최근 자동차 산업은 자율주행자동차로 인해 빠르게 변화하고 있고 관련된 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 하지만 자율주행자동차의 기술에 관한 연구가 대부분이며, 도로교통 안전과 관련한 변화 예측과 개선방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 사업용 차량 도로교통 안전사업의 개선방안 제시와 우선순위 도출을 목적으로 수행하였다. 자율주행자동차 전문가를 대상으로 한 설문조사 결과와 AHP를 이용하여 분석한 결과 교통수단안전점검 법령 개정, 자율주행자동차 운전자 및 운영자 등에 대한 교육제도 개발 등이 가장 우선시 되어야 할 것으로 분석되었다.
자율주행자동차로 인해 기존의 교통사고 원인의 대부분을 차지하는 '운전자부주의'로 인한 교통사고가 크게 감소할 수 있지만, '트롤리 딜레마', 차량 결함, 도로 함몰 등과 같은 사고를 피할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 이 경우 사람과 같은 윤리적 선택이 필요해진다. 본 연구는 돌발적인 싱크홀이 발생하여 자율주행차가 교통사고를 피할 수 없는 상황을 가정하고, 자율주행자동차의 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 시뮬레이션 분석을 통해 추정하였다. 이 때 자율주행자동차는 (1) 탑승자의 안전을 최우선으로 하는 이기주의, (2) 인명피해를 최소화하는 의무론, (3) 사고비용을 최소화하는 공리주의의 3가지 윤리적 선택 중 한 가지를 선택하도록 하였다. 분석결과, 이기주의의 교통사고비용이 가장 높게 분석되었고, 인명피해를 최우선으로 하는 의무론의 교통사고비용이 가장 낮게 분석되었다.
In this paper, we introduc current research and development trend of intelligent vehicls and its application to driving suport system. We introduce some core technology required for developing thee systems and explain how it works. Moreover, some items related with ehicle information system and the intelligent vehicles will be introduced. Since the vehicle is very complex system, there are many problems in developing these systems, especially in developing intelligent vehicle. The main purpose of this is to dscuss these problems and find good solution.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
자율주행시대에 맞춰 다양한 연구에서 미시교통시뮬레이션(VISSIM)을 활용하여 자율주행차 도입시 교통류 안전성 분석을 수행중이다. 그러나, 일반자동차의 주행행태를 VISSIM 내 파라미터로 반영하여 혼재시의 교통류 안전성을 분석한 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 주행행태와 유사한 주행행태를 구현하기 위하여 일반자동차의 VISSIM 입력변수를 유전알고리즘을 통해 최적화 한 후, 자율주행차 도입률에 따른 교통류 안전성 분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. US I-101 고속도로의 640m 구간을 대상으로 후행차량이 일반자동차인 경우에 대해서 상충횟수 분석을 수행한 결과, 전체 상충횟수는 자율주행차 도입률 20%까지 증가하였으며 20%를 초과한 이후부터는 지속적으로 감소하였다. 일반자동차와 자율주행차 사이의 상충횟수는 자율주행차 도입률 60%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나, 자율주행차의 주행행태를 기존 문헌결과를 바탕으로 하여 실제 주행행태를 표현하지 못했다는 한계가 존재한다. 그러므로 보다 정확한 분석을 위해 향후 연구에서는 자율주행차의 실제 주행행태를 반영하여 연구를 수행할 필요가 있다.
최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.
운전자는 다양한 종류의 교통정보를 여러 방식을 통해 받을 수 있지만, 인적요소를 고려한 정보 서비스는 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 운전자 인적요소에 대한 기초 연구를 실행하기 위해 고속국도 주행 시 다양한 주행환경에서 속도의 차이에 따른 운전자 평균 주시시간의 특성 분석을 목표로 하였다. 분석 시 속도 외에 영향을 줄 수 있는 변수를 통제하기 위하여 주행상황을 '주간에 선행 차량 없이 주행', '주간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행', '야간에 선행 차량 없이 주행', '야간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행' 4가지로 분류하였다. ANOVA Test를 활용하여 속도 그룹을 나누었으며 그룹별 평균 주시시간의 차이를 비교하기 위해 다중비교(multiple comparison)를 한 결과 도로, 선행 차량 항목은 속도가 증가함에 따라 평균 주시시간이 증가하고 전경 항목은 평균 주시시간이 감소하는 것으로 나타났다. 도로표지 항목은 속도에 따라 주시시간의 차이가 통계적으로 무의미한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 군집주행 서비스를 위해 단체표준에서 정의한 서비스 요구사항을 근거로 하여 WAVE 통신시스템의 성능을 분석하였다. 통신시스템의 주요 성능 파라미터로 제시되는 패킷 에러율과 지연시간 요구조건은 군집으로 주행하는 차량의 제어와 안전을 보장하기 위해 반드시 만족되어야 한다. 실험 시나리오는 크게 군집으로 주행차량들만 존재하는 경우, 통신 반경 내에 다른 간섭차량들이 존재하는 경우 그리고 통신범위 밖에 히든차량들이 존재하는 경우로 나누어 패킷 에러율과 평균지연시간을 분석하였다. 패킷 에러율과 지연시간은 앞에서 언급한 차량들의 토폴로지와 차량 주행속도 그리고 통신반경을 고려하여 모델링 하였다. 수치적 분석 결과는 패킷의 크기, 패킷 생성 주기 그리고 전송속도에 대해 수행되었다. 결론적으로 각 표준에서 정의한 군집주행 성능요구사항에 대해 WAVE 통신 시스템이 제공할 수 있는 안정적인 패킷 성공률과 지연시간 등에 대한 범위를 제시하였다.
최근 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계 각국은 화석연료의 자동차를 전기자동차로 대체하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정부는 2020년까지 소형차의 10% 이상을 전기자동차 보급 목표로 설정하였고 '주택건설 기준 등에 관한 규정'을 개정하여 전기자동차 충전설비를 공동주택의 부대설비에 포함시키는 등 충전 인프라 구축에도 노력하고 있다. 공동주택에서 전기자동차의 충전 인프라 및 주차 공간 등의 확보는 전기자동차 보급에 있어 핵심이 되지만, 이들에 대한 합리적 용량 산정 등에 필요한 전기자동차의 수요예측 연구는 미미한 상태이다. 이를 위해 본 연구는 수도권의 공동주택 거주자(분양과 임대 구분)를 대상으로, 통계자료의 시계열분석과 선호도 결과를 이용하여 전기자동차 수요를 예측하였다. 그 결과 2020년 공동주택 거주자의 전기자동차 비율은 임대아파트의 경우 6~21%, 분양아파트는 21~39% 수준이며, 이들의 사용을 지원할 최대전력량은 1,000가구 1일 기준으로 임대아파트 4,200kwh, 분양아파트 7,800kwh로 예측되었다.
최근 급격한 도시화 및 인구 집중으로 다양한 교통 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 이를 효과적으로 해결하기 위한 교통 흐름 분석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 교통 흐름 정보는 도시 교통 관리의 핵심 요소로 차량 통행량 분석을 통해 수집된다. 본 논문에서는 도로 CCTV 영상에서 교통 흐름 정보를 정밀하게 추정하기 위해 차로 중앙 지점을 기반으로 한 고정밀 차량 통행량 측정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 객체 검출 방법을 이용하여 차량을 검출한 후, 누적 이동량을 바탕으로 각 차로의 중앙 지점을 검출한다. 또한, 객체 추적 기술을 통해 동일 차량의 궤적을 추정하여 검출된 각 차로 중앙 지점과의 거리를 비교함으로써 정밀하게 차량 통행량을 측정한다. 다양한 실험 결과들을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 차량 통행량 측정에 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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