기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.
본 논문은 보행보조기 사용자의 사용자 의지 파악을 통해 보행보조기의 최적 구동 방법을 제시하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로써 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행 의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 퍼지 기반의 알고리즘을 적용한다. 먼저 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도에 대해 퍼지 알고리즘을 적용하였다. 퍼지알고리즘으로부터 나온 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 최적의 보행 시스템을 구축하였다. 이 모든 과정을 실험을 통해 검증하였다.
차량에 사용되는 ECU에는 CPU 코어, 차량통신 콘트롤러, 메모리 인터페이스, 센서 인터페이스, I/O 인터페이스 등이 집적되어 있다. 현재 사용되는 차량용 ECU는 대부분 자사만의 독점적 프로세서 아키텍쳐로 개발하였으나, 최근 자율주행자동차 및 커넥티드카에서 소프트웨어 범용성을 위해 ARM, RISC-V와 같은 표준 프로세서를 기반으로 한 차량용 ECU의 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 명령어 집합이 무료로 공개된 RISC-V를 기반으로 하여 주차 보조 시스템에 사용하기 위한 차량용 ECU를 설계하였다. 개발된 ECU는 32b RISC-V CPU 코어, CAN, LIN 등의 IVN 콘트롤러, ROM, SRAM 등의 메모리 인터페이스, SPI, UART, I2C 등의 I/O 인터페이스를 내장하였다. 65nm CMOS 공정에서 구현한 결과는 동작 주파수 50MHz, 면적 0.37㎟, 게이트 수 55,310개였다.
고속철도차량의 국내기술확보를 위해 한국형 고속전철이 개발되어 단품시험, 완성차시험, 공장시험 등을 통해 기본적인 성능을 확인한 후, 현재는 본선시운전 시험을 실시하고 있다. 시제차량의 성능 및 기능을 종합적이고 효율적으로 확인하기 위해 고속철도 시운전 시험시 상시 계측시스템을 시제차량에 설치하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 이용하여 보조전원장치에 대한 성능평가와 고장진단을 실시한 것에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 하이브리드 전기자동차의 전장시스템 에너지 공급을 위한 보조배터리 충전용 저전압 직류 변환장치(Low voltage DC-to-DC Converter, LDC)를 제안한다. 차량 탑재용의 특성상 소형 경량화 설계 기술을 통한 연비증가, 동력성능의 향상이 매우 중요하다. 본 논문에서 제안하는 LDC는 부스트와 포워드 컨버터 구조를 혼합한 형태로 부스트 컨버터의 입력 인덕터를 변압기로 대체하여 포워드 컨버터와 결합시킴으로서 출력전압의 승 강압 동작을 구현한다. 따라서 차량 시동 시 내연기관을 구동하기 위한 승압모드로 동작하고, 그 외 일반적인 경우는 차량 내 각종 전장부하에 전력을 공급하기 위한 강압모드로 동작된다. 제안된 컨버터의 동작 모드에 따른 이론적 분석을 시행하고 PSIM을 이용한 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증한다.
최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.
차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.
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 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.
본 논문은 ISO 17387규격에서 제공하고 있는 차선변경 보조시스템(LCDAS)에 기반을 둔 중단거리 차량용 레이더 시스템을 개발하였다. 사용한 규격에서는 지능형 이동 시스템에서 사용하고 있는 성능 요구사항과 시험 과정에 대해 기술되어 있다. 중단거리 차량용 레이더 시스템은 최대 80m까지 목표물을 검출할 수 있으며, 갱신주기는 50ms로 단축할 수 있도록 설계하였다. 또한, ROI 전처리 기술을 활용하여 신호처리에서의 계산량을 대폭 감소시킬 수 있었다. 최종적으로, 실제 운전 상황을 설정하여 실제 시험을 수행하였으며, 두 가지의 시나리오를 설정하여 성능을 평가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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