운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 일상생활 환경뿐만 아니라 교육, 의료, 국방, 환경, 행정 등 다양한 인간 활동 영역에 활용되고 있다. 그 중 유비쿼터스의 핵심기술이라고 할 수 있는 RFID 시스템은 현재 다양한 분야에서 사용되어 지고 있는 바코드 인식 시스템이나 자기 인식 장치들이 근본적으로 내재하고 있는 실용성 및 보안성과 같은 문제점들을 보완할 수 있는 장점을 가지고 있다. 최근에 자동차 도난방지장치를 스마트키 시스템이라고 불리는 전자인중방식으로 대체하려는 필요성이 커지고 있고 그 응용기술로써 범용성이 뛰어난 RFID 시스템이 각광을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리 실생활에 이미 적용되어 쓰이고 있는 교통카드 시스템과 같은 범용 RFID 시스템을 활용하여 자동차용 스마트키 시스템을 설계 및 구현하였다. 우선 차량 제어에 관련된 기능을 수행하는 자동차용 스마트키 시스템 콘트롤 유닛과 사용자 인증 정보를 읽기 위한 RFID 리더기를 구현하였고 보안성 및 안전성을 강화시키기 위하여 RFID 리더기와 컨트롤 유닛간의 사용자 인증 통신 프로토콜을 설계하였다. 차량에 실제 장착하여 테스트한 결과 태그의 인식거리는 1$\sim$5cm에서 가장 원활하게 동작되었고 스마트키 시스템을 통한 차량 제어도 원활하게 동작하는 것을 확인하였다.
자율주행 차량의 주행형태 중 군집주행은 차량간 통신으로 연결된 2-5대 차량이 최소한의 안전거리만을 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 방식으로, 교통 운영효율성과 안전성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 자율주행 및 군집주행이 교통류에 미치는 효과와 관련된 연구는 다수 수행된 바 있지만, 군집주행 도입 시 효과가 극대화될 수 있는 도로구간의 선정에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구의 목적은 화물차 군집주행이 가능한 최적의 고속도로 구간을 선정하는데 초점을 맞추어 그 효과가 가장 클 것으로 예상되는 구간의 우선순위를 도출하는 것이다. 화물차 군집주행 적용구간 선정 평가항목으로는 화물차 사고율, 화물차 비율, 구간길이, 진출입 지점 수로 설정하였다. 각 평가항목의 중요도를 평가하기 위해 계층화 분석법을 적용하였다. 분석결과, 남해고속도로 사천IC-산인JC 46.9km 구간에 화물차 군집주행을 운영하는 것이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 향후 화물차 군집주행 시범 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.
현재 항공기, 자동차 훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 지상의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 지상에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 GPS와 9-axis sensor를 탑재한 항공기, 차량에 GPS정보와 sensor 정보를 실시간으로 수집하여 항공기와 차량의 상태를 3D 시뮬레이션 영상을 구현하여 중앙의 관제센터에서 모니터링하여 교육훈련에 활용하고 GPS 정보와 sensor 정보를 파일로 저장하여 교육훈련 종료 후 저장된 GPS정보와 sensor 정보를 다시 3D 영상을 구현하여 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하고자 한다.
자동차 조립산업에서는 다양한 제품의 요구사항에 신속히 대응하기 위해 혼합형 모델 조립생산 방식이 널리 활용되어 왔다. 그러나 이 모델은 부품의 혼돈을 유발할 수 있는데, 혼합형 모델 조립라인에서 부품이 물리적으로 뒤바뀔 때 발생하는 조립오류의 원인이 될 수 있다. 최근 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크와 같은 새로운 기술을 조립공정에 적용함으로써 이와 같은 생산 시스템에서 IT 인프라를 통한 실시간 정보를 활용할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼합형 모델 조립라인에서 조립공정을 위한 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크 활용을 제안한다. 먼저, 조립공정에서 정확한 부품을 선택하기 위해, 조립라인 상의 각 칵핏모듈에 RFID 태그를 부착하고, 이러한 태그를 RFID 리더기를 사용하여 스캔한 뒤 차량의 정보를 인식하고, 칵핏모듈의 각 부품은 바코드를 부착하여 바코드 리더기를 사용하여 스캔하여, 해당 부품이 조립될 차량의 칵핏모듈의 정확한 부품임을 확인한다. 다음으로 본 논문은 자동차 회사로부터의 다양한 주문과 신차 모델에 따른 조립라인에서의 공정의 변화와 재구성에 따라 발생하는 RFID 장치들과 IT서버 시스템 사이의 유선통신용 케이블 포설과 불편함을 제거함으로써 조립오류와 비용을 줄일 수 있는 가변구조 혼합형 모델 칵핏모듈 조립생산방식을 위해 ZigBee 무선센서네트워크 기반의 응용을 제안한다. 마지막으로 제안한 방식을 적용한 수년간의 운영 결과를 제시한다.
고속철도 차륜의 미소결함을 고속 고공간 분해 능으로 측정할 수 있는 새로운 비파괴검사법이 요구되고 있다. 본 연구는 종래의 스캔형 자기카메라를 개선하여, 다중증폭회로와 결함표시를 위한 펄스 발생기를 장착한 신호처리회로를 제안한다. 홀센서를 선형으로 배열하고, 배열의 직각방향으로 차륜이 정속으로 회전하게 하면, 차륜의 답면을 검사할 수 있다. 각각의 홀전압을 증폭하고, AD변환기를 통하여 $\mu$-processor에 의하여 시간에 따른 전압차, 즉 ${\partial}V_H/{\partial}t$를 연산한다. ${\partial}V_H/{\partial}t$가 결함의 존재를 의미하는 비교치보다 클 때 pulse 신호가 발생하여 결함을 지시한다. 휠 시험편을 이용하여 제안된 방법을 검증하였다.
요 약 주행 중인 차량의 타이어에서 발생하는 초음파 신호의 포락선에서 손상 물질에 의한 특징 신호의 주기를 검출하여 타이어 손상을 분별하는 방법을 연구하였다. 손상된 타이어는 주행 시 회전에 의해 주기성을 갖는 신호를 발생하기 때문에 이를 펄스화하고 펄스 간의 시간 간격을 밀도함수로 나타내어 우성 주기를 검출하였다. 펄스화하기 위한 임계값은 포락선 신호를 이동평균필터 처리하여 결정하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 약 50km/h, 80km/h일 때, 시간밀도함수의 결과는 제 1 피크시간이 156ms, 102ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어의 회전주기와 일치하였고, 한 개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어의 회전주기와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
유비쿼터스 환경을 위한 센서 네트워크 분야에서 RFID 관련 기술들은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. RFID는 정보의 실시간 처리 및 네트워킹의 특성으로 현재 사용되고 있는 바코드를 대체하여 유통 및 물류 분야 등의 산업 전반과 각종 원격측정장비 그리고 보안분야에 걸친 다양한 응용 서비스분야에 이용되고 있다. 현재 RFID 기술을 이용한 항만의 관리 시스템은 컨테이너 차량의 이동, 화물 장치, 화물 선적 등의 분야에 이용되어 작업 시간의 단축 및 정보의 정확성의 향상 등에 이점을 제공하고 있지만, 물적 자원을 위주로 운영되고 있어 인적 자원에 대한 관리는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 항만 내 작업인원에 대하여 2.4GHz 대역의 RFID 태그를 소지하게 하여, RFID 리더를 통해 위치 정보를 수집하여 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 효율적인 번호판 인식을 위하여 번호판 영역 식별과 문자 분리, 문자 인식에 적합한 번호판 인식 시스템을 위한 방법들을 제안하고자한다. 번호판 영역 식별에는 실시간 처리가 가능하도록 속도가 빠르고, 번호판 영역의 누락이 없는 방법이 필요하다. 제안된 알고리즘은 효율성을 입증하기 위하여 역전파 알고리즘만을 이용한 인식시스템과 SVM만을 이용한 인식시스템 그리고 제안한 인식 시스템을 각각 실험하였다. 그 결과 역전파 알고리즘을 이용한 경우 87.9%, SVM의 경우91.4%의 번호판 인식을 한 반면 제안된 알고리즘은 98.6%의 인식률을 나타내어 최소 7.9%에서 최대 12.2%의 인식률이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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