• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.1-13
• /
• 2011

현재 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 통행료자동요금징수시스템이 전국 영업소에 구축 되면서 많은 차량용 단말기가 보급되었다. 이러한 통행료자동요금징수시스템 및 차량용 단말기의 인프라를 이용한 교통정보 수집 및 제공, 신호제어, 대중교통정보제공 및 관리 등 다양한 분야의 ITS 서비스를 위한 연구개발 및 사업화가 추진 중에 있다. 특히 차량용 단말기와 통행료자동지불시스템에 사용되는 노변장치를 이용한 교통정보 수집 및 제공 부분에 많은 연구가 이루어지고 있지만 DSRC의 응용 부분 표준과 교통정보 수집 및 제공을 위한 정보교환 표준이 명확하게 이루어지지 않았다. 이에 국토해양부에서 고시한 "기본교통정보교환 기술기준IV"를 DSRC 통신에서 교환되는 Action 프리미티브를 활용해 DSRC관련 표준의 수정 없이 표준화된 교통정보를 수집 및 제공하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 표준적용방안을 현재 ETCS(Electronic Toll Collection System)에서 사용되는 RSE(Road Side Equipment)와 OBE에 적용하여, 실제 도로에서 4대의 차량을 이용한 다양한 주행시험을 통해 시스템의 유효성 및 성능을 확인 하였다. 도로 주행시험 결과 약 97%의 통신 성공률을 통해 본 논문에서 제안한 표준 적용 방안의 유효성을 확인하였고, 약 3%의 실패를 통해 교통정보와 그 외 서비스 부분의 적용을 위해 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.73-84
• /
• 2000

차량용 자동 항법장치가 실생활에 적용됨에 정확한 자동차의 위치를 표현하기 위해서 맵매칭 기술에 대한 중요성은 더욱 부각되고 있다. 맵매칭 기술은 GPS의 오차, 수치지도의 오차 등으로 발생하는 오류를 극복하기 위한 과정으로서 자동 항법시스템은 물론 기타 관련분야인 GPS영역등에도 반드시 필요한 기술중의 하나이다. 그러나, 지금까지 맵매칭에 대한 기술을 정확하기 구분하여 기술하거나 가장 적합한 알고리즘을 제시하지 못하고 있는 바, 본 논문에서는 그 동안 개발된 많은 맵매칭 기술에 대하여 크게 지형정보와 위상구조를 토대로 2가지 유형으로 구분하여 각 기술별 문제점과 개선 방안을 소개하였다 더 나아가, 최근 미국 전부의 주도로 SA(Selective Availability) 개념이 사라짐에 따라, 쉽게 적용할 수 있는 간단한 형태의 맵매칭 알고리즘을 제시하였고, 향후의 응용방안에 대하여 간단히 언급하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1495-1501
• /
• 2011

본 연구는 동력전달 장치인 추진축이 차량 주행중 상하운동에 따라 생기는 자재이음의 내구성에 대한 강도 해석을 하였다. 유니버설 조인트에서의 최대 등가 응력과 전변형량은 요크 부분에서 $1.3177{\times}10^3$Pa및 $3.6148{\times}10^{-4}$m로 크게 나타났다. 'SAE bracket', 'SAE transmission' 및 Sample history'의 불규칙 피로 하중들 중에서는 하중의 변화가 극심한 SAE bracket'의 경우가 사용 가능 수명이 15951 Cycle 정도로 가장 짧은 것을 볼 수가 있고 하중의 변화가 가장 완만한 Sample history'에서 사용가능 수명이 $2{\times}10^7$ Cycle 정도로 가장 긴 것을 알 수 있었다. 피로 하중의 빈도수로서는 SAE Bracket history'가 80% 정도로서 가장 높게 나타나 파손의 가능성이 큼을 알 수 있었고 Sample history'가 5%로서 가장 낮게 나타났다. 그리고 구속 조건을 가하여 한 Harmonic response 해석에서의 최대 변위는 58Hz에서 일어났다. 이러한 진동수에서의 최대 변위는 0.00261m가 되었다. 본 연구의 결과를 종합하여 동력전달 장치인 추진축에 응용한다면 그 파손 방지 및 내구성을 예측하는데 활용이 클 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.267-270
• /
• 2021

자동차 진단을 위해서는 자동차 전자 장치인 ECU(Electronic Control Unit)로 구성된 전자 장치를 통해 다양한 통신방식을 활용하여 ECU 내 또는 ECU 간 진단 데이터를 수집하고 진단데이터를 관리하여 이뤄지고 있다. 통신 방식으로는 LIN, CAN, FlexRay 등이 주로 사용되고 있다. 최근에는 Ethernet 기반으로 유선/무선 통신을 활용하고 있다. 자동차 진단을 수행하려면 ECU에서 발생되는 진단코드를 알고 있어야 하고, 진단통신을 이용하여 진단 데이터를 수집할 수 있어야 가능하다. 또한, 자동차 진단에 필요한 응용소프트웨어가 구성되어야 ECU로부터 진단데이터를 관리할 수 있다. 많은 자동차 제조사가 자동차 전장 표준인 AUTOSAR 표준을 기반으로 ECU를 제작하고 있으면, 소프트웨어 구조 또한 표준에 따라 적용될 수 있도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 AUTUSAR 표준의 자동차 진단 통신 방식을 이해하고 진단 데이터 구성과 처리 방식에 대해서 연구하였으며, 소프트웨어 컴포넌트와 진단통신, 진단 이벤트 처리에 대한 내용에 대해서 연구하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.181-192
• /
• 2017

최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.

• 서비스연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.43-54
• /
• 2021

본 연구는 자율주행시대에 적합한 차량 실내 인테리어 디자인 중에서 실내 공간, 편의장치를 중심으로 진행하였으며 STEEP 분석법을 적용하여 미래 자동차 실내디자인 모델을 제시하였다. 서비스디자인 방법론을 적용하여 레이아웃의 재배치와 운전자 중심의 정보 제공 목적으로 설치되었던 디스플레이 장치의 변화를 다루고 있다. 커넥티드, 인포테인먼트 등 다양한 목적을 위한 디스플레이의 종류와 설치 위치에 대한 변화가 예상된다. 특히, 이런 분석을 통해 미래 자율주행 자동차에서 지내게 되는 실내 인테리어 연구를 통한 트렌드와 경험을 연구함으로서 이후 후속연구에서는 실제 개발과 응용을 위한 기초 자료로써 활용될 것이다. 5단계로 진행한 연구 과제를 STEEP과 연계하는 미래트렌드 도출과 FGI를 통한 전문가들의 자문을 거쳐 핵심동인을 추출 하였다. 이를 통해 이후 실내디자인에 하나의 방향으로 제시했다. 사용자 중심의 참여형 디자인 방법을 통해 자율주행차에서 기대 할 수 있는 체험과 경험을 위주로 감성적인 키워드 도출법을 사용하였다, 도출된 동인을 미래사회 5대 트렌드와 묶어서 요약정리 하였고 각 도출된 동인들에는 해당되는 기술 분야를 함께 고려할 수 있도록 그룹핑을 했으며, 자율주행 Level에 따라 수요자가 경험할 수 있는 요소를 더하기도 했다. 이는 미래 자율주행차 산업은 개인적 성향뿐만 아니라 다양한 사회적 이슈와 관점에서 바라본 실내 레이아웃, 편의장치 등의 서비스디자인 트렌드에 대한 연구가 이어져서 보다 다양한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.2581-2585
• /
• 2010

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.520-523
• /
• 2010

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 보안 분야에 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.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.8940-8947
• /
• 2015

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.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.23-31
• /
• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.