본 논문에서는 자계기반 무인주행 차량용 자계위치 인식장치의 성능향상에 대하여 다룬다. 자계위치인식장치는 자석의 위치를 검출하는 센서이다. 기존의 자계위치인식장치는 센서사이에 자석이 놓여있는 경우 자석의 위치를 검출하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이는 자석의 위치검출 정밀도가 떨어지고 차량이 무인주행 시 조향각 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자계위치 인식장치의 문제점을 극복하고 센서사이의 자석위치도 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위하여 실험을 행하고 결과를 분석하였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.
자율주행차는 센서와 인공지능으로 차량의 위치와 주변 상황을 인지하고 주행 경로를 계획하여, 자동차 스스로 교통법규에 따라 주행하는 차량이다. 이는 4차 산업혁명의 주역으로 2020년 상용화 될 전망이다. 2020년 자율주행차 세계 시장규모는 189억 달러로 예측되고 이를 위해 각국의 자동차사, ICT 업체들이 시장 선점을 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 자율주행 상용화를 위한 기술적 해결 이슈로는 센서, 인공지능, 빅데이터 분석, 기능안전, 정밀지도, 신뢰성 높은 차량통신, 차량 SW 플랫폼, 차량 사이버 보안 등이 있다. 이러한 기술적 이슈가 해결되어야 2020년 자율주행차 시대를 맞이하고 새로운 시장이 열리게 될 것이다. 자율주행차 상용화를 위해서 차량, ICT 기술, 도로 인프라 등 산업 융합 및 기업체 간 협업이 기술개발과 사업화를 성공시키는 중요한 열쇠가 될 수 있다는 것을 강조하며, 이번 특집호를 통해 자율주행 실현을 위한 핵심기술 및 표준화에 대한 전체적인 흐름과 방향을 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.
고도측정정도에 대하여 실제운용상태의 측정출력데이터는 차량의 진속도에 대해 10% 이내로 생각하면 차이가 없다. 또한 환경조건중 바람의 영향은 전술한바와 같이 풍속 10m/s에서는 30km/h인 경우 0.17%, 100km/j인경우 0.32% 또한 풍속 25m/s에서는 30km/h인경우 0.7%, 100km/h인경우 1.1%정도하는 것이 이론적으로 구해진다. 한편 기온의 영향도 원리적으로 초음파의 전번속도가 대기온의 영향을 받아서 오차요인이 되기 때문에 초음파헤드내에 온도센서를 실구해서 대기온을 거상측정하고 이 값으로서 속도연산을 포상하는 수단을 취하고 있다.
오늘날 자동차의 보급과 IT기술의 급작스러운 발전은 텔레매틱스라는 새로운 기술 분야를 창출시켰다. 텔레매틱스 서비스는 자동차 안의 차량 단말기를 통하여 자동차와 운전자에 필요한 다양한 형태의 정보 서비스를 제공해 준다. 본고에서는 텔레매틱스 기술을 활용한 차량 및 운전자 정보관리 시스템인 VDMS (Vehicle and Driver Management Systems)에 대해 기술하고자 한다. VDMS 시스템은 차량 내 센서들을 통해서 차량의 위치, 차량의 상태, 차량의 운행, 차량의 진단 정보를 추출하여 저장하는 차량정보 추출 및 저장 시스템과 수집된 운행정보를 분석하여 운행 패턴정보와 통계정보를 제공해주는 VDMS 정보관리 및 Visualization으로 구성된다.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기 위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문1)에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스 등의 IT 산업분야를 비롯하여 물류, 유통, 환경, 교통 등 산업 전반에 다양하게 응용되고 있으며 이들 기술이 공통적으로 요구하는 기술 요소 중의 하나는 센서노드의 위치에 관한 정보를 추적하고 관리하는 것이다. 본고에서는 무선 센서 네트워크의 응용분야로서 무선센서노드의 전파수신강도(RSS)에 기반한 위치측정 기법을 캠퍼스 내 차량 위치 측정에 활용하는 것을 제안하고 그 구현방안에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 무선센서노드의 최적의 경로 탐색 및 멀티홉 설정 방안을 고찰하였으며 실제 적용 시스템의 구성 및 동작 절차를 제안하였다. 실외환경에서의 실험 결과 제안된 방식은 캠퍼스환경에서 차량의 주차위치를 관리하기에 충분한 위치 정확도를 제공하는 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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