Earticle

자율주행 차량의 안전하고 강건한 운행을 위해서는 주변 환경을 정확히 인식하는 것이 매 우 중요하다. 인식을 위한 센서로 많이 사용하는 것은 카메라, 레이더, 라이다 등이 있다. 라이 다 센서는 빛의 성질을 이용하여 주변 환경을 3차원으로 정밀하게 측정할 수 있다. 본 논문에 서는 라이다 센서를 사용하여 객체 인식을 하기 위한 중요한 전처리 단계인 지면 분류 알고리 즘을 제시하였다. 제안된 지면 분류 알고리즘은 자율주행 차량의 주행 경로를 이용하여 관심 영역을 설정하고, 관심 영역 내의 포인트 클라우드를 사용하여 지면 분류를 위한 초기 직선을 설정한다. 초기 직선의 기울기, 절편을 사용하여 확장된 관심 영역에 포함되는 포인트 클라우 드와의 거리를 계산하여 거리가 임계값 이하인 포인트를 지면, 그 외의 포인트를 비지면으로 분류한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실제 시험 차량에서 취득한 다양한 환경 에서의 데이터를 이용하였다. 다양한 환경에서 지면 및 비지면 분류 결과가 자율주행 운행을 위해 충분한 성능을 보였다. 또한 잡음이 많은 환경에서도 처리 시간이 단축됨을 확인하였다.

For safe and robust operation of autonomous vehicles, accurately perceiving the surrounding environment is crucial. Commonly used sensors for perception include camera, radar, and LiDAR. The LiDAR sensor leverages light properties to measure the surrounding environment in high-precision 3D. This paper presents a ground classification algorithm, an essential preprocessing step for object recognition using LiDAR sensors. The proposed ground classification algorithm sets a region of interest (ROI) based on the driving path of the autonomous vehicle, and establishes an initial line for ground classification by using the point cloud within this ROI. By calculating distances from the expanded ROI’s point cloud to this initial line, based on its slope and intercept, points within a threshold distance are classified as ground, while others are classified as non-ground. To validate the performance of the proposed algorithm, data from various environments captured by a test vehicle were used. The results of ground and non-ground classification across these diverse environments demonstrated sufficient performance for autonomous driving. Additionally, processing time was reduced even in noisy environments.

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.

We investigated the influences of ‘Circumstance Insensibility’, ‘Unsafe Driving’, ‘Incautious Driving’, and ‘Self-efficacy of Driving’, consisting of driving confidence level, on traffic accidents. 1055 drivers conducted Driving Confidence Level Questionnaire, items about their dangerous driving experience and traffic accidents. Among them, after checking the missing items, we analyzed data of 998 drivers. As a result, we found the relation between driving confidence levels and traffic accidents. Specially, ‘Circumstance Insensibility’ and ‘Unsafe Driving’ influenced traffic accidents. However ‘Circumstance Insensibility’ had negative effects, the other side ‘Unsafe Driving’ had positive effects on traffic accidents. This result means each factor of driving confidence levels have different relation with traffic accidents. ‘Incautious Driving’ and ‘Self-efficacy of Driving’ didn’t have any effects on traffic accidents in this research. In future, it should be investigated ‘Incautious Driving’ and ‘Self-efficacy of Driving’.

본 연구는 운전일탈행동과 정상운전행동이 운전자들의 가해사고에 어떻게 이르는지 알아보았다. 운전일탈행동과 정상운전행동을 묻는 조사지를 수행한 운전자 가운데 258명의 자료가 분석에 사용되었다. 요인분석 결과, 운전자행동은 ‘정상운전행동(Positive Driver Behaviors)’, ‘오류운전행동(Errors)’, ‘위반운전행동(Violations)’의 구조를 가지고 있었으며, 정상운전행동이 운전일탈행동과 뚜렷이 구분되는 것을 확인할 수 있었다. 운전일탈행동 및 정상운전행동과 교통사고의 관계를 살펴보기 위해 상관분석을 실시한 결과, 오류운전행동, 위반운전행동, 정상운전행동 모두 교통사고와 관련이 있는 것으로 나타났다. 가해교통사고에 대한 운전자행동 요인의 회귀분석 결과, 오류운전행동이 가장 큰 영향력을 가지고 있었다. 그리고 경로분석을 통해 운전일탈행동과 정상운전행동이 가해교통사고에 이르는 과정을 살펴보았다. 그 결과, 오류운전행동은 가해교통사고에 직접적인 영향력을 가지고 있었고, 정상운전행동과 위반운전행동은 오류운전행동을 거쳐 교통사고에 간접적인 영향력을 가지고 있는 것으로 나타났다.

This paper focusing on aberrant and positive driving behaviors investigated the effects of aberrant and positive driving behaviors on crashes. Among drivers conducting DBQ(measuring aberrant driving behaviors) and the positive driving behavior questionnaire, 258 participants' data were analyzed. Result of factor analysis showed that driver behavior consisted of 'Positive Driving Behaviors’, ‘Errors’, ‘Violations’. Errors and violation factor were positively correlated with traffic accidents. Positive driving behaviors factor negatively correlated with traffic accidents. Result of regression analysis reported that amongst three factors(positive driving behaviors, errors, violations) errors was found to be significantly predictive of crashes. As expected, errors directly had effects on crashes that errors, positive driving behaviors and violations indirectly did. We identified that positive driving behaviors were negatively related with aberrant driving behaviors and crashes.

초보운전자들은 교통사고 다발 집단 중 하나이며, 운전경험이 상대적으로 적기 때문에 이들의 운전확신수준이 운전행동에 미치는 영향은 다른 운전자들과 다르다. 본 연구는 초보운전자의 운전확신수준에 초점을 맞추어 초보운전자들의 운전확신수준과 과속운전, 음주운전, 가해교통사고의 관계를 밝혀내고 운전확신수준이 가해교통사고에 이르는 경로를 알아보고자 하였다. 192명의 초보운전자를 대상으로 운전확신수준질문지와 운전경험질문지를 실시하였다. 운전확신수준의 상황둔감성, 불안전운전, 주의집중소홀, 운전자신감 모두 초보운전자의 과속운전과 유의한 관계를 가지고 있었다. 특히, 상황둔감성은 과속운전뿐만 아니라 음주운전과 가해교통사고와도 관계가 있는 것으로 나타났다. 경로모형 분석결과, 운전확신수준은 초보운전자들의 과속운전을 22% 설명하고 있었으며, 음주운전과 가해교통사고를 각각 12%, 21% 설명하는 것으로 나타났다. 상황둔감성이 초보운전자들의 위험한 운전행동에 가장 큰 영향력을 가지는 것으로 나타났으며, 운전자신감이 과속운전을 통해 가해교통사고에 이르는 경로를 확인하였다.

This study focused on novice drivers. Novice drivers get involved in more traffic accidents than the other drivers because of less driving experience. The aim of this study is to investigate the relationship between driving confidence levels and speeding, drunken driving, and traffic accidents. 192 drivers responded driving confidence levels questionnaire and driving experience items. ‘Circumstance Insensibility’, ‘Unsafe Driving’, ‘Incautious Driving’, and ‘Self-efficacy of Driving’ had significant relations with speeding in novice divers group. Especially, ‘Circumstance Insensibility’ showed a significant relation with speeding, drunken driving and traffic accidents. In the result of path analysis, driving confidence levels explained 22% of the speeding, 12% of the drunken driving and 21% of the traffic accidents in novice drivers group. ‘Circumstance Insensibility’ was most effective for traffic accidents of novice drivers. We verified that 'Self-efficacy of Driving' affects on traffic accidents via speeding.

음주는 운전자에게 비정상적인 운전행동을 하게 만든다. 비정상적인 기능을 하는 음주운전자는 교통사고 위험을 높이게 된다. 음주운전은 교통사고 발생 확률이 높을 뿐만 아니라 사고 발생 시 그 피해정도가 다른 사고형태보다 심대하기 때문에 음주운전행동이 내포하고 있는 위험성은 심각한 사회적 문제가 되고 있다. 때문에, 본 연구에서는 운전확신수준 설문지를 통해서 음주운전자들의 위험운전행동의 경로를 밝혀내고 가해 교통사고를 발생시키는 인과관계를 알아보고자 하였다. 연구결과, 음주운전자집단의 운전확신수준은 가해교통사고와 정적인 상관관계가 있음이 밝혀졌다. 음주운전자들의 과속운전경험은 가해교통사고와 정적인 상관관계를 나타내었다. 이러한 상관관계와 선행연구들을 기초로 하여 음주운전자들의 운전확신수준 특성이 교통사고에 미치는 기본 경로모형을 선택하였다. 선택된 기본 경로모형은 적합한 모형 부합치를 나타내었다. 전체 경로모형은 음주운전자들의 가해교통사고의 약 14%를 설명해 주고 있다. 음주운전자들의 가해 교통사고에 가장 큰 정적인 영향을 미치는 경로는 상황둔감성 요인이었는데, 이는 음주운전자들이 교통상황에 대해서 낙관적으로 생각하고 음주 후에도 자신들의 교통상황 적응능력에 문제가 없다고 생각할수록 가해 교통사고를 더 많이 일으킨다는 것을 나타낸다.

Drunk driving is well known asa serious social concern because it raises the possibility to make drivers engage in traffic accidents and casualties of these accidents are heavier than any others. This study researched the relationship between drivers' confidence level and traffic accidents in DWI(Driving While Intoxicated)offenders group. Based on this relationship, paths explaining the impact of driver's confidence level on traffic accidents also have been linked. The ‘Driving Confidence Level Questionnaire’ is known to consist of four sub-factors such as ‘Insensibility to Situations’, ‘Unsafe Driving’, ‘Careless Concentration’ and ‘Self-efficacy of Driving’. The result showed that ‘Driving Confidence Level’ of DWI offenders and their speeding-offence records had positive correlations with traffic accidents. More over, in the path analysis, ‘Insensibility to Situations’ factor showed the biggest positive impact among four ‘Driving Confidence Level Questionnaire’ sub-factors on traffic accidents. This means drivers' inordinate optimistic attitude to traffic situations and their excessive self-confidence under influences of alcohol make driver's be in dangerous situations.

목적 : 본 연구의 목적은 지역사회 고령운전자의 인구사회학적 요인에 따른 자가보고식 운전능력 및 상관성 을 파악하고 시각, 청각, 인지, 운동, 심리요인을 바탕으로 설정한 가설모형의 적합성을 검증하여 지역사 회 고령운전자의 자가보고식 운전능력에 대한 경로모형을 제시하고자 함이었다. 연구방법 : 연구 대상은 만 65세 이상 지역사회 거주 고령운전자의 122명이었다. 대상자들의 시각과 청력, 운동기능, 인지기능, 우울 및 자가보고식 운전능력을 평가하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0을 사용하여 분석하고 가설모형의 검증을 위해 AMOS 22.0을 사용하여 경로분석을 시행하였다. 결과 : 연구결과 남성의 경우 여성보다 자가보고식 운전능력 점수가 높았으며 주간 운전일수 6~7일인 경우 는 주 3일 이하에 비해 점수가 높았다. 면허취득 기간과 운전경력은 자가보고식 운전능력과 정적 상관성 을 보였다. 경로모형의 적합성 결과 최종모형은 p값(.911)이 .05를 초과하며, TLI(1.202), NFI(.949), CFI(1.000)가 모두 .90이상이고 RMSEA(.000)는 0.1이하로 가설모형이 측정 자료에 잘 부합하는 것 으로 나타났다. 또한 첫째, 우울, 청력감퇴, 악력은 고령운전자의 자가보고식 운전능력에 직접적으로 영 향을 주는 요인으로 확인되었다. 둘째, 나이는 우울, 악력에 직접적인 영향을 주고, 우울과 악력을 매개 하여 자가보고식 운전능력에도 간접적으로 영향을 주고 있었다. 셋째, 우울은 인지처리지연과 악력에 직 접적인 영향을 주었다. 결론 : 본 연구는 지역사회 고령운전자의 자가보고식 운전능력에 영향을 주는 요인들의 직·간접적인 관계 를 파악하고 자가보고식 운전능력에 영향을 미치는 다양한 요인들의 다차원적인 효과를 검증하였다는데 의의가 있었다.

Objective : This study aims to identify the self-reported driving abilities of elderly drivers and their correlations to the demographic factors that influence them, and to verify the adequacy of the hypothetical model, constructed based on vision, auditory, cognition, motor, and psychological factors, in order to present a path model on the self-reported driving abilities of elderly drivers. Methods : The participants in this study were 122 elderly drivers aged 65 years or older residing in the community. This study evaluated the following factors of the participants: Vision and hearing, motor ability, cognitive ability, depression, self-reported driving abilities. Results : The results of this study are as follows. In the case of men, the self-reported driving ability score was higher than for women, and those driving 6-7 days per week had higher scores than those driving 3 days or less. The period of holding a driver's license and driving experience positively correlated with self-reported driving abilities. The final model of factors influencing the self-reported driving abilities of elderly drivers had a p value (.911) exceeding .05; TLI (1.202), NFI (.949), and CFI (1.000) of over .90; and RMSEA (.000) of lower than 0.1, indicating that the hypothesis model fit the data well. First, the directly influential factors on the self-reported driving abilities of elderly drivers were depression, decreased hearing, and grip strength. Second, age was found to have a direct influence on depression and grip strength; moreover, depression and grip strength as a mediator indirectly influenced their self-reported driving abilities. Third, depression was found to have a direct influence on their delayed cognitive processing and grip strength. Conclusion : The significance of this study is in the identification of direct and indirect factors influencing the self-reported driving abilities of elderly drivers in regional communities, and in the verification of multi– dimensional effects of diverse factors influencing such abilities.

The motor vehicle driver (the insured) because of drunk driving accident and cause their own death, the insured's heirs and insurance company between the litigation dispute. In case analysis, insurance practice, insurance judicial dispute and insurance legal interpretation are interwoven, and the judicial function is the guide. The process of analysis forms four logical planes of multi-dimensional thinking: the logical plane of academic theory advancing, the logical plane of judicature advancing, the logical plane of evidence facts advancing and the logical plane of thinking connecting three logical planes. The specific process is as follows: extracting the core facts of the case and obtaining the preferred solution; interpreting article 45 of the insurance law and its judicial interpretation; examining the promotion process of the theory based on judicial functions; conducting judicial big data analysis; exploring other solutions to the case. Of intentional crime "the insured" two levels of judgment in the judicial process is succeeded and results in common: the judge's judgment is derived from the parties (including the attorney) of the parties to the case facts and evidence reveals that the judge based on the judgment of referees and through the verdict of the cognitive degree and be able to confirm or deny.

机动车驾驶员（被保险人）由于醉酒驾车肇事而导致自己死亡，被保险人的继承人与保险公司之间发生的诉讼纠纷。案件分析时将保险实践、保险司法争议、保险法律解释交织，并以司法功能为导向进行。分析过程形成多维立体思维的四个逻辑面：学理推进逻辑面，司法推进逻辑面，证据事实推进逻辑面及三个逻辑面的思维连接逻辑面。具体过程为：萃取本案核心事实并获得首选方案、解读《保险法》第45条及其司法解释、以司法功能为导向检视学理推进过程、进行司法大数据分析、探查本案的其他解决路径。对“被保险人故意犯罪”的两个层次的论断在司法审判过程中是接续进行和结果共通的：法官的判断源自于当事人（包括当事人的代理律师）对案件事实、证据的揭示，法官在判断基础上进行的裁判又通过判决结果的当事人认知程度而得以确认或否定。

In autonomous driving path planning, ensuring the computational efficiency and safety of planning is an important issue. The Dyna framework in reinforcement learning can solve the problem of planning efficiency. At the same time, the Sarsa algorithm in reinforcement learning can be effective in guaranteeing the safety of path planning. This paper proposes a path planning algorithm based on Sarsa-Dyna for autonomous driving, which effectively guarantees the efficiency and safety of path planning. The results show that the number of steps planned in advance is proportional to the convergence speed of the reinforcement learning algorithm. The Sarsa-Dyna will be proposed. The analysis of convergence speed and collision times has been done between the proposed Sarsa-Dyna, Q-learning, Sarsa and Dyna-Q algorithm. The proposed Sarsa-Dyna algorithm can reduce the number of collisions effectively, ensure safety during driving, and at the same time ensure convergence speed.

Speeding while driving and drunken driving are widely recognized as being dangerous driving behaviors which often result in traffic accidents. For both young and elderly drivers, failures in coping with traffic conditions are what distinguishes these 2 groups from other drivers. In this study, we examined how "Driving Behavior Determinants" impact upon dangerous driving and traffic accidents. The "Driving Behavior Determinants" are known to consist of 3 sub-factors; risk sensitivity, law-abidance, and situational adaptability. From our results, we found what factors constitute the Driving Behavior Determinants'sub-factors and how they impact upon speeding, drunken driving, the inability to cope with situations and traffic accidents. Speeding was affected by levels of risk sensitivity and law-abidance and law-abidance was the only factor impacting upon drunken driving. Speeding and drunken driving both significantly impact upon traffic accidents. Situational adaptability, however, did not show any significant effects on traffic accidents but it had a negative correlation with speeding. The results indicate that each human factor is involved in dangerous driving behaviors and traffic accidents in different ways, and we need to apply different solutions to reduce traffic accidents.

Path planing method for an autonomous mobile robot is considered. For the practical applications, the simplified local potential field methods are applied under the constraints of the driving condition. To improve the performance, the fuzzy-approximated linear function method is also used.

자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.