최근 교통사고 및 교통사고로 인한 사상자수의 감소를 위해 기존의 자동차에 각종센서나 통신기술 등의 첨단 ICT기술을 융합한 첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차 기술의 시장진입 및 관련 기술 도입을 위해서는 자동차에 도입되는 첨단안전 기술에 대한 효과 분석에 따른 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 첨단안전자동차 기술 중 운전자지원시스템(ADAS: Advanced Driver Assistant System)을 대상으로 효과분석 방법론을 개발하고, 개발한 방법론을 차선이탈경고장치(LDWS: Lane Departure Warning System)와 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System)에 적용한 사례분석을 통해 사고감소효과를 추정하였다. 분석결과, 차선이탈경고장치는 관련 사고유형(정면충돌, 도로외이탈, 공작물추돌, 전도전복)에 대해 약 10~14%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 자동비상제동장치는 추돌사고에 대하여 약 50%의 사고감소 효과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 기술 개발에 따른 효과분석시 기초자료로 활용이 가능할 것이며, 운전자, 탑승자, 보행자를 위한 자동차 기술의 발전 및 기술도입 타당성을 제시하기 위한 근거 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
차량 접근 경고 시스템(VAWS: Vehicle Approach Warning Systems)은 급커브 구간에 진입하는 차량에게 반대편 차선의 차량 진입 정보를 운전자에게 제공하여 사고 위험을 줄이는데 도움을 주기 위한 시스템이다. 본 논문에서는 VAWS를 위한 IEEE 802.15.4 기반 계층구조 센서 네트워크 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델에서 토폴로지 제어 프로토콜은 네트워크의 생존시간을 지속시킬 수 있도록 자가 구성(self-organizing) 방식으로 트리 기반 토폴로지를 형성한다. 또한, 간단하면서도 효율적인 라우팅 프로토콜은 이 토폴로지를 기반으로 라우팅 테이블을 구성하고 센서 노드에서 생성된 데이터 패킷을 노변 경고 메시지 디스플레이와 연결되어 있는 베이스 스테이션까지 멀티홉 방식으로 전달한다. 이 프로토콜들은 기존의 IEEE 802.15.4 MAC계층에 포함된 확장 MAC 형태로 설계되며, 급커브 구간을 모델링한 시나리오에서의 시뮬레이션을 통하여 제안하는 네트워크 모델이 에너지 효율 및 네트워크 처리량 면에서 높은 성능을 나타냄을 보인다.
본 연구에서는 블루투스 비콘이 송신하는 저전력 블루투스 신호의 세기와 전파 방향성에 따른 수신 강도(Received Signal Strength Index, RSSI) 변화를 분석하였다. 자수정 지하광산에서 스마트폰을 이용하여 저전력 블루투스 신호의 RSSI 변화를 조사한 결과, 무지향성 비콘의 경우 비콘과 스마트폰 사이의 거리가 감소할수록 신호 세기가 증가할수록 RSSI 평균이 점차 증가하였다. 지향성 비콘의 RSSI 평균은 비콘과 스마트폰이 마주 보는 각도와는 연관성 없이 변화하였다. 본 연구의 결과는 블루투스 비콘 기반의 지하광산 근접경고시스템 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델 (DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
논문에서는 지능형 차량에 적용하기 위해 보행자의 의도를 분석하여 보행자와의 사고를 미연에 방지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블랙박스 영상으로부터 실시간으로 보행자를 검출하고, 소실점을 바탕으로 한 보행자의 상대 위치와 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 방향 정보를 추출한다. 이러한 보행자의 정보와 차량의 현재 속도에 기반한 차량 정지 거리를 이용하여 보행자와의 충돌 위험도를 파악하는 퍼지 로직을 구현하였다. 최종적으로 퍼지 로직의 출력 정보인 충돌 위험도에 따라 운전자에게 경고를 주도록 하였다. 마지막으로 실제 주행 영상을 이용하여 제안된 시스템의 성능과 한계점을 분석하였다.
본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.
The main function of the Forward Vehicle Collision Warning System (FVCWS) is to warn a driver when he or she experiences dangerous situations caused by a forward vehicle. Warning distance algorithms under same dangerous circumstances are often various depending on automobile manufacturers and component suppliers. Human factors also should be considered to warn the driver at an adequate warning distance. Therefore, it is necessary to develop a system for evaluating the pertinent warning timing in an identically dangerous situation. The system consists of sensors for measuring speed and acceleration of subject vehicle and target vehicle, controllers to follow the velocity profile properly, and wireless telecommunication equipments for receiving or transmitting the measured data in a real-time. According to actual field tests, it is shown that the developed system is suitable to evaluate warning distance of FVCWS.
본 논문에서는 디지털 운행기록장치를 활용하여 자동차 운전자에 대한 실시간 위험운전행동 분석 및 경고를 통한 운전습관 개선과 안전운전 지원이 가능한 방법을 제안한다. 대부분의 교통사고와 에코 드라이빙은 자동차 운전자의 운전습관과 밀접한 관련이 있으며 이러한 운전습관을 자동화된 방법으로 실시간 분석 및 경고로 잘못된 운전습관을 개선시킬 필요가 있다. 제안 방법에 대한 구현 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 운전자의 위험운전행동에 대한 실시간 분석 및 경고를 해줌으로써 운전습관 개선 유도와 안전운전을 지원하여 에코 드라이빙에 실제로 도움이 될 수 있음을 증명하였다.
지난 5년 (2016~2020년) 간 고속도로 교통사고 사망자 1,035명 중 약 70%(722명)가 졸음 및 주시 태만으로 인해 발생하였다. 졸음운전 사고를 예방하기 위해 졸음 쉼터나 휴게소 등이 있지만 활용률이 높은 편은 아니다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 자동차 내부에서 즉각적으로 졸음을 판별해 알람을 제공하는 알람 기능을 구현하였다. 차량에 웹캠과 CO2 농도 측정기를 설치하여 웹캠으로는 운전자의 눈 종횡비를 계산하여 졸음을 판단하고 CO2 센서로 차량 내부 CO2 농도를 측정하여 운전자의 졸음을 판단하여 경고음과 음성 경고 메시지를 출력함과 동시에 창문 개폐 기능으로 잠을 깨워주기 때문에 교통사고 발생률 저하에 기여할 것으로 기대된다.
현재 주로 사용되고 있는 화재 감지 장치들은 경고 기반으로 되어 있어 정확한 화재 발생의 위치 검색이 어려우며 장치의 고장이 발생한 경우 고장 유/무의 확인이 어려워 보다 큰 인명 피해 및 재산 피해를 가져올 수 있다. 센서 네트워크 시스템은 통신매체 없이 데이터 송/수신이 가능하며 이를 통한 모니터링 환경의 구축이 쉬워 위치검색 및 고장 검출 알고리즘의 적용이 간단하다. 본 논문에서는 WSN 기반의 화재 감지 시스템을 제안하며 오류검출 알고리즘인 Consensus 알고리즘을 적용하여 그 유용성을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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