제시한다. 조명 반사광을 완벽히 감소할 수는 없지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 가 있었다. 따라서 제안된 연구 방법이 야간에서의 자율주행에서 다양한 단점 및 문제들을 해결하고 사고를 줄이는 방법에 기여할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 자율주행자동차의 수용성에 미치는 주요 요인들을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 우리나라 정서에 맞는 수용 요인들을 분석하기 위해서 자율주행자동차 수용성에 대한 기존 선행 연구들을 분석하였고 PLS-구조방정식 모형을 중심으로 요인분석 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 기술수용모델에 의한 기술적인 안전성 연구에 중점을 두었다면, 본 연구는 우리나라 자율주행자동차 수용성에 대하여 새로운 시각으로 안전성 뿐만 아니라 편의성, 경제성, 환경성, 윤리성 요인등을 동시에 종합분석 하였다. 분석결과, 자율주행자동차의 수용성에 미치는 잠재요인은 안전성, 경제성, 편의성, 환경성 순으로 중요도가 분석되었다.
This paper deals with the control of autonomous vehicle in the production systems. Presently, there is a significant interest in autonomous vehicles which are capable of intelligent motion (and action) without requiring a guide track to follow. This paper describes a PI-F adaptive control algorithm, which is used to drive an experimental autonomous vehicle along a given trajectory. The simulation results characterizing the accuracy og the algorithm are presented.
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.
Autonomous vehicles operated in the rough terrain environment must satisfy various technical requirements in order to improve the speed. Therefore, in order to design and implement a technical architecture that satisfies the requirements for speed improvement of autonomous vehicles, it is necessary to consider the overall technology of hardware and software to be mounted. In this study, the technical architecture of the autonomous vehicle operating in the rough terrain environment is presented. In order to realize high speed driving in pavement driving environment and other environment, it should be designed to improve the fast and accurate recognition performance and collect high quality database. and it should be determined the correct running speed from the running ability analysis and the frictional force estimation on the running road. We also improved synchronization performance by providing precise navigation information(time) to each hardware and software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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