최종목표: 한국, 미국, 유럽의 복합 도로교통환경 빅데이터를 활용한 지자체 맞춤형 통합 도로유지관리 솔루션 개발 및 글로벌 사업화 - 세부 목표 1: 1회 도로 조사로 복수차선에 대한 지오코딩 (geocoding) 정사투영 (orthophoto) 이미징 기술 고도화. - 세부목표 2: 12가지 도로 손상 및 객체에 대한 정량적 (종류, 위치, 크기) 측정을...
멀티모달 LLM
컴퓨터 비전 AI
지자체 맞춤형
2
2025년 5월-2028년 5월
|447,000,000원
멀티모달 AI 기반의 고해상도 복수차선 정사투영 기술을 이용한 도로 시설물 관리의 자동화
최종목표: 한국, 미국, 유럽의 복합 도로교통환경 빅데이터를 활용한 지자체 맞춤형 통합 도로유지관리 솔루션 개발 및 글로벌 사업화 - 세부 목표 1: 1회 도로 조사로 복수차선에 대한 지오코딩 (geocoding) 정사투영 (orthophoto) 이미징 기술 고도화. - 세부목표 2: 12가지 도로 손상 및 객체에 대한 정량적 (종류, 위치, 크기) 측정을...
멀티모달 LLM
컴퓨터 비전 AI
지자체 맞춤형
3
2022년 8월-2026년 2월
|89,404,000원
자율주행 혼합 교통환경에서의 도심부 교통관리 취약구간 운영전략 개발
자율주행 취약구간 정의 및 제한사항에 따른 세부취약구간 도출시뮬레이션 기반 자율주행환경 취약구간 주행행태 분석교통류 분석, 시나리오별 관리방안 개발 및 개선요소 도출도심부 자율주행환경에서의 교통관리 취약 인프라구간 대상 안전성, 운영효율성환경성 관점 평가, 스마트 도로 평가모듈 개발 및 도시 자율주행 관련 정책 제언요소 도출
자율주행 혼합교통
도심부 자율주행환경 취약구간
주행 시뮬레이터
교통류 시뮬레이션
교통안전
4
2022년 8월-2026년 2월
|80,464,000원
자율주행 혼합 교통환경에서의 도심부 교통관리 취약구간 운영전략 개발
현재 국내외 자율주행차 시장은 폭발적으로 성장하고 있으며, 국가에서도 8대 혁신성장 선도사업으로 지정하여 육성 중에 있다. 국내 자율주행차 시장 규모는 2020년 1509억 원에서 2035년에 26조 원 규모로 성장할 것으로 예측되고 있으며, 2035년에는 신차의 75%가 자율협력주행 차량으로 판매될 것으로 본다. 그에 따라 자율주행차량이 적용된 교통공학 ...
● 스마트시티 자율주행기술(Lv 4/4+) 및 자율주행환경에서의 도시부 교통관리 취약 인프라 정의
- 자율주행 레벨4 수준 및 도시부 교통관리 취약구간에 대한 기초연구 및 개념 정립
- 도시부 교통관리 취약 구간 중, 통신 장애 등으로 인한 외부 방해요소 없이 교통류에 영향을 크게 미치는 구간인 - 용량이 빈번히 변화하는 구간(분·합류부, 엇갈림구간, 차로수 감소 구간), 어린이·노인보호구역, 교차로(신호교차로 및 딜레마존, 비신호교차로, 회전교차로), 돌발상황(공사구간, 포트홀, 대형차량정지 등)에 대하여 연구를 수행
● 국내외 자율주행차 교통사고 분석
- 현재까지 국내외에서 발생한 일반차량 및 자율주행차량의 교통사고 분석 및 안전성 평가지표 개발 시 활용
● 자율주행환경 주행 시뮬레이션 구현 및 검증 방법론 개발
- 자율주행환경 구현이 가능한 주행 시뮬레이터를 활용하여 가상의 카메라, 레이더, 라이다 등이 장착된 자율주행차량 및 자율주행 시스템 구현
- 시뮬레이션 환경이 실제 교통환경과 유사하게 나타나도록 VISSIM 내 차량의 거동 지표를 세부적으로 조정할 수 있는 차량추종형태 관련 파라미터(CC0 ~ CC9) 조정을 통한 정산 수행
- 실제 현장에서 수집된 데이터와의 오차율을 산출하여 검증 수행
● 자율주행환경 안전성. 환경성, 운영효율성 평가지표 개발
- 주행 시뮬레이터(SCANeR) 및 교통류 시뮬레이션(VISSIM)를 활용하여 자율 및 비자율 차량의 운전자 및 네트워크 단위 취약구간 주행실험환경 구축 및 주행안전, 환경, 운영효율 평가지표 도출