신경망을 이용한 영상인식은 여러 분야에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차량 번호 인식 및 특정 구역 입출 시 통제에 필요한 인가/비인가 차량 인식 시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 차량 번호에 대한 모든 정보를 확인하고, 차량 번호판을 정확히 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 그 밖에 신경망을 이용하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다.
2차로 양방향 도로(이하 2차로 도로)의 주요한 특징은 화물차량 등의 저속차량으로 인하여 발생하는 차량군과 차량추월 행태이다. 차량추종과 차량추월모형이 결합된 2차로 도로 교통류 모형을 개발하기 위해서는 2차로 도로에 적합한 차량추종모형의 개발이 필수적이다. 2차로 도로에서 고속차량은 저속차량의 후미에서 차량추종을 수행함과 더불어 추월을 수행하게 되며, 이 과정에서 짧은 차간거리가 발생하게 된다. 또한 저속차량을 추종하는 차량은 대항교통류의 차두시간분포 내에서 적정 공간을 이용하여 차량추월을 결정하게 된다. 따라서 2차로 차량추종모형은 짧은 차간거리에서 차량주행과 더불어 차두시간분포를 설명해야 한다. 추가적으로 국내의 2차로 도로규모를 고려하면 대규모 도로망을 모의실험할 수 있는 모형이 필요한 실정이다. 국내의 경우, 2차로 차량추종모형에 대한 연구는 거의 보고되고 있지 않다. 본 연구에서는 대규모 가로망에 적용이 가능하면서 2차로 도로의 차량추종행태를 보다 현실적으로 구현할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 실험적 평가 결과, 혼잡 교통류의 특성 중 하나인 가다서다(stop-and-go) 현상과 차두시간분포를 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량추종모형이 차량추월모형과 결합된 경우, 보다 현실적으로 2차로 도로 교통류를 설명할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 차량 통신망에서는 차량 안전 및 도로 교통 서비스에 더하여, 차량 통신 사용자들에게 email, ftp, 비디오 스트리밍 등 인터넷을 통한 서비스를 제공하기 위한 기술을 개발 중이다. 특히 차량 통신망의 특수성을 고려한 IP 이동성 제공 기술의 연구가 필요하다. 차량의 이동성 관리를 위해 Proxy Mobile IPv6(PMIPv6)를 차량 통신망에 적용할 경우, 차량의 빠른 이동 속도로 위치 등록에 따른 신호비용이 증가되는 문제점을 가지고 있다. 특히 차량 밀도가 높은 도로에서 많은 차량들이 고속으로 이동을 하게 되면 위치등록에 따른 신호비용이 증가하기 때문에 본 논문에서는 이동하는 다수의 차량들을 한 번에 LMA(Local Mobility Anchor)에 등록할 수 있는 방법을 제안하여 신호 비용을 줄이는 것을 목표로 한다. 수치 분석 및 시뮬레이션을 통해, 제안방안이 기존의 PMIPv6를 적용한 방식보다 신호 비용 면에서 효율적인 것을 확인하였다.
차량 간 통신 기술을 적용한 차량의 안전 시스템은 시시각각 변하는 정보를 주변 차량으로 신속히 전파될 수 있기 때문에 사고 발생 위험 최소화 및 추돌 사고의 확산을 방지할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 차량간 통신 지원을 위해 IEEE 802.11 DCF 기반 Flooding 기법을 활용한 정보 전달 기술을 활용하는 방안이 제시되고 있지만, 차량 밀도가 높아짐에 따라 채널 접근 권한 획득 확률이 낮아짐에 따라 전송 효율이 낮아지는 단점을 노출하고 있다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 각 차량들이 현재 주행상태에 따른 위험도를 감지하고 이에 근거하여 메시지 전송 빈도를 적응적으로 조절하게 하여 메시지 교환 효율을 증대시키는 방안을 제안한다. 또한, 제안 방안의 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 통해 기존 Flooding 기반 방안과의 비교 분석을 수행한다.
이 논문에서는 1년 전에 구입하여 8,500 km를 주행한 차량에서 발생한 화재사례를 분석하였다. 이 차량은 차량이 적색교통신호로 멈추었다가 파란불로 바뀌어 출발할 때 옆 차량이 경음기를 울려서 차량을 세워 확인해보니 엔진 쪽에 불이 붙어 있었다. 이 차량 화재는 배터리 + 단자에 삽입하여 나사로 조이는 고리의 전기적인 스파크로 인해 발생하였을 가능성이 높은 것으로 분석하였다. 그리고 그 고리의 전기적인 스파크는 제조결함으로 인해 발생한 것이므로 화재발생책임은 소유자나 운전자와 관련이 없이 제조자에게 있는 것으로 분석하였다. 이 차량화재의 화재발생책임과 관련하여 법원에서 제조자의 제조결함을 인정하였다.
화물의 수배송을 위한 차량의 배차 및 최적 경로 설계는 물류 서비스의 효율성 향상을 위한 가장 핵심적인 역할을 담당한다. 이 문제는 차량의 대수, 차량별 적재 용량, 차량의 총 이동거리와 같이 다양한 비용 요소를 동시에 고려해야 하기 때문이다. 최근 비용 최소화 및 운영 효율성 향상을 위해 TMS를 도입하는 사례가 증가하고 있으나, 현장에서 필요한 모든 요소를 고려하지 못한다는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 현장 전문가가 TMS의 결과를 경험과 직관에 기반하여 수정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 지금까지 총 비용의 최소화에 집중하고 있는 기존 연구들과 달리 서비스에 투입되는 자원 활용의 효율성과 형평성을 동시에 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 Cluster-First Route-Second (CFRS)기법을 활용한다. 고객의 위치를 기준으로 네 가지 클러스터링 알고리즘(K-Means, K-Medoids, DBSCAN, Model-based)과 Fisher & Jaikumar 알고리즘을 적용하여 고객들을 군집화하였다. 이 후, 군집별 최적의 차량 경로 계획을 수립하였다. 수치 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 CFRS 기법을 적용한 방안이 상대적으로 차량의 전체 이동거리와 평균 이동거리 및 이동시간이 더 절감될 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한, 차량별 방문하는 고객의 수에 대한 편차가 더 낮다는 사실로부터 기본적인 차량 경로 배정 유형에 비해 본 연구에서 제안하는 방안이 상대적으로 형평성 있게 업무가 할당되었음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 차량용량이 같지 않은 복수의 다른 종류의 차량을 고려하여, 차량이 이동하면서 배달과 수거를 동시에 수행하고 수거지점으로부터 화물을 수거하여 차고지로 운송하는 귀로 화물(Backhauls)을 갖는 PDP(Pickup and Delivery Problem)문제를 그 연구 대상으로 한다. 동시에 차량을 통해 이동되는 품목이 단일 품목이 아니고, 배달 및 수거시간제약조건을 갖는 다품목 시간제약 수송차량 배차문제를 Time-space network를 이용하여 정수선형계획문제로 정식화한다. 이를 최적화 S/W LINGO를 이용하여 위의 모든 제약조건을 만족하면서 운용되는 차량수와 차량의 이동경로를 최소화하는 해를 구하고, 분석한 내용을 보여주고자 한다. 덧붙여 위 문제의 입·출력자료를 데이터베이스화하여 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)과 통합한 차량운행경로결정 지원시스템을 구축하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
오늘 날 무선 통신의 범위나 그 서비스가 널리 사용됨에 따라, 무선 통신 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 차량의 상태를 가져오기 위하여 OBD-II 통신을 이용하고 획득한 데이터를 외부 서버로 전송하여 차량 내부에서 상태를 확인하는 시스템이 아닌 차량 외부에서 확인이 가능한 시스템을 구현하였다. 차량에 장착 된 각종 OBD-II 정보 및 다른 센서들로부터 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 후, 무선 통신 모듈을 이용하여 외부 데이터 서버로 전송을 하는 차량 상태 확인 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템은 가상의 차량 상태 시뮬레이터와 실제 차량에서 테스트를 진행하였으며 발생된 차량 내부정보는 OBD-II 커넥터를 이용하여 전송하였으며, 본 시스템은 에러 및 손실 없이 해당 데이터가 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 무선 통신 모듈 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 송신되는 것을 확인 하였다.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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