운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
생활의 일부라 할 수 있는 교통시스템은 도시화, 산업화가 진행됨에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 이를 보완하기 위해 내비게이션, 텔레메틱스와 같은 다양한 보조 수단이 개발되고 있다. 하지만 이러한 운전자 보조 시스템은 개별화된 특성을 반영하지 않으며, 가장 일반적인 경우에 치중되어 있다. 본 논문에서는 개별화되고 사용자 중심적인 운전자 보조 시스템을 제안하며, 어떠한 정보가 이에 활용될 수 있는지를 고찰해 보았다. 또한 이런 정보를 해결하기 위한 소프트 컴퓨팅 기법을 제안하고자 한다.
자동차 이용자 수가 증가 할수록 자동차 사고로 인한 피해도 많이 늘어나고 있다. 이러한 자동차 사고를 사전에 예방하기 위해서는 운전자의 상태 및 현재 차량 상태를 파악하여 사고를 미리 방지함으로서 운전자의 안전을 보조할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안전운전을 보조하기 위하여 졸음운전 여부 감지 시스템, 후진시 후방 안전거리를 감지하는 시스템, 쾌적한 운전 환경을 위한 실내 환경 측정 시스템, 주차 시 생길 수 있는 사고에 대한 감시시스템을 센서와 MCU등을 이용한 임베디드 시스템을 구현 하였다.
생활의 일부라 할 수 있는 교통시스템은 도시화, 산업화가 진행됨에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 이를 보완하기 위해 내비게이션, 텔레메틱스 와 같은 다양한 보조 수단이 개발되고 있다. 하지만 이러한 운전자 보조 시스템은 개별화된 특성을 반영하지 않으며, 가장 일반적인 경우에 치중되어 있다. 본 논문에서는 개별화되고 사용자 중심적인 운전자 보조 시스템을 제안하며, 어떠한 정보가 이에 활용될 수 있는지를 고찰해 보았다. 또한 이런 정보를 해결하기 위한 소프트 컴퓨팅 기법을 제안하고자 한다.
기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.
본 연구는 기존의 신호등의 시각적 인지도를 향상시켜 운전자의 인지실수를 예방하고 안전운전을 도모하기 위해 보조녹색신호가 추가된 신호등에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 3색, 4색 신호등과 보조녹색신호를 추가로 제시한 3색, 4색 신호등을 자동차 모의실험장치를 통하여 비교한 결과 두 가지의 신호등간의 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 개선된 신호등이 현장 적용시 운전자가 스스로 의식하지 못하는 상태에서 제동시점을 다소 앞당겨준다는 점에서 안전운전에 기여할 수 있는 가능성을 보여주었다. 본 연구 결과는 실제 운전자의 반응을 비교함과 동시에 주관적인 행동반응을 조사함으로써, 연구결과의 실제 적용가능성을 제시하였다는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.
최근 자동차의 수요의 증가로 인해 사용자의 편의 및 안전에 대한 요구와 의존도가 증가함에 따라 운전자를 위한 보조 시스템이 구축되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 AVM(Around View Monitoring) 기술이 개발 되었다. 본 논문에서는 운전자가 차량외부의 상황을 실시간으로 인식할 수 있게 하는 AVM(Around View Monitoring) 기술을 조금 더 실용적이고 편의성 있게 사용할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 영상이 보이는 화면에 다양한 버튼들을 구현하였으며, 화면상에 보이는 버튼에 따라서 4채널 영상과 4채널 영상을 하나로 정합되어 보여주는 영상 그리고 원본영상과 왜곡영상을 따로 보여주는 다양한 인터페이스를 버튼 식으로 구현하여 운전자가 원하는 영상을 상황에 맞게 제공한다.
청각 장애인 운전자를 위한 보조등을 개발하고자 한다. 청각 장애인들은 운전할 때 다른 차의 경적이나 구급차, 소방차와 같은 긴급 자동차의 사이렌 소리를 듣지 못한다. LED 기술과 아두이노를 활용하여 소리의 발생 위치와 종류를 시각적으로 표시하며, 진동으로 알림을 제공해 주고자 한다. 이를 통해 다른 운전자와의 오해를 줄이고 운전 중의 시각 집중도를 높일 수 있을 것이다. 이로써, 청각 장애인들이 운전 시 마주치는 애로사항을 완화할 수 있을 것이다. 이 제품은 다양한 차종에 적용할 수 있을 것이며, 청각 장애 운전자에게 자유로운 운전과 도로 안전을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.
운전자 보조시스템은 운전자가 좀 더 편리하고 안전하게 주행할 수 있도록 주행 정보나 위험 경보를 주거나 적극적인 개입을 통해서 안전사고를 방지할 수 있는 시스템이다. 차선이탈경보, 전후방 충돌경보와 같이 특정한 기능을 갖는 현재의 운전자 보조시스템은 비젼과 거리 센서의 가격 대비 처리성능의 향상으로 통합된 기능성과 HMI (Human-Machine Interface)를 갖는 지능형 운전자 보조시스템으로 발전할 것이다. 본 논문은 2대의 카메라와 8대의 초음파센서를 각각 차량의 전후방과 주변에 설치하여 주행 중인 차량의 환경정보인 실선과 점선의 차선 정보, 사각을 제거한 전방향의 차량의 위치정보를 추출하여 운전자가 전방향의 주행상황을 쉽게 인지할 수 있는 조감영상과 음성충돌경보를 제공하는 지능형 운전자 보조시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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