Using driving simulator, we analyzed the driving behavior of an older driver on intersection and measured the pychological load to HRV. As a results, older drivers started to enter the more complex intersection on a great distance and on low velocity for safety driving. On the other hand, the value of HRV would be lower on more complex intersections. It suggested that an older driver allowed for his own losses of physiological and cognitive function and recognized low level of driving confidence relatively.
본 연구는 여성 운전자들의 교통사고 예방을 위한 기초자료를 수집하는 차원에서 운전자들의 운전능력에 대한 지각과 운전 중 경험하는 스트레스 상황에 대하여 살펴보았다. 이를 위해 서울, 경기 지역에 거주하는 자가 운전자 180명을 대상으로 운전자들이 자신들의 운전능력과 타인의 운전능력에 대해서 어떻게 지각하고 있는지를 살펴보았으며, 특히 여성 운전자들이 운전 중에 가장 스트레스를 많이 경험하는 부분이 어디인지를 확인하고자 하였다. 운전능력과 관련하여 살펴보면, 여성운전자들은 남성 운전자들의 운전능력을 과대평가하는 경향이 있는 반면, 다른 여성 운전자들의 능력은 과소평가하는 경향이 나타났다. 여성 운전자들이 운전 중 경험하는 스트레스를 살펴보면, 여성 운전자들은 남성에 비해 운전 중 더 많은 스트레스를 경험하는 것으로 나타났으며, 과속해서 앞지르기, 지연 출발 시 경적 울려대기, 무리한 좌회전 시도, 사거리 무단진입시도, 차로변경 시 타 차량의 비협조 등에서 남자들보다 유의미하게 높은 스트레스를 경험하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 여성들이 운전 능력에 대한 자신감 결여와 함께 운전수행과정에 대한 스트레스도 심하게 느끼고 있음을 보여주고 있다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
Detecting Out-of-Distribution (OOD) data is fundamentally required when Deep Neural Network (DNN) is applied to real-world AI such as autonomous driving. However, modern DNNs are quite vulnerable to the over-confidence problem even if the test data are far away from the trained data distribution. To solve the problem, this paper proposes a novel Adversarial-Mixup training method to let the DNN model be more robust by detecting OOD data effectively. Experimental results show that the proposed Adversarial-Mixup method improves the overall performance of OOD detection by 78% comparing with the State-of-the-Art methods. Furthermore, we show that the proposed method can alleviate the over-confidence problem by reducing the confidence score of OOD data than the previous methods, resulting in more reliable and robust DNNs.
The automation of agricultural machines is an irreversible trend considering the demand for improved productivity and lack of labor in handling agricultural tasks. Unstructured working environments and weather often inhibit a seemingly simple task from being fully autonomously performed. In this context, we propose a remote driving system (RDS) to aid agricultural machines designed to operate autonomously. Particularly, we modify a commercial speed sprayer for orchard environments into a robotic speed sprayer to evaluate the proposed RDS's usability and test three sensor configurations in terms of human performance. Furthermore, we propose a confidence error ellipsebased task performance measure to evaluate human performance. In addition, we present field experimental results describing how the sensor configurations affect human performance. We find that a combination of a semiautonomous line tracking device and a wide-angle camera is the most effective for spraying. Finally, we discuss how to improve the proposed RDS in terms of usability and obtain a more accurate measure of human performance.
본 연구는 자신감의 뜻을 정의하고 디자이너에게의 창의력의 중요성을 알아본 후 두 요소 사이에 상관관계가 있는지를 찾는 것을 목표로 하였다. 좋은 디자인에는 새로운 발상이 요구되므로 창의력은 디자인 프로세스에 중요한 요소이이며, 많은 이들이 자신감이 창의력을 키워준다고 믿는다. 설문조사와 창의력 테스트를 동반한 실험결과 두 요소 사이에 뚜렷한 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 하지만 두 요소가 누군가의 동기부여에 결정적인 역할을 해 디자이너로서의 성공에 관여한다는 것은 변함없는 사실이다.
본 연구에서는 고령운전자의 지나친 조심운전 뿐만 아니라 고령운전자가 경험하고 있는 만성질환과 만성질환으로 인한 약의 복용 여부가 사고위험성 증대의 원인으로 작용하고 있는지 확인해 보고자 하였다. 조사대상자의 운전행동을 알아보기 위하여, 만 65세 이상의 고령운전자 91명에게 자기운전능력평가지와 운전경험조사지를 실시하였다. 고령운전자의 운전패턴을 살펴 본 결과, 고령운전자의 연령이 증가할수록 운전속도와 운전양이 감소하였다. 운전상황적응능력은 사회적 적응환경과 물리적 적응환경으로 이루어져 있었다. 고령운전자는 사회적 적응환경보다 물리적 적응환경에서 상대적으로 낮은 자신감을 보였으며, 더 높은 수준의 어려움과 스트레스를 경험하는 것으로 나타났다. 운전상황적응능력은 가해사고, 피해사고와 상관관계를 가지고 있었다. 이는 고령운전자의 지나친 조심성이 교통사고경험과 직접적인 관계가 있음을 시사하였다. 만성질환이 고령운전자의 가해사고에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신경계질환이나 위염이 있는 운전자가 더 많은 가해사고를 경험하는 것으로 나타났다. 만성질환으로 인해 약을 복용하고 있는 고령운전자의 대다수는 복용하고 있는 약이 운전에 어려움이나 불편함을 준다고 생각하지 않았으며, 약을 복용하고 있는 기간에도 운전을 지속적으로 하는 것으로 나타났다.
This paper describes a Forward Collision Warning (FCW) system based on the radar driven fusion with camera. The objective of FCW system is to provide an appropriate alert with satisfying the evaluation scenarios of US-NCAP and a driver acceptance. For this purpose, this paper proposed a data fusion algorithm and a collision warning algorithm. The data fusion algorithm generates information of fusion target depending on the confidence of camera sensor. The collision warning algorithm calculates indexes and determines an appropriate alert-timing by using analysis results of manual driving data. The FCW system with the proposed data fusion and collision warning algorithm was investigated via scenarios of US-NCAP and a real-road driving. It is shown that the proposed FCW system can improve the accuracy of an alarm-timing and reduce the false alarm in real roads.
도시철도의 운행초기는 수송수단으로서의 역할만이 요구되었으나 지하 승강장에 체류하는 시간이 길어짐에 따라 지하 승강장은 하나의 생활공간으로서 환경개선이라는 문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 스크린 도어의 근간이 되는 슬라이딩 자동문은 고객의 편의와 출입을 통제하는 방법의 편리성을 이유로 대형 유통매장, 병원, 음식점, 관공서 등에 도어시설로 광범위하게 사용되고 있다. 이에 따라 스크린 도어는 승객의 편의와 안전 확보, 쾌적한 역사 조성 및 에너지 절약이 필요할 뿐만 아니라, 요소부품의 설계 및 신뢰성 확보를 통한 스크린 도어 시스템 최적설계기술개발이 필요하다. 본 논문에서는 스크린 도어의 신뢰성 확보를 위해 롤러, 프레임 시스템을 모델링하고 구동강성 조건들에 대한 실험결과를 검증하여 요소부품의 불량률을 줄이고, 성능을 높일 수 있음을 제시하고자한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.509-523
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2005
We are developing a novel framework, PRIDE (PRediction In Dynamic Environments), to perform moving object prediction (MOP) for autonomous ground vehicles. The underlying concept is based upon a multi-resolutional, hierarchical approach which incorporates multiple prediction algorithms into a single, unifying framework. The lower levels of the framework utilize estimation-theoretic short-term predictions while the upper levels utilize a probabilistic prediction approach based on situation recognition with an underlying cost model. The estimation-theoretic short-term prediction is via an extended Kalman filter-based algorithm using sensor data to predict the future location of moving objects with an associated confidence measure. The proposed estimation-theoretic approach does not incorporate a priori knowledge such as road networks and traffic signage and assumes uninfluenced constant trajectory and is thus suited for short-term prediction in both on-road and off-road driving. In this article, we analyze the complementary role played by vehicle kinematic models in such short-term prediction of moving objects. In particular, the importance of vehicle process models and their effect on predicting the positions and orientations of moving objects for autonomous ground vehicle navigation are examined. We present results using field data obtained from different autonomous ground vehicles operating in outdoor environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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