지능형 자동차 시장은 초기단계로 소비자들을 위한 관련 기술 및 서비스가 지속적으로 개발되고 있어 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 필요하다. 본 연구는 주관성연구방법론을 적용하여 지능형 자동차 잠재 소비자들의 유형을 파악하고 이해하는데 그 목적이 있다. 지능형 자동차의 핵심기술, 기술수용 및 개인 소비가치, 법제도와 정책 및 사회적 인식을 준거의 틀로 하여 총 36개의 Q표본을 구성하였다. 이 후 39명의 P표본을 선정하여 데이터를 수집한 뒤 Q분류와 심층인터뷰를 진행하였다. 분석결과, 지능형 자동차에 대한 잠재 소비자의 유형을 총 4개로 도출하였다. 첫 번째 유형은 지능형 자동차의 자동차 기능을 중요시하는 그룹으로 스마트 자동차(Smart Car) 소비자라고 하였다. 두 번째 유형은 지능형 자동차의 합리적인 경제성을 중요하게 인식하는 그룹으로 합리적(Reasonable) 소비자라 하였다. 세 번째 유형은 지능형 자동차의 안전성을 중요시하는 그룹으로 안전한 자동차(Safety Car) 소비자라 하였다. 네 번째 유형은 지능형 자동차의 IT기능을 중요하게 생각하는 그룹으로 스마트 디바이스(Smart Device) 소비자라 하였다. 응답자들은 공통적으로 지능형 자동차 운전자의 부상을 감소시키는 기능이 지능형 자동차 구매의 핵심 요소라고 대답하였다. 분석결과를 기반으로 초기단계인 지능형 자동차 시장에 대한 시사점을 도출하였다.
IT와 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 현재 활발히 진행중이다. 안전한 지능형 자동차 서비스를 위해 다양한 통신 기술이 제공이 되고 있다. 지능형 자동차가 통신기술을 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 지능형 자동차에서 보안 인증 솔루션을 위해서는 소유권, 지식, 생체정보를 포함하고 있어야 한다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션인 생체정보를 이용한 인증 기법을 제공한다. 기존의 지능형 자동차 인증보안 솔루션보다 높은 보안성을 갖는 구현의 문제점이 해결되도록 사용자 생체인증기법을 제안한다.
본 논문은 차량 안전시스템을 위한 지능형 HUD 시스템의 특성을 고찰하였다. HUD 시스템은 차량에서 향상된 운전자 정보전달과 새로운 지능형 교통시스템을 제공한다. 자동차의 속도, 거리표시, 엔진 RPM, 내비게이션, 엔진 온도, 연료 게이지, 방향지시등, 경고 표시등에 대한 기본적인 정보를 운전자에게 전달한다. 본 논문에서 설계한 지능형 HUD 시스템은 TFT LCD, LCD 백라이트 LED, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되었다. 본 논문은 운전자 안전성을 고려한 차량용 지능형 HUD 시스템을 제작, 분석하였다.
현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 무선 네트워크를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 무선 네트워크를 이용한 서비스가 제동되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 네트워크에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 인증 모델에 대한 기법을 제공하고자 한다. 인증 모델의 경우 신체의 고유성을 식별할 수 있는 생체인식을 이용한 인증기법을 제안한다.
현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨 없이 언제 어디서든 자동차와 대화 및 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 기반으로 웹상에서 차량의 무선 원격진단과 관리 가능한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 본 논문에서 제안하는 컷앤콜백 매커니즘을 사용하여 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 본 논문에서는 CDMA 기반의 지능형 차량 정보시스템의 설계 기법을 설명한다. 또한, 제안한 시스템의 구현을 통한 시스템의 성능분석이 이루어진다. 실험결과, 웹 클라이언트의 요구에 의한 차량단말의 초기 접속 응답 시간은 평균 10.302초를 보였으며, 초기 접속 완료 후 646.44ms의 응답시간을 보였다. 또한 차량 단말에 의한 CAN 센서노드의 응답시간은 평균 6.669ms를 보였다.
In this paper, we proposes a study on the derivation of inspection factors for the periodic inspection of large buses equipped with AEBS and LDWS. we investigate the safety evaluation (NCAP) of domestic and foreign vehicles and safety standards for the two functions currently in operation and analyze the evaluation factors, measurement methods and evaluation scenarios and so on. In addition, the test scenario was derived by analyzing the vehicle safety evaluation data already held, Therefore, we use an real large bus and the inspection elements for the periodic inspection were derived.
본 연구에서는 차량 네트워크를 구성하는 CAN(Controller Area Network), MOST(Media Oriented System Transport)등의 버스 시스템을 중심으로 IVN(In-Vechicle Network)에 대한 선행연구와 지능형 통합 Gateway 개발 연구를 통해 통합적인 차량 상태정보 수집 및 교환을 위한 차량 Gateway를 제시하고, Soc(System on Chip)형태의 차량용 인터페이스(HMI, Human Machine Interface)를 통한 지능형 통합 GateWay 통신 기술을 OSGi의 번들 형태로 제작하여 알아본다.
최근 편의성, 안전성, 편리성 등의 키워드가 자동차 시장에서 새로운 화두로 등장하면서 자동차 시장에서 차량 내 전장부분의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 많은 전자기기의 사용이 필수적으로 요구되어지면서 전자기기들 간의 통신이 부각되어지고 있다. 차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 그리고 멀티미디어 기기인 오디오, 스피커, 비디오, 네비게이션 등 다양한 장치들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 현재 차량 네트워크는 서로 각각의 목적에 따라 운용되고 관리되어 지고 있다. 본 논문에서는 MOST Network를 이용하여 최근의 키워드가 되고 있는 편의성, 안전성, 편리성 등을 고려한 지능형 자동차에 요구되는 Navigation을 구현하여 차량 내 CAN Network를 제어하는 시스템을 제시하고자 한다.
논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.
지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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