적응순항제어시스템은 선행차량과의 거리와 속도를 자동적으로 안전하게 유지하여 운전의 안전성과 편의성을 향상시키는 시스템이다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템의 안전성을 향상시키기 위한 연구를 수행하였다. 적응순항제어시스템의 작동 상태 및 주변 차량 정보를 운전자에게 제공해 주기 위한 시각 및 음성정보 전달장치를 설계 및 제작하였다. 시각정보 전달장치를 통해 선행차량과의 차간거리, 속도, 가감속 상태 등을 운전자에게 전달하였고, 음성정보 전달장치를 이용하여 선행차량과의 근접거리 경보 등의 메시지를 전달하도록 하였다. 이러한 조건에서 운전자가 적응순항제어시스템을 사용하여 운전하는 경우, 시각 및 음성정보 전달장치의 유무에 따른 차량 조작과 차량 운전 성향 및 특성의 변화를 살펴봄으로써 정보전달장치를 통한 안전성 향상에 관한 영향을 연구하였다. 연구 결과, 운전자에게 정보 전달장치를 통해 정보가 제공되었을 경우, 운전자는 차량의 운전 및 적응순항제어시스템 사용에 있어 편안함을 느낄 수 있었고, 선행차량과의 차간거리를 보다 넓게 설정하여 주행 안전성을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정보전달장치를 통한 정보 수집이 차량 운행에 저해 요인으로 작용하지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 정보전달장치를 통한 정보전달은 운전자에게 적응순항제어시스템에 대한 편의성 및 효율성, 안전성을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다.
교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 열차의 운행으로 인한 철도 주변 주거지역에서 다양한 유형의 위험요소를 파악하고 분석하기 위한 시스템 운영방안을 제안한다. 위험 요소를 파악하고, 특정 위치의 필요한 센서를 부착하여 데이터를 수집 및 처리하고 패턴을 분석하여 사용자에게 필요한 정보를 제공함으로써, 철도 주변 주거지역에 어떠한 피해가 있는지 알 수 있고, 그에 적합한 적용방안을 마련하고, 시스템 제어를 위한 애플리케이션과 연동하여 사용자에게 더 나은 편의성을 제공할 수 있다.
블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.
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.
본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.
텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.
본 논문에서는 4차 산업혁명의 대표 기술 중 하나인 드론(무인항공)이 공항 안전 및 사생활 침해를 위협하는 사례를 제시 하고 문제를 해결하기 위해 드론 관제 시스템 제안을 기술하였다. 최근 (드론) 무인항공이 심각한 문제를 만들고 있다. 국내의 경우 19년 5월 21일 제주지방항공청에 따르면 같은 달 두 차례에 걸쳐 제주 정석비행장 상공에 드론이 비행하여 항공기 운행에 문제가 발생했고 해외 사례의 경우 영국 개트윅 국제공항 활주로 부근에 출현한 드론 때문에 항공기의 이착륙이 잠시 멈추는 소동이 발생하였으며, 또한 드론을 활용하여 개인의 사생활을 도촬 하는 등 여러 문제가 발생되고 있다. 본 논문은 드론(무인항공)에 Access Point(이하 AP) 트랜스폰더를 장착하여 드론의 비행정보(좌표, 고도, 장애 상태)를 원하는 불특정 다수가 드론 AP에 접근하여 드론의 비행정보를 수신 받고, 수신 받은 불특정 다수의 드론 AP 비행정보를 수집, 취합하여 유저 인터페이스 화면에 현 시점에 운행 중인 드론의 정보를 제공한다. 안전한 드론(무인항공)을 운행하기 위해 AP 트랜스폰더를 제안하고 드론의 비행 정보 송, 수신 및 데이터 수집 및 취합 실험을 수행한다[1-3].
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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