운전자의 편의와 안전을 위한 자율 주행 자동차 시스템으로 레이더 시스템이 활발히 연구가 진행되고 있다. 레이더 시스템은 전방 차량의 거리, 속도 그리고 각도를 추정한다. 도로 환경에 차량뿐만 아니라 인식해야 할 다양한 요소들이 다양해짐에 따라 고해상도 각도 추정 알고리즘이 적용되고 있다. 기존의 방식으로는 클러터들 사이에서 전방의 차량만의 각도를 추정하기 어렵고, 특히 같은 각도 상에 놓인 다른 차량들을 구분하기 힘들다. FMCW 레이더 시스템에서는 거리와 속도가 다른 차량들이 서로 다른 비트 주파수를 가지기 때문에, 비트 주파수에 기반하여 각도 추정을 할 수 있다면 효율적인 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘을 주파수 영역에서 적용하는 방법을 제시하고 적합성에 대한 분석을 한다.
터널은 자연훼손 최소화, 주행편의 향상과 건설장비 발전 등의 이유로 지속적으로 건설되며, 터널의 연장 또한 증가하고 있다. 하지만, 터널의 페쇄적 구조는 대형사고로 이어질 확률이 크며, 터널에서의 교통사고 건수는 예년에 비하여 대폭 증가되고 있다. 이러한 이유로 최근 터널은 터널관리시스템을 구축하여 신속한 사고처리와 방재관리에 심혈을 기울이고 있다. 이와 같은 측면에서 본 연구에서는 실제 터널관리시스템의 현황 파악, 현 시스템 진단 및 개선사항 도출을 목적으로 하고 있다. 터널관리 시스템은 실제 터널관리시스템은 운영 및 관리하는 터널관리사무소 직원이 가장 정확히 알고 있으므로 이들을 전문가로 규정하고, 전문가 설문을 통한 시스템 진단이 가능한 분석 방법을 선택하였다. 본 연구에서는 이를 고려하여 터널관리시스템을 상위요소 3개, 하위요소 16개로 계층을 나눠 터널관리사무소의 관리자 43명을 대상으로 IPA와 AHP 조사를 수행하였다. 조사결과를 활용하여 본 연구에서는 터널관리시스템의 안전 운영 적정성을 분석하였다. 분석결과 관리자들은 터널관리를 방재관리 위주로 진행하고 있어 이 부분의 하위요소들이 대부분 중요도와 만족도가 동시에 높은 것으로 분석되었다. 하지만 돌발상황 관리와 관련된 분야는 중요도와 만족도의 차이가 1.17로 가장 높으며, IPA결과를 나타내는 포트폴리오 차트에서도 2사분면에 위치한다. AHP분석결과도 방재관리의 하위분야는 대부분 고순위로 위치하였으나, 1순위는 돌발상황 관리 분야로 조사되었다. 본 연구는 현장의 실무자가 판단한 결과로 의미가 있다고 판단된다. 또한 실무자들이 개선이 필요하다고 느끼는 항목은 우선적인 개선이 이루어져야 할 것이다.
극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.
레이저 스캐닝 기법은 새로운 위치정보 획득 수단으로 부각되고 있으며, 높은 위치정확도, 고밀도 자료 취득의 자동화 등으로 지오매틱스 분야를 비롯한 광범위한 분야에서 응용될 전망이다. 본 연구에서는 레이저 스캐닝 기법의 장점을 이용하여 도로의 기하정보를 정확히 해석하고, 이를 실무에 활용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 도로선형정보 추출 시스템 개발을 위해, 도로 평면선형을 직선, 완화곡선, 원곡선 구간으로 자동 분리할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 자동화되지 않은 이전의 방식에 비해 효율성을 높일 수 있었다. 그리고 도로의 평면 및 종단선형의 설계요소를 자동 추출하는 알고리즘을 개발하여 대상도로에 적용한 결과, 실용성이 높게 나타났으며, 도로선형 설계요소 추출에 관련한 기존 연구와 비교해 볼 때 더욱 정확한 값으로 결정되었다. 또한 추출된 설계요소를 이용하여 대상 도로에 대한 가상 주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 지형과 구조물이 3차원적으로 조화되는 시각적 판단 자료를 제공할 수 있었고, 계절에 따른 결빙구간 판단 및 입체시거를 해석할 수 있는 자료 제공이 가능하다. 향후 도로에 관련한 다양한 자료의 체계적인 데이터베이스 구축과 웹기반의 운영프로그램을 개발함으로써, 효율적인 도로 유지 관리가 가능할 뿐만 아니라, 앞으로 있을 도로안전진단에 있어서 중요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.
최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.
차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
타이어의 센서부에서 전송된 데이터를 기반으로 주행 중인 차량의 타이어 이상 유무를 수신기의 디스플레이 장치에 표시하도록 설계된 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 자동차 타이어의 온도와 압력 등을 수시로 점검하고 데이터들을 운전자에게 알려줌으로서 차량 운행을 안전하게 보조해주는 무선통신 시스템이다. 측정된 데이터 전송을 위하여 TPMS 센서부에서 자동차 내부의 신호처리부로 무선 통신을 이용하는데, 이때 각 타이어들의 간섭과 외부로부터의 간섭이 존재할 수 있다. 이러한 간섭들을 최소화하고, 효과적인 데이터 수신을 위하여 TPM S를 위한 일반적인(conventional) 빔형성기(beamformer) 기반의 스위칭 빔형성(switching beamforming) 기술을 제안한다. 또한, 각 타이어간의 간섭을 최소화하고 전력소비 감소를 위하여 각 타이어에 고유의 골드코드(Gold Code)를 부여하는 시스템을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 기술의 간섭제거 성능을 확인한다.
무선 통신 장비의 빠른 확산과 함께 교통 분야에도 새로운 시도가 이루어지고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크를 차량에 적용한 Vehicular Ad hoc Networks (VANETs)은 주행중인 차량간의 통신을 가능하게 하여 교통 안전, 혼잡 정보 등의 교통 정보 전달에 활용이 검토되고 있다. 하지만, VANET 기술은 아직 연구 수준이고, 실험에 있어 시간과 비용의 한계 때문에 컴퓨터 모의실험에 의존하고 있다. VANET 기반은 교통과 통신의 통합된 환경임에도 불구하고, 이전 연구에서는 한 분야만의 환경을 고려하였거나, 현실적인 통합 환경을 이루지 못하였다. 본 연구에서는 기존 실험의 한계를 극복하기 위하여, 실제 VANET 기반 교통 시스템에서 발생하는 차량의 움직임과 무선 통신 특성을 표현하기 위한 미시적 교통 모의실험 모형과 통신 모의실험 모형을 시 공간적으로 동기화한 모의실험 환경을 설계하였다. 사례 연구로, 실제 도로 및 교통 수요 자료를 사용하여 설계된 모의실험 환경을 적용하였고, 교통 특성과 통신 특성을 잘 반영하는 결과를 얻었다. 향후, 본 연구에서 설계된 모의실험 환경은 VANET 기반 교통 시스템의 다양한 설계에 활용될 것으로 기대된다.
최첨단 항공 기술을 3차원 공간이 아닌 평면에서 움직이는 자동차에 적용하므로써, 미래자동차의 가장 큰 목표인 "안전성"을 크게 향상시킬 수 있으며, 무인 자율 자동차 개발에 한발 더 다가갈 수 있다. 이것은 디지털 비행제어시스템에서 항공기의 운동 역학 모델이 구현되어, 자율 비행이 가능하도록 제어값이 찾아지므로 이루어진다. 이러한 첨단 항공 기술을 평면상에서 운동하는 자동차에 적용한다면, 무인 항공기와 같이 자율 운행할 수 있도록 제어 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 첨단 항공기의 비행 제어 시스템 모델로 사용되는 하중 제어 모델을 자동차에 적용하여 자동차의 운동 역학을 재해석하고, 하중제어 모델에서 자동차 움직임에 따른 승차감 분석을 한다. 또한 승차감 상향을 위한 해결 방법을 제시한다. 그리고 자동차의 자율 주행, 차선 변경 및 지능형 제동 시스템을 구현하기 위한 하중 제어 모델의 사용 예를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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