연구는 보호/비보호좌회전(PPLT) 교차로에서 공격적 운전행태의 영향요인에 대한 분석을 군산시를 대상으로 한다. 로지스틱 회귀모형 결과 운전자의 나이와 운전경력이 증가할수록 비첨두시간대, 동승자가 없는 경우, 운전경력이 많은 경우, 승용차, 남성 등이 대향차량에 영향을 주는 공격적 운전행태를 보인 것으로 분석되었다. PPLT 교차로상에서 비보호 좌회전시 대향차량까지 충분한 거리가 확보되지 않을 경우 공격적 운전행태를 보이게 되는데 공격적 행태를 보인 운전자 속성과 대향차량까지 거리의 관계성을 분석하였다. 나이와 동행자수의 증가, 첨두시간대는 근거리에 위치해 있는 대향차량에 대해 영향을 주는 반면에, 남성 및 운전경력이 높을수록 중거리 및 장거리 대향차량에 영향을 주는 것으로 나타났다. 승용차 보다는 RV 및 대형차량이 거리가 먼 대향차량에 영향을 줄 가능성이 컸다.
교통혼잡은 운전자의 인지반응시간, 운전미숙, 무리한 차로변경 등 인적요인으로부터 발생된다. 자율주행자동차가 도입되면 이러한 인적요인들이 배제되고 군집주행으로 인해 평균주행속도 상승, 교통흐름 안정화, 도로용량 증대 효과가 예상된다. 본 연구는 자율주행자동차도입으로 인한 교통흐름 변화를 교통량-밀도-속도 산포도 그래프를 통해 분석하고, 도로용량 증대 효과를 도출하였다. 분석 결과, 자율주행자동차의 혼입율이 높아질수록 교통량-밀도-속도의 그래프 곡선이 완화되며, 폭이 줄어들어 교통류가 안정적으로 변화하였다. 또한 자율주행자동차 혼입율 100%에서는 도로용량이 약 120% 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 도입으로 인한 교통혼잡개선 및 교통수요관리 측면에서 긍정적인 기대효과가 있을 것으로 분석되었다.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형 교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로인식이 기본적인 요소이다. 기존의 자계기반 자율주행 시스템은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 경로를 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.
본 논문은 무인 잠수정(Autonomous underwater vehicles: AUVs)의 심도 제어를 위한 타카키-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 제어기를 제안한다. Sector nonlinearity 기법을 통해 주어진 비선형 무인 잠수정은 T-S 퍼지 모델로 표현된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 무인 잠수정의 심도 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(Linear matrix inequality: LMI) 형태의 제어기 설계 조건을 유도한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법의 심도 제어 성능을 검증한다.
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.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권3호
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pp.123-129
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2006
The limited number of roads and the increasing number of vehicles demand the automatic regulation of overspeed vehicles, illegal vehicles, and overloaded vehicles and the automatic charge calculation depending on the type of the vehicle. To meet such requirements, it is important to remove the shadow of the vehicle as processing and recognizing an image captured by a camera. The shadow of the vehicle is likely to cause misclassification of the vehicle type due to diverse errors and mistakes occurring when detecting geometrical properties of the vehicle. In case that shadows of two different vehicles are overlapped, not only the type of the vehicles may be misclassified but also it is difficult to accurately identify the type of the vehicles. In this paper, we propose a robust algorithm to remove the shadow of a vehicle by calculating the luminance, the chrominance, the gradient density of the cast shadow from information acquired using the image subtraction of the background, and to recognize the substantial vehicle figure. Even when it is hard to detect and split a target vehicle from its shadow as shadows of vehicles are attached to each other, our robust algorithm can detect the vehicle figure only. We implemented our system with a general camera and conducted experiments on various vehicles on general roads to find out our vehicle shade removal algorithm is efficient when detecting and recognizing vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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