본 연구에서는 GIS, GPS, Web기술을 이용하여 레미콘 차량의 운행상황과 이동경로 등을 실시간으로 파악 한 후 차량의 위치와 목적지 도착시간, 복귀예정시간 등을 예측하는 레미콘 차량 관제 시스템을 레미콘 배치플랜트의 도입 시 효율성을 평가하였다. 그 결과 공사현장에서 복귀하는 레미콘 차량의 도착시간이내 복귀거리등을 사전에 미리 차량관제서버로 전송해 주는 알림기능으로 인해 배치플랜트의 다음 배차를 위한 레디믹스가 반자동적으로 작동하여 차량의 대기나 다음 배차를 위한 차량 위치 파악 등의 지연시간이 현저히 감소되었다. 이는 1일 8시간을 기준 20대의 레미콘 차량을 분석 한 결과 실시간 운행정보를 통한 배치플랜트의 가동으로 인해 1일 155분의 시간이 절감되어 일 평균 2.5대의 레미콘 차량의 추가적 운행이 가능하였으며, 이를 비용으로 환산시 일 평균 90만원, 월 약 1920만원의 추가적인 이익이 발생하여 레미콘차량 관제 시스템에 따른 배치플랜트의 작동은 기업차원에서의 경제적 측면을 고려할 때 매우 효율적인 것으로 판단되었다.
텔레매틱스 시스템은 이동통신(CDMA)과 GPS를 기반으로 차량과 정보센터를 연결하여 차량 운행 중 요구되는 각종 정보를 실시간으로 제공하는 시스템이다 이러한 텔레매틱스 시스템의 주요 기능 중 하나가 차량 원격 진단 및 사고 통보시스템으로 차량 주행 중에 각각의 EMS. TMS. ABS/TCS. ABAG 등에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고. 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신을 통해 정보센터로 전송하여 이를 D/B화함으로써 효율적 차량 관리가 가능하다. 또한 긴급 상황 발생 시 (차량사고 또는 고장) 센터로 자동 통보하여 빠른 인명 구조와 적절한 차량 견인 조치가 가능하다.
차량의 종류(차종)에 관한 정보는 ITS(지능형 교통시스템) 및 각종 교통 관련 분야에서 각종 교통 분석 및 지표로 활용될 수 있는 기초 정보이며 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량의 크기를 바탕의 이륜, 소형, 중형, 대형 등 4종으로 차량을 분류 하였다. 차량영역 획득 과정에서 발생하는 잡음 및 조명변화 등 환경적 요인을 극복하고자 윤곽선정보와 배경차분법을 이용해 획득된 차영상 정보의 합영상을 획득하였다. 실험영상으로는 실제 교통관제 시스템에서 획득된 영상을 사용하였으며 실험결과 90%이상의 인식률을 보였다.
최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용 하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBDII 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인 할 수 있게 하였다.
ITU-R은 권고 M.1310에서 교통정보 및 제어 시스템(TICS)과 관련된 여러 가지 항목을 권고하고 있다. TICS는 지상 교통 시스템의 안전과 효율성 및 관리방법을 향상시키기 위해 컴퓨터, 통신, 위치정보 그리고 차량기술이 집약된 시스템으로 TICS 중 차량의 직접적인 주행과 관련된 차량 제어 시스템(AVCS)은 충돌 방지를 위해 요구되는 몇가지 사항을 포함하고 있으며 그 가운데 차량 레이더는 운전자의 보조를 통한 안전한 차량 운행을 위해 적용 가능한 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 차량 레이더의 국제표준화 동향, 제외국의 차량 레이더 법규 동향 및 개발동향에 대하여 살펴볼 것이다.
기존의 영상검지기는 한정된 구간에서 차량을 추출, 추적하는데 본 논문에서 제안한 카메라간 연계 추적 방법은 두 대의 카메라를 서로 연계하여 차량을 추적함으로써 넓은 구간에서도 효과적으로 차량을 추적할 수 있다. 한 대의 카메라는 전방을 검지하고 다른 카메라는 후방을 검지하여 전방 검지영역에서 추적한 차량을 후방 검지영역에서도 연계하여 추적하게 된다. 연계 추적을 위해 전방 카메라에서 취득한 차량의 차선정보와 차량의 대표 gray level 정보를 후방 카메라로부터의 영상 분석시 이용하여 차량 연계 추적을 한다.
본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.
알려진바 한 해 우리나라에서 200여 건 이상의 차량 급발진으로 추청 되는 사고(Sudden Unintended Acceleration, SUA)가 발생하지만 지금까지 명확하게 급발진으로 추정되는 사고의 원인을 밝혀내지 못해 사고를 당한 운전자는 막대한 정신적, 물질적 피해를 보고 있다. 이에 차량의 급발진으로 추정되는 사고 시 차량의 상태 및 원인 파악을 위하여 차량 내 설치되는 OBD-II(On Board Diagnostics-II)와 운전자의 발쪽을 촬영하는 Foot Camera를 이용하여 통합 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다. 지금까지의 블랙박스 시스템은 단순히 사고 시 영상을 촬영 저장하여 운전자에게 보여 주는 장치라면 현재 구현하려는 통합시스템은 블랙박스 자체에서 이동 통신을 통한 차량데이터 실시간 서버 전송 및 스마트 폰과 스마트 패드의 앱(App)으로 OBD-II와 메인서버와의 통신을 통해 사용자 차량의 현재 상태, 차량의 이상 유무, 소모품 교환 시기, 차량사고 시 영상 및 급발진 추정 시 차량상태, 위치, 이동거리, 운전자의 발쪽 영상 저장 및 재생 등 사용자가 필요로 하는 다양한 기능과 정보들을 블랙박스 하나로 통합하여 구현 할 것이다. 이 시스템이 개발되면 차량 관리에 서툰 여성 운전자들, 좀 더 체계적이고 손쉽게 내 차 정보를 원하는 운전자들과 전 세계 자동차 소비자들의 관심사인 급발진에 대한 사고 분석이 정확해 질 것으로 여겨진다.
지능형 교통시스템에서는 노변장치와 차량의 통신장치간 정보교환을 통해 차량의 정보를 수집한다. 그리고 한 노변장치의 통신범위 내의 차량밀도는 시간에 따라 바뀐다. 차량밀도가 높아지면 한 노변장치에서 수집되는 차량정보가 많아지고 패킷의 충돌 확률이 높아진다. 본 논문에서는 차량밀도에 따라 전송속도 및 전송주기를 변경하여 패킷 수신율을 높이는 IEEE 802.11p 기반 적응 전송 알고리듬을 제안한다. 차량 간 통신 프로토콜 표준인 IEEE 802.11p MAC프로토콜을 ns-2.33으로 구한하여 차량밀도의 변화에 따른 성능을 평가하였다.
본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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