최근 Wellness 산업이 발전되면서 Wellness 분야의 다양한 서비스 형태에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 Wellness 서비스는 디바이스에 한정되어 서비스를 제공하기 때문에 제한적인 문제점이 있다. 보다 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위해서 디바이스에 한정된 서비스를 자동차 환경에 적용하여 제공하는 자동차 Wellness에 대한 연구가 진행되고 있다. 자동차 내의 Wellness 서비스는 운전자 건강관리, 사고예방과 같은 서비스와 질 높은 콘텐츠를 제공한다. 본 논문에서는 자동차 내의 운전자 건강상태 최적화를 위한 지능형 Wellness 서비스를 제안한다. 이 서비스를 통해 운전자의 건강상태를 최적화하여 사고 예방에 도움이 된다. 또한 지능형 Wellness 서비스 연구동향 및 다양한 형태의 Wellness 서비스의 향후 발전 방향에 대해 고찰한다.
도로 사고의 30% 이상이 도로 환경 조건에 의해 발생되는 것으로 추정된다. 따라서, 도로 환경의 정보는 사고를 줄이기 위한 한 방편이 될 수 있다. 본 논문은 도로 환경을 모니터링하기 위해 설치된 센서들로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 멀티 채널 토폴로지 관리 기법을 제시한다. 센서들의 밀집도가 높아져도 제안하는 기법을 통해 데이터 충돌과 에너지 소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 성능 분석에서 제안하는 방식을 통해 수집되는 데이터가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
위성항법시스템(GPS)을 이용하여 목적지까지의 최적경로를 보여주는 경로안내시스템은 이미 상용화 단계에 도달하였으며, 최근에는 차량에 내재된 모뎀을 통해 통신기지국과 접속하여 사고 시 즉시 응급기관에 연락이 가능하도록 하는 장치의 설치 등이 정보통신기술의 발달로 가능하게 됨으로써 자동차는 이제 단순한 탈것에서 위치이동 시 일어날 수 있는 제반 상황에도 대처할 수 있는 움직이는 비즈니스 공간으로 탈바꿈하고 있다. (중략)
텔레매틱스는 자동차에서 교통정보 및 여행자정보를 비롯하여 멀티미디어, 인터넷, 이-메 일송수신과 차량원격진단과 사고 시 센터로의 자동통보 서비스 등 자동차 운전자 및 이용자를 위한 서비스라고 할 수 있다. 혹자는 텔레매틱스를 새로운 기술로 분류하기도 하나 엄격히 말하면 텔레매틱스 자체는 기술이 아니고 ITS, 통신, 방송, 인터넷, 멀티미디어 등 각종 요소기술을 활용하는 자동차 중심의 새로운 서비스 영역인 것이다. (중략)
소방자동차의 교통사고가 과거에 비하여 빈번해지고 있다. 그 이유는 화재, 구조, 구급, 민원 등의 수요가 급격하게 증가하였기 때문이다. 또한 소방자동차는 긴급하게 출동하여야 하기 때문에 교통법규를 부득이 하게 위반하게 된다. 이것이 원인이 되어 교통사고로 이어진다. 교통사고 발생하게 되면 도로교통법 위반의 동기가 긴급한 상황이라 할지라도 그 불이익의 정도는 크게 달라지지 않는다. 따라서 소방공무원은 신분상 경제상불이익을 홀로 감당하여야 한다. 이러한 상황에서 소방공무원은 불이익을 받지 않기 위해 소극적 출동을 할 수밖에 없다. 소방과 관련한 상황들은 대부분 시급을 다투는 상황이다. 그럼에도 불구하고 교통사고로 인한 불이익 두려워 소극적 출동을 한다면 그로 인해 발생하는 피해는 국민이 부담하게 된다. 따라서 소방공무원이 신속하게 출동하여 국민의 생명과 재산을 구할 수 있도록 하기 위해서는 특별한 제도적 보호장치가 마련되어야 한다. 이 방안으로써 긴급자동차의 사고처리의 관한 특례법이 제정될 필요성이 있다. 이 특례법의 제정을 통하여 소방자동차를 운전하는 소방공무원에게 교통사고로 인한 불이익이 돌아가지 않도록 하여야 한다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 진출색(advancing color)과 후퇴색(receding color)의 개념을 알고 자동차 사고와의 관계를 알아보았다. 실제보다 더 가까이 있는 것처럼 보이는 진출색은 사고가 적음을 알 수 있고, 멀리 있는 것처럼 보이는 후퇴색이 사고가 많이 나는 것을 알 수 있다.
최근 자동차 관련 연구 분야 중 안전사고 예방에 대한 관심이 높아짐에 따라 안전지능형 기술들의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 졸음운전과 같이 운전자의 의지와 상관없는 무의식적인 차선 이탈은 중앙선 침범으로 이어져 대형 사고를 유발할 가능성이 크다. 이와 같은 요인들은 의식적인 상황에서의 차량의 통제를 방해하고 결국 예기치 않은 차선 이탈로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차선 이탈 여부를 미리 판단하여 주행차선을 이탈하기 전에 운전자게에 알려줌으로써 운전자의 안전을 향상 시켜주며 자동차 안전사고 예방기술에 관련하여 차선검출과 차선이탈경고시스템 알고리즘을 설계하였다.
2019년 9월 8일 자동차운반선 골든레이호가 미국 브런즈윅항(Brunswick)항에서 출항 도중 전도되는 사고를 입었다. 도선사와 선원 23명은 모두 구조되었으나, 사고선박은 복구 불가로 전손(해체)처리 되었다. 미연방교통안전위원회(NTSB)는 담당사관이 선박 복원성 계산 프로그램에 평형수 양을 잘못 입력하였고, 충분한 GM 부족으로 선회 중 발생한 경사모멘트에 대응하지 못해 전도된 것으로 추정하였다. 우리나라 중앙해양안전심판원의 특별조사부에서도 미국과 동일한 원인에 의해 전도된 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 골든레이호와 유사한 선박을 대상으로 상황별 GM를 계산하였고, 상황별/속력별 최대 횡경사각을 계산하였다. 선속 10노트 이하에서는 GM값이 작은 상황에서도 전도 위험은 높지 않았다. 다만, 13노트 이상이 되면 20도 이상의 횡경사각이 발생하여 전도 위험이 높아짐을 알 수 있었다. 이번 골든레이호 전도사고와 같은 사고를 방지하기 위해서는 담당사관이 복원성 계산능력을 충분히 갖출 수 있도록 복원성에 대한 교육 및 훈련을 강화할 필요가 있으며, 복원성 계산과정에서 발생할 수 있는 오류를 확인하기 위한 검증 절차를 선박과 회사에서 마련할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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