근래에는 경제운전에 대한 중요성이 점차 부각되고 있어 운전자의 운전 행태나 성향을 자동으로 분석한 후 경제운전을 위한 방법을 운전자에게 알려줄 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 차량에 대한 운행일시, 운행거리, 운행시간, 주행속도, 공회전시간, 급가속/급감속 횟수, 연료소모량 등의 운행정보를 수집하였고, 데이터마이닝을 이용하여 운전자의 운행패턴이 경제운전에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 분석하였다. 본 연구 결과는 주행 중 운전자에게 지속적으로 공회전과 과속 정보, 급가속/급감속 횟수를 차량 단말에 표현하여 제공하고, 공회전과 과속 비율이 일정 임계치를 초과할 경우 경고 정보를 제공함으로써 경제운전에 악영향을 미칠 수 있는 운전 습관을 미리 예방할 수 있는 방안에 활용할 수 있다.
최근 차량 내 정보 제공 장비를 통한 에코 드라이빙의 향상이 연료 효율과 안전 운전을 증가시킬 수 있다는 연구들이 보고되고 있다. 그러나 정보의 제공으로 인하여 야기될 수 있는 인지적 부하에 대한 관심은 상대적으로 적은 편이다. 본 연구는 에코 드라이빙을 향상시킴과 동시에 운전자의 운전부하를 최소화 할 수 있는 차량 내 정보 제공 장비의 특성을 확인하기 위해 두(시각vs.시청각) 피드백의 상대적인 효과 차이와 운전 중 상황의 복잡성 수준에 따른 정보 제공방식의 차이가 운전 행동과 운전부하에 미치는 효과를 알아보았다. 본 실험에는 총 38명의 운전자가 참가하였다. 연구 결과, 시각-청각 피드백의 제공이 시각적 피드백을 제공하는 조건에 비하여 에코 드라이빙을 더 향상시키며, 운전부하를 최소화하였다.
자율주행자동차 평가 시나리오는 대부분 자율주행자동차가 직면할 일반적인 주행 상황을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 실제 주행 중에는 다양한 상황이 발생하고 때때로 복합적인 판단이 필요한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구는 보다 안전한 자율주행자동차의 주행을 위하여 복합적인 판단이 필요한 상황을 딜레마 상황으로 새롭게 정의하고, 각 상황에서의 주행안전성 확보를 위해 필요한 운전 전략을 제시하고자 한다. 이를 위하여 자율주행자동차 윤리 가이드라인, 자동차사고 과실비율 인정기준, 그리고 자율주행자동차 개발자 제안을 바탕으로 딜레마 상황들을 정의하였다. 또한, 정의된 딜레마 상황들에 대하여 운전 전략 수립을 위한 운동 영향요소를 탐색하였으며, 「도로교통법」에 따른 운전 영향요소의 우선순위와 그에 따른 운전 전략을 도출하였다.
자율주행차량을 신뢰하고 탑승하도록 하기 위해서 자율주행 차량에 탑승하는 이용자를 위한 고민이 필요해지고 있다. 자율주행 차량 주행 행태에 대한 선호도를 평가하여 이용자의 자율주행차량 탑승 만족도를 높이는 주행행태를 찾아내고자 한다. 실험환경은 드라이빙 시뮬레이터에 공격적인 운전과 방어적인 운전 두 가지 자율주행 성향을 구현하고, 체험할 수 있도록 하였다. 탑승시 생체데이터를 수집하고, 탑승 전·후 설문조사를 실시하였다. 운전 습관에 따라 2그룹으로 분류하고, 수집한 생체데이터와 비교 분석하였다. 공격적인 성향의 운전자와 조심운전 성향의 운전자 모두 자율주행차량의 조심운전 주행행태를 선호하였다.
자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라 자율주행 기술을 직·간접적으로 체험할 수 있는 기회가 대중에게 제공되고 있지만, 이용자 관점에서 편안한 승차감을 기대할 수 있는 선호하는 자율주행 패턴에 대해서는 연구가 미비하다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터와 자율주행이 가능한 실험차를 활용하여 종·횡방향 가속도에 대한 이용자 측면 만족도 평가를 수행하였다. 주행 실험을 통하여 도출한 5가지 종·횡방향 가속도 값을 활용하여 자율주행 패턴을 가상환경 시뮬레이션으로 구현하였으며, 그 중 3가지 값에 대해서는 실차 기반 자율주행으로 구현하여 만족도 및 불안감 수준 평가실험을 추가 진행하였다. 연구 결과, 실험 참가자들은 종방향 가속도에 비하여 횡방향 가속도에 더 민감한 평가를 하였으며, 불안감 수준도 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 이용자 측면 자율주행 패턴 평가연구 필요성과, 시뮬레이터 기반 평가방법의 적정성을 제시하였다.
In this paper, we designed a intelligent autonomous driving robot by using Fuzzy algorithm. The object of designed robot is recognition of obstacle, avoidance of obstacle and safe arrival. We append a suspension system to auxiliary wheel for improvement in stability and movement. The designed robot can arrive at destination where is wanted to go by the old and the weak and the handicapped at indoor hospital and building.
가변전광표지(VMS: Variable Message Sign)는 운전자에게 교통소통 및 돌발상황정보를 실시간으로 제공해주는 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 중요 구성요소 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 유출연결로 전방에 설치되어 운전자에게 경로전환정보를 제공해주는 VMS의 설치위치를 운전자의 주행행태 및 교통안전을 고려하여 결정할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. Driving simulator를 이용하여 경로전환 정보제공 시 다양한 VMS 이격거리에 따라 안전하게 유출연결로에 진입하는가를 평가하였다. 피실험자의 인적사항과 차량의 주행특성, 이격거리 그리고 유출연결로 진입여부 등의 자료에 binary logistic regression과 factor analysis 기법을 적용하여 유출연결로 진입성공확률 모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형의 산출물인 성공확률을 이용하여 유출연결로로부터 VMS까지의 이격거리를 추정하는 적용방안을 제시하였다. 본 연구의 결과물은 ITS 계획가 및 설계기술자의 VMS 설치위치 의사결정을 지원하는 유용한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 운수종사자시스템과 운행기록분석시스템을 활용하여 시내버스 고령운전자 운전적성정밀검사의 신규검사결과, 사고 및 벌점현황, 운행기록자료를 분석하였다. 분석결과 시내버스 고령운전자를 사고수가 많은 관심대상 운수회사와 관리가 잘 되고 있는 교통안전 우수회사와 비교했을 경우 운전적성정밀검사의 결과는 비슷하였으나 최근 5년 동안 운행하면서 발생한 총 벌점은 상당한 차이를 보였고 사고의 경우 평균 중상자수와 경상자의 수도 적은 것으로 확인됐다. 또한 운행 100km당 위험운전행동 횟수를 비교해보면 우수회사의 고령운전자는 다른 고령운전자와 비고령운전자와 비교해서도 위험운전행동 횟수가 상당히 적은데 잘못된 운전습관의 교정결과에 따른 것으로 나타났다.
Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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