최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.
현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 태블릿 PC 환경에서 차량사고 발생 시 번호판 인식을 통하여 해당 사건의 증인을 확보 할 수 있는 증인 확보용 블랙박스 시스템을 제안한다. 이 방법은 기존의 블랙박스 기능에 추가적으로 영상에서 추출한 자동차들의 번호판을 인식하여 번호판 정보를 로그데이터로 저장하는 방식을 사용한다. 이로 인해 차량 사고에 대한 증인을 확보할 수 있는 시스템을 제공함으로써 사건에 대한 사용자의 불리한 입장을 완화 시켜줄 수 있는 객관적 데이터를 제공 및 저장하는 것을 목표로 한다.
교통사고의 여러 요인 중 대부분의 사고가 운전자의 특성과 운전행태가 교통사고에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 2006년 경찰청 사고건수 자료를 통하여 파악할 수 있다. 현재 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 출시되고 있다. 주행기록계, 차량용 블랙박스 등은 사고 후 차량의 주행데이터를 이용하여 사고발생 원인에 대한 명확한 해석이 가능하다. 그러나 사고를 미연에 방지해 줄 수 있는 시스템은 현재 개발되지 못하고 있는 것이 사실이다. 본 연구는 실험차량을 이용하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등의 안전운전관리 시스템의 업그레이드가 가능할 뿐만 아니라, 운전자의 위험운전 정도를 분석할 수 있는 임계값을 개발하였다. 개발된 임계값을 이용하여 운전자의 안전운전 습성을 도모하고 안전운전 관리업무를 체계화하는데 기여할 수 있을 것이다.
현대 사회는 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 급격히 발전을 이루고 있으며, 자동치 또한 예외가 아니다. 또한 자동차의 수가 늘어가면서 그에 따라 문제점도 많이 발생하고 있는데, 자동차 개체수의 증가와 더불어 가장 큰 문제는 자동차 사고로 인한 재산 및 인명피해가 급격하게 증가하는 것이다. 자동차 사고 시 빈번하게 발생하고 있는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치 미흡, 뺑소니 등으로 발생하는 2차 교통사고를 방지하기 위해 블랙박스 기반의 차량용 응급상황 감지 및 통보시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사고감지, 정보분석 및 정보운용기술을 바탕으로 기존의 블랙박스보다 차량상황 감지의 정확성을 높였으며, 현재 높은 보급률을 보이는 스마트폰을 이용한 응급상황 감지 및 통보시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 차량용 블랙박스는 단순히 차속 및 주행 거리를 기록하는 차량 운행 기록기의 기능을 넘어, 각종 센서 및 영상 처리, GPS 장치 등을 통하여 수집된 정보를 토대로 자동차 사고 분석이나 부품 결함을 발견할 수 있는 기능을 추가 하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문은 자동차로부터 얻을 수 있는 정보를 다각도로 분류해 보고 자동차 사고 중 가장 놓은 비율을 차지하고 있는 차대차 사고재현을 위한 필수적인 파라미터를 선정함으로써 제한된 프로세싱 자원 하에서 사고 재현 효과를 극대화 할 수 있는 영상 블랙박스 모델을 제안하고 수집된 파라미터의 분석 절차를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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