썬루프 버페팅 현상은 차량 주행시 발생하는 주요 바람소리 문제점 중 하나이다. 버페팅 문제점을 해결하기 위해서 전산 해석을 적용한다면, 실험적 방법보다 비용을 절감할 뿐 아니라 발생 원리 또한 규명할 수 있다. 그러나 전산 해석을 이용하기 위해서는 해석 결과의 정확성이 보장되어야 실제 차량 개발에 적용할 수 있다. 이 연구에서는 해석적 방법의 정확도 향상을 위해 주요 상업용 전산해석 소프트웨어들의 썬루프 버페팅 현상 예측에 대한 벤치마크 테스트를 수행하였다. 해석 대상은 차량의 형상을 간략하게 만든 HSM(Hyundai simplified model)을 이용하였고, 정확도 비교를 위해 속도별 버페팅 현상에 대한 실험을 현대자동차 공력무향풍동에서 실차내부의 흡음재에 의한 효과를 해석적으로 고려하기 위해 음향 응답 실험을 수행하여 해석 결과 정확도 향상을 위해 각 상용 소프트웨어 제작사에 해석 전에 제공 하였다. 이 연구를 통해 대부분의 상용 소프트웨어들이 실험결과와 유사한 해석 결과를 도출하였다. 또한, 실제 차량 개발에서 적용하기 위한 해석 예측 우선순위를 서로 공유하여 추가 해석을 통해 차량 개발에 적용 가능한 보다 정밀한 해석 정확도를 얻어낼 수 있었다.
VANET은 무선통신 기술을 이용하여 차량과 차량, 차량과 인프라와의 통신을 제공하는 네트워크 환경으로 자동차의 속도, 위치, 교통정보 등과 같은 데이터를 공유하여 차량 안전 주행 확보 및 교통 체증 등의 문제점을 해결할 수 있는 차세대 ITS 구현의 핵심기술이다. 이처럼 VANET 환경을 통해 운전자의 안전성 증진과 효율성 및 이동성을 향상시킬 수 있지만, 끊임없이 차량 간 또는 차량과 인프라 간의 주고받는 데이터에는 차량 식별 정보 및 위치 정보 등의 프라이버시 정보가 포함되어 있어 프라이버시 보장을 위한 대책이 필요한 실정이다. 만약 VANET 환경에서 프라이버시 보장 방안이 제공되지 않는다면 식별 개인정보가 피해 받을 뿐만 아니라 개인의 위치 추적이 가능하여 공격자로부터 표적이 될 수 있으며, 정보의 오류 및 왜곡 등을 유발하여 생명과 재산에도 큰 피해를 안겨 줄 수 있다. 또한, 통신 환경에서의 도청을 통한 프라이버시 정보 노출 및 공격자의 악의적인 위장 공격을 통한 정보 갈취 등의 위협도 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 위협으로부터 프라이버시를 보장하기 위해 VANET 프라이버시 보장 아키텍처를 제안한다.
XML 기반의 오픈 프로토콜인 XMPP는 사용자가 다른 사용자에게 메시지를 전달할 수 있음을 의미하는 분산화 된 통신 네트워크이자 이를 가능하게 하는 네트워크 인프라라고 할 수 있다. 또한, XMPP 서버는 전문 서버 투 서버 프로토콜을 사용하여 서로 통신할 수 있으며, 분산화 된 소셜 네트워크와 협업 프레임워크에 중요한 가능성을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 XMPP 메시지 프로토콜의 특징을 차량용 텔레매틱스 단말기에 적용 가능한 XMPP 기반 플랫폼을 설계하고, 양방향 통신을 위한 지점의 프레전스 문제, 지점 간 세션 설정 문제, 보안문제, 호환성 문제, 확장성 문제를 해결하기 위한 XMPP 기반 메시징 시스템을 구현하였다.
관광산업에 있어 예약 시스템의 효율성은 의미를 지닌다. 이러한 관광 산업의 예약 시스템은 각각 여행사를 중심으로 한 예약 시스템에 한정되어 있다. 여행사 홈페이지를 통한 예약 시스템은 항공, 숙박, 차량 예약에 한해 제공된다. 제공되는 각각의 예약 시스템은 서로 다른 정보를 가지고 있으며, 제공하는 여행사 각각 상이한 시스템을 사용함으로써 여행사간의 정보 교환이 이루어지지 않는다. 이에 본 논문에서는 상이한 시스템으로 제공되는 항공, 숙박, 차량 예약 정보를 모듈화하고 이를 제공하는 통합 시스템을 제안한다. 사용자는 통합 시스템을 통하여 각 제공자별 예약 상황을 실시간으로 확인할 수 있으며, 제공자는 각 제공자별 정보를 공유함으로써, 시스템의 효율성을 높일 수 있다.
최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 다양한 산업의 변화되는 형태가 나타나고 있는데, 그중에서 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등의 요소기술을 활용한 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있다. 자율주행 자동차는 과거의 자동차 산업을 이끌던 차량 제조사와 부품사들의 영역에서 벗어나 전자 업체/통신 업체/IT 업체등 다양한 회사들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 자율 주행 기술과, 현재 다양한 연구소/산업계의 현황 그리고 자율주행 자동차의 발전 추세에 대하여 정리하여 보고, 자율주행 자동차의 발전으로 인한 사회 변화에 대해서 간략하게 고찰해보도록 한다.
최근 GPS를 이용한 위치기반서비스(LBS)는 일상생활의 큰 변화를 가져왔다. 이러한 LBS 중에서도 가장 흔히 접할 수 있는 것이 차량 항법용 장치인 네비게이션이다. 초창기의 네비게이션이 단순히 목적지까지 가기 위한 가장 짧은 도로를 안내해 주는 것이 목적이었다면 최근에는 TPEG과 같은 실시간 교통 상황 안내, 이용자 선호도를 고려한 경로탐색, 에코 드라이빙과 같은 좀 더 높은 수준의 서비스가 개발되고 있다. 하지만 현재의 차량항법 시스템은 교통상황 안내 이외에는 현실적인 도로상황 반영이 어렵고 시간대별 통행량의 차이가 큰 국내 교통상황에 대한 고려가 미흡하다. 또한 교통정보 수집장치가 설치되지 않은 도로는 교통상황 안내마저도 제공되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임베디드 DBMS를 이용하여 과거 통행이력정보를 저장하고 활용할 수 있도록 도로망 DB스키마를 정의하였다. 그리고 이를 탐색경로의 소요 시간 산출에 활용하여 실제적인 도로상황을 고려한 경로안내 방법을 제안한다. 실제주행이력은 네트워크 데이터의 링크단위로 관리되며 저장된 주행이력은 경로탐색에 필요한 정보인 진입시각, 진출시각, 요일, 통행횟수로 관리된다. 이렇게 단말기에 저장된 주행이력은 중앙DB를 통해 사용자간 공유가 가능하고 향후에는 실시간 동기화를 통해 더욱 신뢰도 높은 경로탐색에 활용될 수 있다.
차량 애드 혹 네트웍 (VANET)은 모바일 애드혹 네트워크의 일종으로써 차량 간의 임시적인 통신을 가능케 한다. VANET의 모바일 노드는 네트웍의 일원으로 참여하면서 에너지와 자원을 사용한다. 몇몇의 노드는 다른 노드와 협력하는 대신에 자신의 이득만을 취하려고 하는 이기성을 가지고 있다. 이러한 이기성을 가진 노드들로 인해 데이터 접근성과 네트웍의 효율성이 감소하게 된다. 이 논문에서는 새로운 기법인 VANET 그룹에서 이기성을 갖고있는 노드를 제거하는 Friendship-VaR을 제안한다. Friendship-VaR은 이기성을 갖고있는 노드를 제거하고 믿을 수 있는 노드들간에 데이터 공유를 가능케 한다. Friendship-VaR는 간단한 데이터 교환을 통해 노드의 이기성 여부를 결정한다. 실험 결과는 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 데이터 접근성이 좋아짐을 보여준다.
최근 국내 전동킥보드 공유서비스의 증가 추세에 따라 전동킥보드와 보행자 혹은 차량과의 충돌사고가 증가하고 있다. 이러한 충돌사고로 인한 사고를 예방하기 위해 본 논문에서는 영상처리 기술에 기반한 후방위험요소 감지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 전동킥보드 사용자의 안전 헬멧에 라즈베리파이와 파이캠을 장착하여 가까이 오는 보행자나 차량을 영상처리 기법을 활용하여 인식하도록 하여 이들과의 충돌을 사전에 방지하도록 해준다. 제안 시스템의 정확도를 파악하기 위해 입력영상의 해상도별 처리속도와 정확도를 비교한다. 아울러, 제안 시스템을 안전 헬멧에 장착하여 테스트필드 실험을 통해 실제 환경에서 사용가능 여부를 검증한다.
차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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