본 논문은 철도안전운행을 위하여 능동적으로 철도차량을 제어를 지리정보시스템기법을 활용하는 방안을 제시하고 있다. 이를 위해서는 철도차량의 위치를 얼마나 정확하게 추적 및 표출이 가능한지를 검토해 보았다. 구체적으로는 GIS의 정의와 기능을 살펴보고 GIS기법을 활용한 능동적 철도차량제어의 에시를 정리하였다. 능동적 철도차량을 제어를위한 핵심요소인 철도차량 위치자료의 정확성을 수치지도의 축적별로 분석하였다. 최종적으로는 능동적으로 철도차량을 제어를 지리정보시스템기법을 활용하기 위해 칠요한 주요쟁점사항을 정리하였다.
최근 지능형 자동차의 능동적 안전 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 능동적 안전 기술은 시스템이 운전자에게 위험 상황을 경고 하거나 교통사고를 회피하는 방향으로 차량 제어의 일부를 도와주어 운전자의 부주의 및 과실로 발생하는 교통사고의 발생 가능성을 감소시킨다. 이러한 능동적 안전 기술을 구현하기 위해서는 주변의 환경 정보를 정확하게 인식하고 분석하는 것이 필수적인데, 주변의 차량과 자차량간의 충돌 위험도를 판단하는 것도 그중 하나이다. 하지만 충돌이 발생하기 이전에 충돌 가능성을 판단하는 것은 일반적인 방법으로는 불가능하기 때문에 몬테 카를로 모의실험을 통하여 이를 해결한다. 하지만 몬테 카를로 모의실험은 연산시간이 길기 때문에 실시간으로 동작해야하는 충돌 경고 시스템에는 적합하지 않다. 이때 신경회로망을 이용하면 이러한 문제를 해결 할 수 있으며, 본 논문에서는 자차량과 주변 차량간의 상태정보에서 충돌에 영향을 주는 충돌 특징점을 추출하여 신경회로망의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시나리오 기반으로 Tass사의 PreScan을 이용하여 생성된 충돌 실험데이터에 적용하여 성능을 평가한다.
차량용 능동안전 시스템은 전방충돌방지, 차선이탈 경보, 차선변경 지원 등이 있으며 소형차에 도입될 정도로 대중화되고 있다. 대표적인 능동안전 시스템인 FMCW 레이더는 가격 경쟁력과 성능개선을 위해 전방과 측면용 레이더의 통합과 위상배열이나 다중 안테나의 적용이 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 차량용 FMCW레이더 시스템의 신호처리부를 저가의 DSP로 구현하기 위한 효율적인 방안들을 제안한다. PWM기반의 아날로그 변환, 계산량을 줄이는 근사화 기법, 효율적인 벡터연산 등을 제안하고 구현하였다. 구현된 신호처리 보드는 1.4ms의 펄스 반복간격에서 1024길이의 FFT 처리가 실시간 성능을 보였다. 실제 도로 실험에서 10Hz의 갱신율로 실시간 동작과 성능을 확인하였다.
지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.
최근 차량의 안전에 관한 기술은 전자 및 제어분야의 기술이 접목되어 능동 안전 시스템이 개발되고 있다. ABC(Active Body Control), ABS(Antilock Brake System), ACC(Adaptive Cruise Control) 기술이 대표적이라 할 수 있다. 이러한 기술은 전자 제어 장치를 기반으로 하고 있으며, 차량 네트워크로 데이터를 실시간으로 공유한다. 따라서 본 논문에서는 기계식으로 구성되어 수동으로 작동되는 주차 브레이크 장치를 차량용 네트워크인 CAN를 이용하여 자동으로 작동될 수 있도록 제어 알고리즘 구현과 응용 어플리케이션을 구현한다. 또한 구현되는 제어시스템을 통해 기존의 차량내 전자제어시스템과 통합 운영할 수 있는 가능성을 확인한다.
지능형 차량정보 시스템은 21세기 교통체계로 기대를 모으고 있는 ITS(Intellligent Transport System)의 구축에 핵심이 되는 시스템이다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서 종래의 네비게이션, 차량용 무선통신, 차량진단 등의 단일화된 시스템을 통합적으로 수행하며, 계측 또는 수집된 데이터를 분석하여 지능적으로 차량의 주행 상태를 분석 / 진단함으로써 차량에서의 안전한 운행과 운전자 및 승객들이 요구하는 정보 또는 다양한 서비스를 제공하기 위한 새로운 모듈의 개발이 절실히 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CAN(Controller Area Network) BUS을 이용한 차량의 상태수집 모듈과 능동 데이터베이스에 관해 기술하고 이를 통합하기 위한 임베디드 보드를 이용한 CAN BUS연계형 차량용 복합통신모듈의 프로토타입 H/W을 구성하여 실용화 가능성 및 유용성을 제시하고자 하였다.
지능형 자동차에서 영상 기반 능동 안전시스템의 신뢰성을 확보하기 위해서는 도로 위의 다양한 객체를 강건하게 검출하고, 추적하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 다중 가설 기반 추적 프레임워크를 이용하여, 실시간으로 전방 차량을 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다양한 외부 도로 환경에서 획득된 실험 영상에 대하여 10-15Hz 의 처리 속도로, 평균적으로 98%의 인식률을 제공할 수 있다.
디지털 기기의 발달과 더불어 능동안전시스템 또한 비례적으로 발달됨에 따라 4.5 톤 이상 중대형상용차에도 능동안전시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 승용차량과 달리 중대형 상용차량 경우 카메라 장착 위치가 상대적으로 높아 차선 인식에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 공간영역처리 기반 중 하나인 소벨 에지(Sobel Edge) 추출과 허프 변환(Hough Transform) 기법과 색 변환보정 기법으로 국내 도로 환경에 맞는 차선 인식에 대한 방법을 제시하고, 영상을 통한 전방의 차량을 인식하는 객체 인식 기법 중에 Haar-like 기법, Adaboost 기법, SVM 기법, Template Matching 기법 등을 적용 및 분석을 통하여 검출 오류를 줄이기 위한 전방 차량 인식 방법을 제안한다. 성능검증을 위해서 실차평가를 실시하였으며, 차선 인식에 대해 98% 이상의 높은 인식률을 얻었다.
교대통행은 2차로 도로에서 한 차로를 점용한 공사 시, 다른 한 차로를 교대로 사용하여 교통류를 처리하는 공사구간 교통관리기법이다. 신호수를 이용한 교대통행 교통관리 방안은 작업자의 안전문제와 방향별 통과 교통수요에 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 이런 잠재적 문제점을 해결하기 위한 하나의 방안으로 이동식 교대통행 운영시스템을 개발 적용하는 것이다. 본 연구에서는 이 시스템의 교통제어 기법을 개발하였다. 검지기에서 수집되는 방향별 교통량을 이용하여 공사구간 교대통행에 적용 가능한 교통제어 운영변수를 도출하고, 공사구간 내 차량의 존재 유무를 고려한 알고리즘을 설계하였다. 또한 교대통행 제어시스템의 운영효율성 극대화를 위하여 제어변수 최적화를 실시하였다. 최적화방안으로 유전알고리즘 기법을 적용하였으며, 적용 유무에 따른 지체시간을 산출하여 운영효율성을 평가하였다. 그 결과, 최적화를 시행했을 때 총 지체시간과 차량 한 대당 지체시간 모두 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교대통행 동적제어 알고리즘을 통하여 교대통행 공사구간을 통과하는 차량에게 지체시간 감소효과를 기대할 수 있다.
본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리와 차량검지기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트 발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다. 또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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