차량 안전 통신(VSC : Vehicle Safety Communication)은 차량의 각종 통신 장치들을 이용하여 교통 정보 획득과 주변 차량 사이에서 정보 교환을 통해 차량의 안전을 도모하는 기법이다. VSC 기법에서는 도로 위에서 발생할 수 있는 사고를 미리 방지하기 위해 차량 간 경고 메시지를 사용한다. 차량 간 메시지를 전송하기 위해서 브로드캐스트 전송기법을 이용하게 되는데, 이는 각 차량 간 메시지 전송을 위한 연결이 이루어지지 않았기 때문이다. 이렇게 브로드캐스트 기법을 사용하게 되면 차량은 자신이 받은 메시지를 다른 차량에게 재전송하게 되고, 또 다른 차량 역시 해당 메시지를 재전송 하게 되어 전송되는 메시지의 수도 점차 증가하게 된다. 이러한 현상을 브로드캐스트 폭풍 현상이라 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 간에서 발생되는 브로드캐스트 폭풍 현상을 줄이기 위해 차량의 진행 방향과 속도를 이용하여 메시지의 재전송 범위를 제한함으로써 재전송 메시지를 줄이도록 하는 기법을 제안하고자 한다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다. 그러나 개발된 차량 관리 시스템들은 각 시스템마다 서로 다른 차량 위치 데이터 저장 구조 및 질의 처리 방식과 색인 기법 등을 활용하기 때문에, 시스템간의 호환 및 정보 교환 등에 어려움을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 차량 관리 시스템간의 정보 교환 및 차량의 위치 및 궤적 데이터의 효과적인 질의를 지원하기 위한 이동 객체질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 관리 시스템을 구현한다. 제시된 이동 객체 질의어는 SQL를 기반으로 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 렌 도착 시간 및 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동에 대한 정보를 얻기 위해 지원된다. 그리고, 물류 차량 관리를 포함한 다양한 이동 객체 관리 시스템에서 이러한 이동 객체 질의어와 같은 어떤 표준화된 질의어를 지원할 경우, 서로 간의 정보 활용에 많은 도움을 줄 수 있다.
적응순항제어시스템은 선행차량과의 거리와 속도를 자동적으로 안전하게 유지하여 운전의 안전성과 편의성을 향상시키는 시스템이다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템의 안전성을 향상시키기 위한 연구를 수행하였다. 적응순항제어시스템의 작동 상태 및 주변 차량 정보를 운전자에게 제공해 주기 위한 시각 및 음성정보 전달장치를 설계 및 제작하였다. 시각정보 전달장치를 통해 선행차량과의 차간거리, 속도, 가감속 상태 등을 운전자에게 전달하였고, 음성정보 전달장치를 이용하여 선행차량과의 근접거리 경보 등의 메시지를 전달하도록 하였다. 이러한 조건에서 운전자가 적응순항제어시스템을 사용하여 운전하는 경우, 시각 및 음성정보 전달장치의 유무에 따른 차량 조작과 차량 운전 성향 및 특성의 변화를 살펴봄으로써 정보전달장치를 통한 안전성 향상에 관한 영향을 연구하였다. 연구 결과, 운전자에게 정보 전달장치를 통해 정보가 제공되었을 경우, 운전자는 차량의 운전 및 적응순항제어시스템 사용에 있어 편안함을 느낄 수 있었고, 선행차량과의 차간거리를 보다 넓게 설정하여 주행 안전성을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정보전달장치를 통한 정보 수집이 차량 운행에 저해 요인으로 작용하지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 정보전달장치를 통한 정보전달은 운전자에게 적응순항제어시스템에 대한 편의성 및 효율성, 안전성을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 차량 내에 설치된 카메라를 이용하여 전방차량을 인식하는 FCW(Forward Collision Warning)시스템에서 주행 중인 전방 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 전방 차량의 후보 영역을 검출하기 위해 Haar-Adaboost를 이용하였으며 검색된 차량 후보 영역 내의 에지 정보를 이용하여 차량 후보 영역을 필터링하였다. 필터링된 차량 영역은 영역기반과 Kalman 예측치를 이용하여 차량을 추적하는 방법으로 차량 검색기가 차량 영역을 검색하지 못하는 경우 Kalman 예측치를 통해 차량 후보 영역을 예측하고 예측된 차량 영역을 검증함으로써 효율적인 전방 차량 인식이 가능하였다. 본 제안 방법을 실험한 결과 이전 프레임에서 추적되던 차량 후보 영역이 현재 프레임에서 Haar-Adaboost가 차량 후보 영역을 검색하지 못하는 경우에 영역기반과 Kalman 예측치를 통하여 현재 프레임에서 전방차량을 연속적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 제안 방법은 영상을 이용한 FCW 시스템에 사용될 수 있을것으로 사료된다.
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
최근 차량 네트워크에서 포그 컴퓨팅 기능을 적용하는 새로운 연구가 진행 중이다. 특히, 최근 개발 중인 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 처리가 가능하며 이를 장법을 통해 안정된 차량 및 교통 서비스를 제공할 수 있다. 이런 차량 포그 컴퓨팅 기술은 교통 정보 수집, 운전 정보 제공, 스마트 교통 통제 및 도로 안전 메시지 등의 정보를 차량에 빠르게 전달할 수 있다. 본 논문에서는 차량 포그 컴퓨팅 기술을 리뷰하고 교차로 환경에서 차량 포그 컴퓨팅 기반 안전 메시지 전달을 위한 교통 시스템을 제안한다. 특히, 제안하는 기법은 대기 시간에 민감한 안전 메시지를 빠르게 전송할 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 24GHz/77GHz 차량용 거리감지 레이더 센서를 이용하여, 차량 충돌 방지 알고리즘을 제안하고자 한다. 알고리즘은 고주파 거리 감지센서에서 측정된 전압을 이용하여, 전후좌우의 차량의 접근 정보를 획득하고 이를 효율적으로 이용하여, 여러 가지 상황에 따른 차량충돌방지를 할 수 있도록 설계되어 있다. 제안된 차량방지 알고리즘은 현재 운행 중인 속도를 기반으로 속도구간별 운행정보를 계산하여 충돌방지를 위한 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 차량충돌방지 알고리즘은 차량 주행에서 좌우 차량충돌 없이 효율적으로 운행을 하는 특성을 보였다.
차량검출에 관한 연구는 교통량 관측을 위해서 가장 기본적이고 필수적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통 정보 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 여러가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 하지만 일반적인 영상기반 시스템에서는 기상상태에 관해서 민감하게 반응하지 못하는 단점이 있다. 악천후가 발생하는 환경에서 영상의 노이즈는 차량의 교통정보 추출에 있어서 심각한 성능의 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 함께 기상 상태에 대해 영향을 덜 받는 향상된 차량정보 추출 방식을 제안 하였다. 제안된 방법은 에지를 기반으로 추출된 차량영상으로부터 비나 눈으로 인한 악천후 때문에 생긴 영상 잡음을 제거 하는 방식으로 기존의 방식에 비해 차량검출 정확도의 오류가 감소되었다. 본 논문에서 제안한 robust 한 차량검출 방법을 기반으로 하여 차량추적, 차량계수, 차종분류, 그리고 속도측정을 수행하여 각 도로의 부하르 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련되 여러 가지 교통 정보들을 추출하는데 응용될 수 있다.
차량 및 운전자를 효율적으로 관리하면 운행에 따른 연료소모량을 감소할 수 있으며 유류비를 줄이고 배출가스를 감소시켜 친 경제 및 친 환경 주행을 할 수 있다. 그러나 차량 및 운전자를 효율적으로 관리하기 위한 구체적인 정보가 부족하다. 따라서 본 연구에서는 실 차량에 차량 및 운전자 관리 시스템 단말을 설치하고 실제 주행 중에 수집된 차량 정보를 분석하여 연료소모에 관련된 요소들을 분석하였고, 친 경제 및 친 환경을 지원하기 위한 구체적인 가이드라인을 제안한다.
본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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