기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 현재 서비스 중인 지자기를 이용한 위치인식 서비스를 더울 효율적이고 정확하게 이용하기 위해, 스마트폰 카메라 기능을 이용한 이미지 인식 서비스 기술을 융합하여 상호 보완적이고 완성적인 실내 위치인식 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 스마트폰 카메라와 지자기 센서를 이용하여 특정 인프라 구축 없이 데이터 분석만으로 실내 측위 시스템 구현을 목표로 한다.
유비쿼터스 시대에서 요구하는 가장 핵심적인 요소기술 즉 인프라이며 이를 이용한다면 다양한 시설물에서의 침입자에 대한 감시, RFID를 이용한 효율적인 인력배치에 응용이 가능하고 또한 온도, 조도, 연기 센서 등을 활용하면 실시간으로 화재 및 테러에 대해 조기에 인지하여 빠르게 대처할 수 있다. 본 논문에서는 USN이 적용되는 대상은 침입탐지를 감시해야 하는 구역, 보안감시 대상이 되는 구역, 위험물 관리와 같은 구역으로 분류하여 구역의 특성마다 센서와 카메라, Tag와 센서(Hybrid Reader)기술 등을 하나의 센서노드로 융합하여 관리대상에 이상유무가 있을 경우 빠르게 대처하거나, Tag와 센서(Hybrid Reader)기술을 이용한 효율적인 인력배치 및 관리할 수 있도록 USN을 구성한다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
이 논문에서는 교통소외지역의 양방향 단일 차선에서 자율주행 차량의 안전하고 원활한 운행을 위한 센서 데이터 공유 시스템을 제안하고 핵심 모듈인 상황인지 기술을 구현한다. 양방향 단일 차선 도로는 주차된 차량이나 마주오는 차량으로 인한 자율주행 차량의 후진 문제를 야기한다. 이 논문에서는 인프라 카메라를 사용하여 양방향 단일 차선 도로에 대한 차량의 접근, 진입 진출 상황을 실시간으로 인지하고 이 정보를 V2N 통신을 통해 자율주행 차량에 전송하여 자율주행 차량의 센싱 범위를 확장하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 핵심은 인프라 카메라를 통해 양방향 단일 차선의 상황을 인지하는 것이며 이 논문에서는 이를 객체인식 및 객체 추적기술을 이용하여 구현한다. 마지막으로, 구현한 상황인지 기술을 실제 양방향 단일 차선에서 수집한 데이터를 이용하여 검증한다.
본 연구는 도로 위의 객체를 분류하고 그 위치를 추정하기 위해 카메라와 레이저스캐너를 이용한 이종센서 검지 시스템의 연구를 다루고 있다. 이러한 도로인프라에서의 검지시스템은 ADAS(Advanced Driver Assist System) 및 (반)자동제어 서비스 등의 새로운 C-ITS 서비스에서 요구되는 객체의 위치 정보를 검지할 수 있다. 본 연구에서는 국외 관련 사례를 살펴보고, 카메라와 레이저스캐너를 이용한 검지시스템의 가능성을 살펴보았다. 그 후 이종센서 처리 알고리즘을 제안하고, 실 도로환경에서 몇 가지 도로상황 시나리오를 설정하여 시험검증을 실시하였다. 그 결과 이종센서 검지시스템으로 차량, 보행자 및 기타 장애물에 대한 검지 및 위치 추정에 대하여 비교적 용이하게 이용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 경우 매우 이상적인 조건에서 실험이 실시되었으며, 조도, 날씨 등의 외부환경 조건의 변화에 따른 알고리즘의 평가가 필요하다. 이러한 연구는 향후 미래의 C-ITS 환경 하에서 객체 검지 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.
고용노동부에서 매년 조사하는 산업재해현황분석 보고서에 따르면 국내에서 발생하는 산업재해 중 건설산업이 차지하는 비율은 2010년 24.09%에서 2014년 27.56%로서 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 최근에는 구조물의 고층화 및 건설 공사의 대형화로 인해 건설장비의 사용이 매년 늘어나고 있으며, 이로 인한 재해 역시 증가하고 있다. 국내에서 발생하고 있는 건설장비에 의한 재해는 주로 트럭, 굴삭기 등의 중장비가 큰 비중을 차지하고 있으며, 운전자가 주변의 작업자를 인지하지 못하여 발생하는 충돌 및 협착에 의한 사고가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 건설 장비에 의한 사고 중 많은 부분을 차지하고 있는 굴삭기에 의한 사고를 방지하기 위하여 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다. 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템은 카메라와 초음파센서로 구성된 접근 감지 센서 모듈과 접근 감지 센서 모듈에서 전송되는 정보를 확인할 수 있는 AVM(Around view monitor)으로 구성되어 있다. 본 시스템은 별도의 기반인프라(서버, 통신망 등)가 필요하지 않기 때문에 소규모 건설 현장에도 적용이 가능하며, 다양한 건설장비에도 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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