본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
자율운전자동차의 성능을 높이기 위해서는 차량과 차량, 인프라와 차량을 연결하는 통신 기술인 V2X의 도입이 필수적이다. 상대 차량의 움직임 정보를 알고 있더라도 회전교차로에서 정확한 연산을 위해 교차로의 구조와 거리 계산 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 국가 회전로 설계 규칙을 준수하고 정확한 계산이 가능한 회전교차로 설계 기법을 제안하여 Matlab으로 구현하였다. 제안한 기법은, 첫째, 회전로와 진출입로를 원으로 가정하고 수평 이동에 의해 두 원을 근접시켜 임의의 지점에 있는 차량간 거리 측정 기법을 제안하고 이를 Matlab으로 구현하였다. 둘째로, 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송한다. 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송함으로써 완전 자율운전 차량에서 이용할 수 있음을 제시하였다. 결과는 차량에 설치된 OBU에서 속도를 제어하는 알고리즘으로 사용할 수 있으며 자율운전 차량뿐만 아니라 운전자에게 교통 상황을 알려주는 기능을 제공한다.
자유표면을 가지는 유체에서 물체가 운동을 하게되면 물체와 자유표면의 교차점 주위에서 유제유동이 매우 급격해진다. 이 유동현상은 부유체의 운동에 따르는 유체유동, 탱크내에서의 슬로싱, 조파기 문제, 물체의 입수등 여러문제에서 발생된다. 이 유동은 교차점 주위에서 특이성을 가진다고 알려져 있었으나 Roberts(1987)는 물체의 운동이 충격운동이 아닐 경우에는 특이성이 존재하지 않는다는 것을 밝혔다. 본 논문에서는 표면장력을 고려하여 물체의 운동이 충격운동인 경우에도 특이성을 가지지 않는 해석해를 구하였고, 해의 특성을 조사하여 진동현상에 대한 임계치를 구하여 교차점에서 떨어진 거리가 이 임계치보다 작은 곳에서는 진동현상이 존재하지 않는다는 것을 밝혔다.
도시부 도로에서 버스정류장의 위치는 이용자가 이용하기 편리하고 버스의 정차가 기존 교통류에 주는 영향이 최소화되는 지점에 설치하여야 한다. 하지만 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리에 대한 연구가 미흡하여 여유 공간 확보 등 현장여건에 따라 버스정류장의 위치가 결정되고 있다. 본 연구에서는 버스정류장 부근의 교통 및 기하구조 변수를 활용하여 교통사고 예측모형을 개발하였고, 최적화 기법을 통해 교통사고를 최소화시킬 수 있는 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리를 산정하였다. 연구 결과, 교통량이 1,000대/시에서 3,000대/시 수준에서 주도로 차로수가 2~4차로인 도로구간에서는 버스정류장을 교차로에서 약 87~166m 정도 떨어진 미드-블록(mid-block) 형태로 설치하는 것이 적정하고, 주도로 차로수가 5~6차로인 구간에서는 교차로에서 약 42~97m 정도로 근접하게 설치하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
경찰청 발표 자료에 따르면 2010년 우리나라에서 발생한 교통사고 건수는 226,878건으로 전체 교통사고 중 교차로가 차지하는 비중이 44.8%로 교차로 사고는 교통사고 중 많은 부분을 차지하고 있다. 이 중 신호교차로 교통사고에 대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있는 반면에 비신호교차로에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 환경적 요인으로 퍼지적 성격을 가진 교통량, 차로폭, 시거를 입력변수로 비신호교차로에서의 사고건수예측을 위한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 본 모형의 예측력은 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE), 평균제곱근오차(MSE)를 통하여 적합성을 평가하였으며, 이들은 각각 평가 결과 0.9817, 0.4773, 0.3037로 나타나 모형의 설명력이 우수한 것으로 평가된다. 본 연구의 비신호 교차로 사고예측분석 연구결과는 비신호교차로의 안전 대책 수립 및 교통사고 개선사업을 위한 기초자료를 제공할 것으로 사료된다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
ICAO (international civil aviation organization)에서는 전략적인 의사결정과 항공교통관리 평가를 위해 세계항행계획인 GANP (global air navigation plan) 수행을 체약국에게 권고하였다. 본 연구에서는 항공교통관리 평가를 위해 제시된 KPI (key performance indicator) 05 실제 항로 연장에서 항로거리를 구하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해 한 달간의 항적 데이터를 수집하고 ICAO에서 제시한 방법과 본 저자가 제시하는 방법으로 각각 항로거리를 산출하였다. ICAO 방법은 반경 40 NM 원형에 대한 원의 방정식과 항적 데이터 내 원에 근접한 내·외부 지점에 대한 직선의 방정식을 통하여 교점을 추정하여야 하고, 네 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 본 연구에서 제시한 방법은 교점을 추정하지 않고 두 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 두 방법의 오차를 확인하기 위해 회귀모형 성능평가지표인 RMSE (root mean square error)와 결정계수 R2 를 사용하였다.
The application of one-dimensional projection to each image enables to obtain shape or spatial information of image. This paper proposes a method that uses relative distances between peaks and their maximum value in the projection vector. In order to verify retrieval performance, the experimental results between the histogram intersection method, the projection only method. and the proposed one are compared and analyzed.
It is one of the essential task to determine the absolute location of mobile robot during its navigation. In this paper we propose an algorithm to calculate the distance and orientation of camera from landmark through the visual image of stripe typed landmark. Exact closed form solution of camera location is obtained with the correspondences from vertical line on mark plane to the intersection point of projected line with horizontal axis of image plane. It needs only one line image information, so that location determination can be processed in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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