논문에서는 지능형 차량에 적용하기 위해 보행자의 의도를 분석하여 보행자와의 사고를 미연에 방지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블랙박스 영상으로부터 실시간으로 보행자를 검출하고, 소실점을 바탕으로 한 보행자의 상대 위치와 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 방향 정보를 추출한다. 이러한 보행자의 정보와 차량의 현재 속도에 기반한 차량 정지 거리를 이용하여 보행자와의 충돌 위험도를 파악하는 퍼지 로직을 구현하였다. 최종적으로 퍼지 로직의 출력 정보인 충돌 위험도에 따라 운전자에게 경고를 주도록 하였다. 마지막으로 실제 주행 영상을 이용하여 제안된 시스템의 성능과 한계점을 분석하였다.
차량 인식 기술은 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 차량이 나타날 수 있는 관심 영역을 설정한 다음 미리 학습된 검출기를 통한 Haar-like와 Adaboost 알고리즘으로 차량 후보 영역을 검출하고 중복된 영역을 제거하기 위인식 기술해 클러스터링 기법을 적용하고, 칼만필터로 프레임 영상에서 차량을 추적 하고, 다시 중복된 영역에 대해 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 주행 중에 보행자의 인식 및 추적을 위해서 차량에서 촬영된 영상정보를 이용하여 주변의 보행자를 찾고, 사고 위험성이 있는 보행자를 인식하기 위해서 보행자 파악 및 보행자와의 거리를 측정하기 위한 연구를 하고자 한다. 본 논문에서는 차량에 정착된 카메라를 통한 보행자 인식 기술에 대해 연구 하였다. 제안한 방법은 보행자 인식 단계에서 Cascasde HOG, Haar-like 알고리즘을 적용하였고, 추적 단계에서 칼만 필터와 클러스터링 기법을 결합하여 실시간으로 보행자를 인식 및 추적하였다.
Event Data Recorder(Car Black-Box) with WiFi dongle have been released, and the platform of the majority is the Linux platform. This is because the platform development is possible in little investment cost by reducing the source licensing costs by taking advantage of the open source. But utilizing Linux platform has the limitations of boot-up time and consuming processing power due to the limitation of battery capacity, to be cost-competitive to minimize the use of memory. In this paper, the real-time operating system(RTOS) is utilized to optimize these portions. MP4 encoder and Muxer are developed to be about ten seconds boot up and minimized memory. It has the advantages of operating at lower power consumption than the Linux utilizing WiFi dongle. Utilizing a WiFi dongle is to provide a progressive download feature on smart phones to lower product prices. But RTOS has the weakness in WiFi. Porting TCP /IP, Web and DHCP server and combination with the USB OTG Host interface by implementing the protocol stack are developed for WiFi. And also SPI NOR flash memory is utilized for faster boot time and cost reductions, low processing power to be consume. As the results, the developed proved the 10 seconds booting time, 24 frame rate/sec. and 10% lower power consumption.
본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
CMOS 카메라 영상의 화질을 좌우하는 것은 여러 가지가 있는데 그 중에서 영상 노출시간은 중요한 요소이다. 영상 노출시간이 길게 되면 화면 전체 영상이 밝아지게 되고 노출시간이 짧아지면 전체 영상이 어두워지게 된다. 정지 피사체를 사진 촬영할 경우 자동노출 시스템이 적절한 노출시간을 얻는데 충분한 시간이 주어지기 때문에 실시간성이 요구되지 않는다. 하지만 주행 중인 자동차의 블랙박스 같이 주변 빛 환경이 빠르게 변하게 되면 이에 맞추어서 노출시간도 실시간으로 반응하여 적용되어야 한다. 이를 위해서는 실시간성과 주변 빛 환경에 대하여 강건한 자동노출 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ZYNQ의 로직과 ARM코어를 적용한 임베디드 시스템 설계로 병렬 연산처리 가능한 실시간 제어 시스템을 설계하였고 이를 바탕으로 PID 제어를 통해서 66ms 이내에 원하는 목표 값으로 수렴하고 노이즈에 강건한 실시간 CMOS 자동 노출 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 중소형 선박에 적합한 저가의 VDR(Voyage Data Recorder)시스템을 설계하고, 해양 항법시스템의 효율성 향상을 위해 해양 항법시스템과 VDR이 시리얼 통신 혹은 이더넷 기반으로 데이터 통신을 하여 VDR에 연계된 항해통신 장비 및 센서 등의 데이터들을 항법시스템에 저장 및 출력할 수 있도록 구현하고자 한다. 또한, 육상에서 VDR의 기능과 동일한 역할을 수행하는 "차량용 블랙박스"(차량 위치, 영상, 음성저장)와 같이 VDR 고유 기능을 통한 정확한 해난 사고 원인 분석이 가능하게 중소형선박에도 확대 적용하고자 소형 경량화로 설계하고자 한다.
플러그인 디지털 프레임웍은 계의 구성요소가 블랙박스 형태로 구성되어 있을 때 계의 응답을 해석하는 도구이다. 일반적으로 구성요소를 연결하는 동역학계의 연결부는 계의 응답에 크게 영향을 미치게 되고, 많은 경우 연결부의 특성은 변위와 주파수에 따라 달라지는 특성을 보인다. 그러므로 연결부의 특성에 대한 민감도의 계산은 전역적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 플러그인 디지털 프레임웍에서 연결부의 전역민감도를 계산하는 방법을 주파수응답함수 기반의 부분구조합성법을 기반으로 제시한다. 일차 전역민감도는 무작위균형설계법을 이용하여 적은 수의 샘플링으로 각 인자영향을 계산할 수 있다. 이 방법은 승용차의 실내소음에 대한 각 연결부 강성의 민감도를 계산하는 예에 적용함으로써 그 효용성을 검증하였다.
포트홀은 차량파손과 교통사고 유발 등의 사회문제를 유발시키고 있다. 포트홀을 효율적으로 관리하기 위해서는 빠르게 포트홀을 찾아내는 기술이 가장 중요하다. 기존의 포트홀 탐지 기법은 민원에 의한 수동식 신고방식을 사용하고 있어, 포트홀로 인해 발생하는 문제를 사전에 예방하지 못하고 있다. 최근 포트홀을 저비용으로 빠르게 탐지하기 위하여 영상 카메라를 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사전에 연구되었던 포트홀 탐지 알고리즘의 탐지정확도를 개선하기 위한 Saliency Map 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 포트홀이 그림자와 겹쳐있거나 포트홀의 내부 모양이 주변 도로노면과 비슷한 형태를 가지는 등의 복잡한 환경에서 포트홀을 탐지하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안하는 알고리즘은 Saliency Map 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 포트홀 후보 영역을 찾는다. 제안 알고리즘은 포트홀 후보영역 추출부와 결정부로 구성되며, 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 높은 탐지 정확도를 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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