최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.
차량통신에서는 안전한 통신을 제공하기 위해 공캐키 방식을 적용하고 있다. 이를 위해 인증서 취소목록(CRL)은 공격자나 고장난 차량으로부터 보호하고, 차량 네트워크의 전반적인 보안과 안전을 증대시키키 위해 모든 차량에게 빠르게 전파되어야 한다. 즉, 인증서 취소목록을 어떻게 효율적으로 배포할 것인지가 매우 중요해진다. 이를 고려하여 본 논문에서는 T-DMB의 데이터 서비스를 이용한 CRL 분배 기법을 제안한다. 이 기법은 T-DMB 데이터 방송 채널을 이용하여 통신의 신뢰성 확대, 네트워크 커버리지 확대, CRL 실시간 전달을 가능하게 한다. 그리고 기지국(RSU)들이 성글게 설치되거나 설치되지 않은 지역에서도 차량들은 T-DMB 인프라를 통해 최신의 CRL들을 획득할 수 있다. 이 기법을 완성하기 위해 새로운 TPEG 응용 서비스를 설계하였다.
대부대의 지휘통제는 보다 개선된 방법이 요구되는 것은 물론 무선통신 헬기나 전투차량에 탑재가능한 데이터 처리시설과 서로 다른 부대가 이동간 음성 및 암호통신과 데이나 처리를 할 수 있는 소프트 및 하드웨어가 필요하다. 이러한 능력이 있어야 기동성 있는 지휘통제 및 정찰은 최고 우선순위로 해결할 문제로 대두되고 있다. 시의적절하고 정확한 정찰정보는 전투성공에 필수요소이다
본 논문에서는 도시 기반의 VANET 환경에서 차량간의 안정적인 통신을 위한 차량 밀도를 이용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 라우팅 기법에서 차량들은 비콘 메시지와 도로 정보 테이블을 이용하여 자신이 속해있는 도로의 차량 밀도를 계산하고 있다. 소스 차량은 이 정보를 이용하여 안정적인 경로를 탐색하고 설정된 경로를 통해 패킷을 보낸다. 제안하는 기법을 평가하기 위해 NS-2를 이용하여 GPSR과 비교 실험을 하였고, 그 결과 GPSR보다 우수한 성능 결과를 보였다.
VANET은 짧은 거리 이동 통신을 이용한 MANET의 일종으로 노드들이 차량들로 이루어져 있다. 차량들은 차량들 사이에 메시지 교환과 도로 측면의 인프라와 메시지를 교환한다. VANET을 실세계에 적용 시에 가장 주요한 요소는 보안 문제이다. 다양한 보안 문제가 있지만 이상 행동을 하는 차량은 가장 위협적인 위험이 되고 있다. 비인증된 공격은 PKI 보안 메커니즘으로 탐지하고 제거될 수 있지만 인증된 노드의 이상 행동은 주요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이기적인 행동이나 감염되어 이상적인 행동을 하는 노드들을 탐지하는 기법을 제안한다. 이를 위해 TPM 기능을 활용하여 비콘 메시지 교환을 통해 차량들 간의 신뢰관계를 형성하며 알람 메시지를 신뢰관계가 형성된 차량들과 인프라를 이용하여 부정 행위를 하는 노드를 탐지한다.
본 논문에서는 자동차 번호판 인식 및 스마트폰을 활용한 객체 지향 설계 기반의 효율적인 차량 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수리 차량 입고 시 IP카메라를 이용하여 실시간으로 자동차 번호판을 인식하고 인식된 차량의 기존 수리 이력 정보를 DID에 출력한다. 또한 차량 정비사가 수리 차량을 정비하는 동안 IP 카메라를 통해 수리 과정을 동영상으로 촬영하며, 촬영된 동영상 중에 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰에 이미지를 전송함으로써 고객 차량 확인 및 수리 이력 관리 기능을 제공한다. 사용자의 편의성을 제공하기 위해 웹 및 모바일 기반의 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 시스템의 설계는 구현 후 재사용성과 확장성을 고려하여 모듈을 세분화한 객체 지향 기반의 소프트웨어 설계 모델링을 적용한다. 제안하는 시스템을 통해 차량 수리 센터 및 정비업체는 업무의 효율성을 향상시킬 수 있으며, 아울러 차량 수리를 요청한 고객의 신뢰도를 높일 수 있다.
공공 안전은 스마트 시티(Smart City)의 주요 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 공공 안전에 도움을 줄 수 있는 차량 추적 시스템을 제안하고서 관련 애플리케이션을 설계 및 구현하였다. 제안하는 차량 추적 시스템의 목적은 경찰에게 도난 차량의 위치 정보를 실시간으로 제공해서 보다 효율적으로 도난 차량을 추적하는 것이다. 차량 소유자가 차량 추적을 요청하면, 이 요청을 수신한 공공 안전 서버 프로그램은 공간 정보 질의(Geospatial Query) 기법을 사용하여 도난 차량과 가장 가까운 경찰을 찾아 도난 차량의 위치와 시간, 거리 및 경로와 같은 정보들을 제공한다. 구현한 시스템의 유효성을 입증하기 위해 타임 스탬프(Time Stamp)를 이용한 트랜잭션 시뮬레이션을 수행하였으며, 이 시뮬레이션을 통해 1.2초 이내의 빠른 시간 내에 차량 소유자의 요청이 경찰에게 전달되는 것을 확인할 수 있었다.
세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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