본 논문에서는 자동차용 컴퓨터 비전 알고리즘을 고속으로 처리하기 위해 VLIW 보조프로세서를 설계하였다. VLIW 보조프로세서는 8단 파이프라인 구조로 1개의 사이클에 4개의 명령을 처리할 수 있으며, 보행자 인식을 위한 36개의 정수 및 부동 소수점 명령어 집합을 갖고 있다. 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300-MHz이며 약 210,900 게이트로 구성되며 예상 연산 성능은 1.2 GOPS 이다. VPE와 8개의 VLIW 코어로 구성된 비전 프로세서 시스템은 25~29 FPS의 보행자 검출 성능을 가진다. VLIW 보조 프로세서는 높은 검출 속도와 호스트 프로세서와 느슨한 결합 특성으로 다양한 비전 분야에 응용 가능하다.
우리나라는 2018년 OECD 회원국 가운데 인구 10만명 당 8.4명으로 35개국 중 4위로 높은 사고율을 보이고 있으며, 그 중 어린이나 고령자와 같은 교통약자의 사망률은 42.2%로 OECD회원국 중 가장 높은 수준에 있다. 이에 어린이 및 노인 등 교통약자에 대한 보행 중 교통사고를 감소시킬 수 있도록 기존에 설치된 수동적인 교통안전시설물에서 보행자 및 운전자를 감지하고 차량과 보행자간에 정보를 인지하여 상호 인식하는 ICT기반 능동형 교통시설물 개발하였으며, 본 연구에서는 관련 문헌 검토 및 교통사고분석시스템 자료를 이용하여 스쿨존 및 고령자와 같은 교통약자의 사고 발생 시 사고요인을 분석하였으며, 교통사고 특성 분석 등을 통하여 교통약자의 보행 중 교통사고 저감을 위한 맞춤형 교통안전시설물을 개발하였다. 또한, 테스트베드를 설치하여 교통안전시설물의 시인성 측정을 통해 주행 중 전방주시빈도 및 차량주행속도를 측정하였으며, 속도감속에 따라 보행자사고 중상률을 예측하기 위하여 한국교통안전공단에서 실행한 속도별 "자동차 대 보행자 인체모형" 충돌실험모델을 적용한 결과, 시설물 설치 후 중상가능성은 4.6%로 크게 감소됨을 예측하였다. 이와 같이 테스트베드를 통해 교통안전시설물의 시인성 및 차량통행속도 저감 효과를 검증하였고, 보행자대 차량사고의 중상률을 예측하여 상호인식 교통안전시설물을 효과검증을 시행한 결과, 상호인식 교통안전시설물을 설치함에 따라 교통약자의 교통사고에 대한 저감효과를 기대한다.
도로는 교통기능 외에 여러 시설물을 수용할 수 있는 사회 인프라구축의 공간으로 활용될 수 있기 때문에 서울시뿐만 아니라 각 지방자치단체에서는 이러한 공간을 활용하기 위한 도로점용공사는 매년 전국적으로 수만 건에 달하고 있다. 따라서. 매년 발생하는 도로점용공사의 차로과다 점용, 교통시설물 설치 부적절, 보행자 안전무시, 공사안내표지 부적절, 공사구간에서의 불법 주.정차 등의 문제점이 계속하여 발생.지적되고 있으나 이에 따른 관련 규정이 미흡하여 도로점용공사 시행자의 불법을 초래하고 있는 실정이다. 또한 서울시의 경우 시스템적 접근방법인 관련조례에 의해서 수행되기보다는, 교통자문회의로 운영되고 있으며, 관련 인원 및 법적 제재조치가 미약하여 도로점용공사의 효과적인 관리가 어려운 실정이다. 따라서 서울시 및 각 지방자치단체에서는 도로점용공사로 인한 보행자와 운전자의 통행권 확보와 안전상의 문제 등을 하루빨리 인식하여 도로점용공사에 따른 도로공사장 교통관리 규정을 법규화 하여 체계적으로 관리할 필요가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 도로점용공사에 따른 관련법 및 적용대상, 관련보고서 검토, 서울시를 사례로 한 공사중 교통처리방안 운영실태 및 문제점의 진단을 통하여 향후 도로공사장 교통관리 규정의 운영적 및 제도적 측면의 개선방안과 향후 추진방향을 제시하고자 한다.
외골격 로봇은 군사, 산업 및 의료와 같은 다양한 분야에서 사용되도록 개발된 기술이다. 외골격 로봇은 착용자의 움직임을 감지하여 작동한다. 외골격 로봇이 착용자의 일상적인 행동을 인지함으로써 착용자를 신속하게 보조하고 시스템을 효율적으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 피실험자로부터 얻은 운동학적 데이터를 통해 LDA, QDA, kNN을 활용하여 보행유형을 분류한다. 보행은 주로 일상생활에서 수행되는 일반보행과 계단보행을 선정하였다. 피실험자에게 7개의 IMUs 센서를 정해진 위치에 부착하여 운동학적 요소를 측정 하였다. 결과적으로, LDA는 78.42%, QDA는 86.16%, kNN는 k값에 따라 87.10% ~ 94.49%의 정확도로 분류하였다.
본 논문에서는 시각 장애인들이 실외 보행 시 위험 요소로부터 보다 안전할 수 있도록 보행 보조기구를 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 장애물과의 거리가 전방 50cm 이내 및 전방 $52^{\circ}$ 이내 일 때 장애물 감지가 가능하며 조도 센서를 통해 25lux 이하가 되면 LED가 자동 점등되어 시각 장애인의 안전을 보장하고 주변 보행자들의 시야 확보에도 도움을 주는 시스템을 제작하였다. 색상 인식 센서는 감지 거리를 1cm로 하여 노란색의 인식률을 높이고 노란색을 감지하였을 때 진동이 울리도록 하였으며 평균 7.3m의 오차 범위를 가진 GPS를 활용하여 시각 장애인의 위치를 보호자가 확인할 수 있도록 하였다.
본 연구는 시각장애인들이 도로를 안전하게 횡단할 수 있도록 신호등 인식 및 음성안내를 제공해주는 임베디드 시스템의 설계를 제안한다. 시각장애인에게 독립보행은 큰 어려움으로 작용하고 있으며, 독립보행의 제한은 그들의 삶의 질을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 도로횡단에서의 신호등 인식과 도로 및 차로의 구분 불가는 시각장애인의 독립보행을 방해하는 가장 큰 요인 중 하나이다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 안경에 달린 초소형 카메라로 GPU 보드에 탑재된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 보행자 신호등을 검출 및 인식하며, 음성 안내를 유저에게 전달해준다. 휴대성을 위하여, 기기는 충분한 배터리 수명과 함께 소형 및 가볍게 디자인되었다. 또한, 안경 다리에는 외부 소리를 막지 않으면서 음성 안내를 전달해주는 골전도 스피커가 부착되어 있다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 실험을 통하여 보행자 신호의 초록 신호에 대하여 87.0%의 검출율(recall)과 100%의 정확도(precision)를 가지며, 빨간 신호에 대하여, 94.4%의 검출율(recall) 값과 97.1%의 정확도(precision)를 가지는 것으로 유효성을 확인하였다.
본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센트로이드 위치 인식 방법을 개선하여 저전력 위치인식 방법을 제안하였다. 기존의 지그비 단말 위치 인식은 3개의 비컨으로부터 받아들여지는 RSSI 값을 활용하는 방법이었다. 그러나 보행자가 노드가 되어 움직일 때, USN 단말의 움직임 속도는 빠르지 않다. 따라서 세 지점 중 한 지점의 RSSI 값을 바로 이전에 받았던 값을 이용하여도 오차 범위는 크지 않다. 이러한 핸드오프를 이용하여 기존 방식보다 약 30%의 전력 이득을 보고, 색상에 의한 노드 영역 검색이 가능한 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 실루엣 동영상으로부터 보행 분석에 사용되는 형태 기술자의 성능을 평가하였다. 형태 기술자는 모멘트기술자(MD), 푸리에기술자(FD), 저나이크기술자(ZD)를 사용하였다. 먼저 성능 평가 지수인 비대칭 지수 AI와 주기지수 PI를 정의하였다. 이 지수는 보행은 주기적으로 주어지며, 이를 표현한 형태 기술자도 같은 보행 주기를 가져야 하는 것을 기반으로 한다. 또한 지수는 형태의 특성을 정확하게 나타내는 인식 성능보다는 형태 기술자들에 의해 얼마나 잘 표현되었는가를 평가하는 것이다, 성능평가결과, ZD가AI = 1.09, PI = 2.21로 대체로 무난한 성능으로 나타났으며, FD가 MD보다 AI = 0.93로 하나의 주기내에서의 성능이 우수하였다. 반면 MD는 FD보다 PI = 2.37로 반복적인 특징이 높게 나타났다. 또한 형태 기술자는 5~10개 정도의 파라미터 개수를 사용하는 것이 좋은 성능을 가짐을 보였다.
세계적으로 지진, 해일, 홍수, 폭설 등의 자연 재해와 화재, 방화, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 재해 발생 시 빠른 시간에 재해 발생 여부를 파악하여 재해 발생 위치와 적절한 피난 경로 등의 정보를 피해자에게 제공한다면 신속히 안전한 장소로 대피가 가능하여 피해를 최소화 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 실내공간에서 공황상태가 발생 했을 경우 사람들의 움직임을 파악하여 긴급 재해 발생 여부를 신속히 탐지하고 이를 통해 상황에 따라 신속하고 안전하게 대피가 가능하도록 긴급 피난 지원 시스템의 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이동 단말기에서는 실내 보행자의 행동과 위치를 분석하여 서버로 전송하고 서버에서는 전송받은 정보를 토대로 긴급상황 여부를 판단한다. 긴급상황이 발생하면 서버는 이동 단말기에게 이를 통보하고, 실내 보행자는 이동단말기를 이용하여 비상탈출을 실시하게 된다.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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