에코 드라이빙은 자동차의 증가로 인하여 발생하는 환경오염, 에너지 소비, 교통사고를 줄이기 위한 친환경 운전 방법이다. 에코 드라이빙을 향상시키기 위한 연구는 주로 공학적, 교육적 방법에 초점이 맞추어져 왔으나, 심리학적 처치를 통해 이를 줄이고자 하는 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 행동주의 처치 기법의 하나인 자기-관리 기법이 운전자의 에코 드라이빙 행동에 미치는 효과를 검증하였다. 자기-관리 기법에는 세 가지 처치 요소가 포함되었다: 목표 설정, 셀프-모니터링, 보상. 자기-관리 기법의 효과성을 검증하기 위해서 정기적으로 운전을 하는 세 명의 직장인이 본 연구에 참여하였으며, AB 다중 기저선 설계가 사용되었다. 기저선 단계(A)가 끝난 후, 자기-관리 기법 단계(B)가 적용되었다. 자기-관리 기법 단계에서 각 참가자는 두 가지 운전 행동(e.g., 과속, 급출발)에 대하여 목표를 설정하였으며, 자신의 운전 행동을 매일 기록하였다. 기록한 운전 행동이 목표에 도달할 경우 보상이 주어졌다. 연구 결과, 자기-관리 기법은 운전자의 에코 드라이빙 행동을 효과적으로 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
In this paper, we present a fuzzy ICC using a self-tuning method. To provide robustness and adaptiveness over the vehicle nonlinearities and changes of the driving environments, an on-line self-tuning scheme based on 'Interior Penalty Function' was developed. Road test and computer simulation results verify the feasible performance of the suggested ICC algorithm.
자동차를 안전운행하기 위해선 운전자는 항상 자동차 상태를 점검해야 한다. 많은 현대인이 자신의 주된 업무 이외에 시간을 따로 할애하여 전문 정비 업소에 방문해 자신의 자동차 상태를 점검받는 것은 정말 어려운 일이다. 지속적으로 자동차 상태를 점검 받지 못하면 운전자 자신의 생명은 물론 주변의 상황까지 어렵게 만드는 큰 사고를 발생할 가능성이 크다. 이를 방지하기 위해 운전자 스스로 자동차 상태를 손쉽게 확인 할 수 있게 도와주는 점검 도구 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 운전 중 변화하는 데이터(위치 및 자동차 내부 데이터)를 근거로 주행정보를 기록 후 스마트폰을 활용해 운전자가 스스로 자동차 상태를 손쉽게 점검할 수 있고, 좀 더 나아가 인터넷을 이용해 주행정보를 전문 정비업소에게 공유하여 자동차 상태를 자세히 점검 받을 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.
자율주행 차량은 ICT 기술의 도움으로, 운전자의 개입 없이 운행되는 차량을 의미하며 스마트 차량의 한 종류이다. 차량 안전 통신 기술(V2X)이 적용된 차량은 다양한 센서 혹은 타 차량/인프라에서 감지된 정보를 이용하여 운전자의 잠재적 위험 상황을 스마트 차량 스스로가 확실하고 빠르게 예측하도록 하여 보다 안정한 자율주행이 가능하도록 하는데 기여한다. 본 논문에서는 이러한 V2X 통신 기술 중 차량 대 차량 통신(V2V) 모사 통신 기술을 이용하여 자율주행 차량의 충돌 방지 활용 시나리오를 제시하고자 한다. V2V 모사 통신 기반 차량 충돌방지 시스템을 구현하였고 이를 이용하여 제시한 충돌 방지 활용 시나리오를 시연하였다. 제시된 충돌 방지 활용 시나리오는 현재에도 개발/적용을 위해 노력 중인 V2V 통신 기술의 하나의 응용 사례로 고려될 수 있을 것이다.
한국의 제네시스G80, 티볼리2017등이 부분적 자율주행차 시연을 진행 중이며 상용화에도 박차를 가하고 있다. 세계에서는 테슬라 'X'가 완전자율주행차를 구현하면서 테스트 과정을 완료하였다. 자율주행차가 점차적으로 상용화가 되면서 운전 취약자에 대한 해결책이 제시되고 편의성도 증가하면서 교통사고 비율도 감소할 것으로 예측된다. 반면에 자율주행차 사고 시, 윤리적 책임 문제 등 준비되어야 할 관련 법률은 매우 부족한 실정이며 자율주행차의 보안문제와 개인사생활의 침해도 매우 우려되는 실정이다. 본 논문에서는 현재 자율주행차에 대한 국내외 관련연구와 분석현황을 제시하고, 문제점에 대한 해결책과 활성화 모델을 제안한다.
Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.
A robust motion controller based on self-organizing fuzzy control(SOFC) and feed-back tracking control technique is proposed for a two-wheel driven mobile robot. The feed-back control technique of the controller guarantees the robot follows a desired trajectory. The SOFC technique of the controller deals with unmodelled dynamics of the vehicle and uncertainties. The computer simulations are carried out to verify the tracking ability of the proposed controller with various driving situations. The results of the simulations reveal the effectiveness and stability of the proposed controller to compensate the unmodelled dynamics and uncertainties.
무인이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어 져왔다. 현재까지 지속적인 연구의 결과 무인이동체의 상용화 소식이 들려온다. 또한, 다양한 분야에서 무인이동체를 적용해 왔다. 무인이동체를 실내에서 적용시키기 위해서도 또한, 많은 연구가 이루어져왔다. IoT전용 망인 LoRa망을 이용하여 작은 공간인 집이나 혹은 사무실 병원 에서부터 공장까지 LoRa망을 적용한 무인이동체 관제 시스템을 설치하여 무인이동체가 특수한 작업을 할 때, 더욱 효율성을 높여준다. 본 논문은 IoT전용 망인 LoRa망을 이용하여 무인이동체를 하나의 사물로 인식하고, 주변 사물과 소통을 하며 무인이동체가 실내에서 주행에 필요한 정보들을 클라우드 서버로부터 제공 받음으로써, 다양한 문제점들에 대한 해결책을 제시한다.
Recently, as interest in self-driving cars has increased worldwide, research and development on the Advanced Driver Assist System is actively underway. Among them, the purpose of Adaptive Cruise Control (ACC) is to minimize the driver's driving fatigue through the control of the vehicle's longitudinal speed and relative distance. In this study, for the research of the ACC test in the real environment, the real-road test was conducted based on domestic-road test scenario proposed in preceding study, considering ISO 15622 test method. In this case, the distance measurement method using the dual camera was verified by comparing and analyzing the result of using the dual camera and the result of using the measurement equipment. As a result of the comparison, two results could be derived. First, the relative distance after stabilizing the ACC was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.251% in the first test of scenario 8 and the maximum error rate was 4.202% in the third test of scenario 9. Second, the result of the same time was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.000% in the second test of scenario 10 and the maximum error rate was 9.945% in the second test of scenario 1. However, the average error rate for all scenarios was within 3%. It was determined that the representative cause of the maximum error occurred in the dual camera installed in the test vehicle. There were problems such as shaking caused by road surface vibration and air resistance during driving, changes in ambient brightness, and the process of focusing the video. Accordingly, it was determined that the result of calculating the distance to the preceding vehicle in the image where the problem occurred was incorrect. In the development stage of ADAS such as ACC, it is judged that only dual cameras can reduce the cost burden according to the above derivation of test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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