4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 자율주행 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 기존 교통시설에 대한 자율주행차의 적용 가능성 및 정밀도로지도의 활용과 함께 자율주행차에 부착된 센서를 이용하여 주변 상황을 인지함으로써 안전한 주행을 모색해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 자율주행시대에 도로· 교통 인프라 개선을 위해 개발한 자율주행차에 장착된 센서를 통해 인지하는 표지 시설의 활용을 위해 기존 도로시설물인 도로표지, 교통안전표지, 시선유도시설과 정밀도로지도의 시설물 관련 레이어와의 비교분석을 통한 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설의 역할을 도출한다. 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설은 자율주행차에 직접 특정한 행동을 수행하도록 하는 등의 역할을 함으로써 안전주행을 도모할 수 있다. 자율주행차가 센서를 이용하여 표지시설을 인지함으로써 주행안전을 도모하기 위해서는 설치와 관리 및 활용 기준의 마련이 필요하며, 기준에 따라 지속해서 관리 및 감독이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
Standardization strategy is considered as an important approach for the organization growth and competitiveness. Major contents of standardization are the selection of standardization area and management of standardization timing under limited resources. The developments of standardization road map and its driving strategy in construction area are important policy subjects in view of investment scale and national economy. In this paper, we aim to survey on the standardization theory and its application in construction field and suggest research direction for driving strategy of standardization road map development.
This paper proposes autonomous speed control strategy for an Electric Vehicle on urban road. SNU campus road is used to reperesent urban road situation. Motor efficiency of driving on campus circulation road can be improved by controlling velocity properly. Given information of campus road, especially slope of road, acceleration is selected from candidate, considering consumed power, human factor and driving time. To apply urban situation, preceding vehicle is also considered. With preceding vehicle, acceleration is defined according to clearance and relative velocity. Acceleration is bounded in normal range. Proposed acceleration control method is activated with proper velocity range for campus circulation road. With acceleration control, motor efficiency becomes better than driving with constant vehicle. To evaluate the performance of proposed acceleration controller, simulation study is conducted via MATLAB.
This paper addresses the effective and quantitative image DB construction for the development of front looking camera systems. The automotive industry has expanded the capability of front camera solutions that will help ADAS(Advanced Driver Assistance System) applications targeting Euro NCAP function requirements. These safety functions include AEB(Autonomous Emergency Braking), TSR(Traffic Signal Recognition), LDW(Lane Departure Warning) and FCW(Forward Collision Warning). In order to guarantee real road safety performance, the driving image DB logged under various real road conditions should be used to train core object classifiers and verify the function performance of the camera system. However, the driving image DB would entail an invalid and time consuming task without proper guidelines. The standard working procedures and design factors required for each step to build an effective image DB for reliable automotive front looking camera systems are proposed.
This paper describes the result of structure analysis and load test of torque arm for driving gear unit. The purpose of the analysis and test is to evaluate an safety which torque arm shall be considered fully sufficient rigidity so as to satisfy proper system function under maximum load. Driving gear unit consist of gearbox and torque arm. Both components, torque arm is significant component subjected to the vehicle and motor loads. The evaluation methode is used the FEM analysis, static and fatigue test. The test results have been very safety and stable for design load conditions.
LKAS(Lane Keeping Assistance System) main function is to support the driver in keeping the vehicle within the current lane. Therefore, this system is able to reduce the driver workload with assisting the driver during driving. In this paper, we presented on study for test procedures and evaluation methods of the LKAS. The vehicle test conducted on straight road, left curve, right curve and four different types of lane under various vehicle speeds. This study proposed the LKAS system test procedures and methods that we are able to identify LKAS driving mechanism and performance.
Recently, autonomous vehicles have been studied actively. Autonomous vehicles can detect objects around them using their on board sensors, estimate collision probability and maneuver to avoid colliding with objects. Many algorithms are suggested to prevent collision avoidance. However there are limitations of complex and diverse environments because algorithm uses only the information of attached environmental sensors and mainly depends on TTC (time-to-Collision) parameter. In this paper, autonomous driving algorithm using I2V communication-based cooperative sensing information is developed to cope with complex and diverse environments through sensor fusion of objects information from infrastructure camera and object information from equipped sensors. The cooperative sensing based autonomous driving algorithm is implemented in autonomous shuttle bus and the proposed algorithm proved to be able to improve the autonomous navigation technology effectively.
본 연구는 운전확신수준을 구성하는 '상황둔감성', '불안전운전', '주의집중소홀', '운전자신감'이 교통사고에 미치는 영향을 살펴보았다. 총 1055명의 운전자를 대상으로 운전확신수준 질문지를 실시하였으며, 이들의 과속·음주 운전과 같은 위험한 운전행동 및 교통사고 경험을 조사하였다. 이 가운데 결측치를 확인하여 998명의 자료가 분석에 사용되었다. 그 결과, 운전확신수준의 구성요소가 교통사고에 이르는 경로를 통해 운전확신수준과 교통사고가 유의한 관련이 있음을 알 수 있었다. 운전확신수준 가운데 '상황둔감성'과 '불안전운전'이 교통사고에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났는데 '상황둔감성'이 교통사고에 부적인 영향을 미치고 있는데 반해, '불안전운전'은 교통사고에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과 운전확신수준을 구성하는 각각의 요인에 따라서 교통사고에 미치는 영향에 차이가 있음을 의미한다. 비록 본 연구에서 '주의집중소홀'과 '운전자신감'은 교통사고와 유의한 관계를 가지고 있음을 밝혀낼 수는 없었지만, 추후 이 두 요인이 운전에 어떤 영향을 미치는지 살펴보아야 할 것이다.
The Training using a simulator comes into the spotlight as effective and safety training tool in a lot of fields. Driving simulator of KTX-II is for driver's actual training using virtual reality to be improved their ability of operation against when they are faced with urgent situation and various accidents. This paper describes the construction of the propulsion and brake model for KTX-II driving simulator and the utility of the model as a result in comparison with the design data of the real train.
정거장 또는 차량기지 구내에서 이루어지는 입환은 국내 관련 법규에서 정의, 구분 및 방법이 명확하게 제시되어 있지 않다. 이로 인하여 입환시 충돌사고가 철도차량운전사고 중 가장 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 입환 운전시 충돌사고를 줄이면서 효율적인 운영을 위해서는 체계적인 철도차량 안전운전 원칙의 제시가 필요하다. 입환시 충돌사고를 줄이기 위한 연구의 일환으로서, 본 연구에서는 열차운전방식과 입환의 특징을 비교하고, 열차안전운전원칙에 따른 구내운전 안전원칙을 제시하였다. 새로 제안 된 접근 방법은 안전과 효율성의 개선 분석 및 현장 응용 프로그램에서 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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