본 논문은 저비용으로 승강장 사고를 예방할 수 있는 승강장 안전 관리 장치 및 방법에 관한 연구이다. 승강장에 승객을 감지할 수 있는 감지부를 설치하고, 승객이 승강장과 선로 또는 차도가 인접한 부분으로 접근함에 따라서, 1차로 경광 램프를 작동시키고 경고음을 출력하여 승객의 주의를 환기시키고, 승객이 승강장의 끝 부분까지 접근한 경우에는 사고 발생 위험이 높은 것으로 인지하여 연속적으로 경광 램프를 작동시키고 경고음을 출력함과 동시에, 사고 발생의 위험성을 상황실 및 승강장에 진입하는 차량에 무선 랜을 통하여 통지함으로써, 저비용으로 승강장 사고를 효율적으로 예방할 수 있다.
본 논문에서는 각 센서에서 수집한 수 많은 경고 메시지중에서 불필요한 정보는 필터링하여, 위험 상태를 크게 4가지의 유형으로 분류하는 SIA 시스템을 제안하고 구현하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경에서 구현하여 현장에서 적용해 본 결과, 실시간으로 이루어지는 네트워크의 위험요소 판정에 도움을 줌으로써 보안관리자가 실질적인 위협에 즉각적으로 대처 할 수 있음을 확인하였다.
미래의 텔레매틱스(telematics)환경에서 차량항법과 관련된 주요 핵심 기술은 동적 경로 안내 이외에 차량 자체의 지능화를 통해 운전자에게 주행 중인 도로에서 급경사, 급커브 구간에 대한 정보를 사전에 경고함으로써 사고를 방지하는 운전자 보조 및 경고 시스템(driver assistance and warning system) 구현으로 전망되고 있다. 이와 같은 기술이 구현되기 위해서는 현재 차량항법용 수치도로지도에서 도로의 단순 위치정보만으로는 불가능하며 도로의 곡선구간에서 평면 곡선반경과 같은 도로의 선형설계요소에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 현재 전국적으로 구축되어있는 1/1000 수치지도의 도로중심선을 이용하여 실제 도로의 평면 선형설계요소를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 GUI 환경의 프로그램으로 구현함으로써 기존 도로의 정확한 평면 선형정보를 경제적이면서 효율적으로 획득할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.
교통사고의 원인 중 90%는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의 때문에 발생하고 있다. 정부에서도 사고로 인한 인명피해 심각성을 인지하고 2019년부터 전방충돌방지 시스템과 차선이탈 경고 장치 등 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 의무적으로 적용하도록 규제를 강화하는 추세이다. 충돌사고를 예방하기 위해 본 논문에서는 영상처리를 기반으로 하여 객체 검출, 차간거리 측정, 후미등 검출, 차선 검출 기능을 적용하여 위험한 상황을 감지하고 운전자에게 경고 알림을 제공하는 System을 개발한다. 더 나아가 다양한 모빌리티 서비스에 이를 활용할 수 있는 방안을 제공한다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
본 논문에서는 자전거의 보호와 탑승자의 안전을 위하여 아두이노와 센서를 활용하여 시스템을 구성하였다. 리밋 스위치를 통하여 15 km/h이하, 15~30km/h, 30km/h 이상 속도에 따른 알림과 더불어 과속시 경고를 주고 실제 속도와 96.6% 일치하는 속도계를 구현한다. 또한 야간에 파악하기 힘든 5cm이하의 장애물을 감지하기 위하여 약 3m거리에서 초음파센서를 통해 이를 인지하고 경고를 한다. 자전거의 보호를 위하여 자물쇠 파손 시 사용자의 핸드폰에 메시지를 전송하고, Auto Lock System이 제어 되도록 한다. 사용자의 편의성을 고려하여 칼로리 소모를 알 수 있도록 어플리케이션을 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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