바야흐로 21 세기를 열었던 유비쿼터스 기술은 그 결과물로써 스마트 기기를 낳았다. 그리고 본격적으로 스마트 시대를 열었다. 이에 단순히 탈것에서 진화하기 시작한 자동차는 IT기술과의 접목을 자연스레 하게 되었으며 이어서 스마트 자동차로의 진화적 완성을 시도하고 있다. 이러한 스마트 자동차는 기본적으로 차량 통신 네트워크 기술은 차량내 네트워크(IVN), 차량간 통신 네트워크(V2V communication network), 그리고 차량과 인프라간 통신 네트워크(V2I communication network)로 구성이 된다. 본 고에서는 차량 통신 네트워크 기술의 개념과 서비스, 시장 전망, 그리고 최근 기술개발과 표준화 동향을 알아본다.
종래 도로상의 차량검지기들은 기후변화 및 도로환경의 변화, 물리적인 변화에 영향을 받아 감지의 정확도가 떨어져 신뢰도 높은 교통정보를 생성하기가 어렵고, 제품의 가격이 고가이며, 설치 및 유지, 보수에 많은 비용과 인력이 요구된다. 본 연구에서는 종래의 차량 검지기가 지니는 문제점들을 해결하여 어떠한 환경하에서도 신뢰성 있는 차량 주행정보를 제공하며 동시에 유지, 보수 비용이 저렴한 검지기로서 AMR(Anisotropic Magneto-Resistive) 센서를 이용하여 도로상의 차량 이동에 따른 지구자기장(Earth Magnetic Field) 변화를 감지하고 차량의 이동상태를 파악하는 교통량 계측장치를 제시한다.
2001년 이후 Car Navigation System(이하 CNS)을 장착한 차량이 급증하는 가운데 많은 기업들이 차량의 위치 오차를 최소화 시키는 노력에 힘쓰고 있다. 본 논문은 CNS에서 발생되는 차량의 위치 오차를 최소화하기 위한 일환으로 GPS(Global Positioning System) 위성으로부터 계산되어진 차량의 위치 좌표와 차량의 실제(true) 좌표간의 오차를 보정하여 디스플레이(display) 상의 오류를 방지할 수 있는 맵매칭(mapmatching)방법을 제시한다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 자동차 이용자 수가 증가하고 교통사고가 문제화되면서 사고를 최소화시키고 미연에 방지할 수 있는 차량보조시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그 중 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하는 시스템으로 어린이 통학차량에 부착하여 교통사고를 최소화시킬 수 있다. 본 논문에서는 DIO와 AVM 시스템을 접목시켜 차량의 문이 열리면 DIO를 통해 신호를 받고 모니터의 화면에 AVM 영상이 출력되는 시스템을 구현하여 어린이 통학차량의 교통사고를 최소화하였다.
본고에서는 차량통신을 통하여 차량간 협력을 하여 정보를 교환하는 C-ITS(cooperative intelligent transportation system)를 위한 최신 차량 통신 기술과 개발 현황을 소개한다. 그리고 C-ITS의 궁극적 목표인 차량 주행 안전의 확보와 원활한 교통흐름을 위한 차량 주변 상황 인지 기술에 대한 기술 개발현황을 소개하여 차세대 ITS 시스템의 발전방향을 알아본다.
본 연구에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경회로망을 이용하여 차량 번호판 인식 시스템을 구성하였다. 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터는 LVQ 신경회로망의 입력으로 사용되어 인식 과정을 수행한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하여 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.
최근, 차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 기존의 자동차 블랙박스들은 차량의 외부영상이나 이미지만 저장 되어 사고가 났을 때 차량의 주행상태를 알지 못한다. 자동차에는 차량의 상태를 알기 위하여 여러 가지 계측과 제어를 위한 센서를 탑재하고 있으며 이러한 장치들은 ECU(Electronic Control Unit)에 의하여 제어되고 ECU들 간의 통신을 위해 2006년도에 모든 차량에 의무탑재 되어진 OBD2(On-board diagnostics) 프로토콜이 사용되고 있다. OBD2 프로토콜의 사용으로 차량의 많은 ECU에서 발생되는 여러 주행 데이터를 블랙박스의 자료로 사용 할 수 있어서 운전자는 좀 더 확실한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존의 영상과 이미지 정보만 저장되는 것이 아닌, OBD2 프로토콜을 이용하여 차량의 정확한 주행 데이터를 사용한 스마트 블랙박스 시스템을 구현 하고자 한다.
최근의 차량 산업은 차량 내 전자장비들을 하나로 묶을 수 있는 네트워크들이 발달되고, 이에 따라 각각의 네트워크간의 통신이 중요시 되고 있다. 현재 차량에 사용되고 있는 네트워크로는 CAN, LIN, MOST, FlexRay 등이 사용되고 있다. 여러 가지 네트워크들이 생겨나면서 네트워크를 이용한 여러 가지 응용들도 생겨나게 되었고, 이로 인해 운전자들도 좀 더 편리한 환경에서 차량을 운전하고자 하는 욕구가 많아지고 있다. 차량내의 다른 네트워크 환경을 하나의 통합된 환경으로 만들어주기 위한 게이트웨이 연구가 활발히 이루어진다면, 보다 많은 응용들이 개발될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 주로 차량의 Body Train 쪽 제어에 사용되는 CAN bus 네트워크와 인포테인먼트 시스템을 제공해주는 MOST 네트워크간의 게이트웨이를 이용한다. 통신을 통해 CAN Node중의 하나인 차량속도를 MOST Navigation 으로 전송하여 차량이 터널에 진입하여 GPS 정보를 얻어올 수 없을 때도 차량의 현재 속도정보를 Gateway를 통해 Navigation으로 실시간으로 전송하는 기술을 이용하는 차량 자동 안전제어 시뮬레이션 시스템 설계하고 구현하고자 한다.
본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
다수의 차량이 주행하는 도로 환경에서 차량들을 플라툰(platoon) 단위로 형성하면 도로의 수용 가능 차량 대수(도로 용량)가 증가할 뿐만 아니라 운전자의 운전 편의성이 제고될 수 있다. 기존 차량 플라툰 방식에서는 일부 한정된 차량들로 플라툰을 형성하고 그 중에서 특정 차량을 플라툰 리더(leader)로 지정한다. 이와 같은 플라툰 방법의 경우 플라툰에 참여 가능한 차량이 제한적이기 때문에 플라툰이 도로 용량 증가에 기여하는 것이 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 임의의 차량이 플라툰 리더가 될 수 있도록 허용하며, 플라툰 리더로 선정된 차량을 기준으로 플라툰을 적응적으로 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방식에서는 차량 간 주기적인 비콘(beacon) 메시지 교환을 통해 획득한 주변 차량의 상대 속도 및 위치 정보를 이용해서 플라툰 리더를 선정한다. 도로 용량 증대 측면에서 제안 방식의 성능을 NS-3 기반의 시뮬레이션을 통해 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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