A car navigation system as an in-vehicle route guidance information (RGI) offers a state-of-the-art technological solution to driver navigation in an unfamiliar area. However, the RGI is provided by some pre-determined options in terms of the interface between a driver and a car navigation system. Drivers occasionally pass the target intersection owing to non- or late- recognizing it. This paper is examined the position of driver's turn signal operation and intersection recognition approaching at the target intersection which is difficult to identify, as a fundamental research on developing the additional RGI connecting with the turn signal control. The field experiment was conducted to measure distances of the turn signal operation and the intersection recognition from the target intersection according to left turns, right turns, and landmarks at adjacent intersection. And glance behavior to the car navigation display was evaluated by using an eye camera. The results of the field study indicate that, most case of driving, drivers operate the turn signal until 40m to 50m before coming to the target intersection. The driving simulator experiment was performed to examine the effectiveness of providing the additional RGI when drivers did not operate the turn signal approaching at the target intersection based on the results of the field study. To provide the additional RGI is effective for the intersection identification and recognition, and expected to improve the traffic safety and the comfort for drivers.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 논문은 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 제작하였다. 차량의 계기판 장치는 많은 방해 요소를 감소시키며, 운전자들에게 영향을 주지 않고 도로에 집중할 수 있도록 하는 것이 필수적이다. 위험 경보는 시각적인 디스플레이와 함께 유용하게 사용되지만 기존의 방식은 문제가 있다. 차량 안전 시스템의 최적화는 위험을 알리는 각종 경보보다 더 필수적인 것은 운전자가 도로에 집중할 수 있는 시각적인 장치가 요구된다. 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 자동차에서 가장 많이 보는 정보인 자동차 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 기본 정보를 모아서 운전자에게 제공한다. 본 논문에서 설계한 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치배경 조명 발광다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합스마트 모니터 시스템을 제작, 분석하였다.
대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
졸음운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높기 때문에 효율적인 졸음운전 판단 시스템이 필요하다. 그러나 생체 신호나 비전을 이용한 졸음운전 판단시스템은 비용 측면에서 활용되기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 추가적인 비용 없이 대부분의 차량에 기본 장착되어 있는 조향각 센서(steering angle sensor)와 차량정보(brake switch, throttle position signal, vehicle speed)를 이용하여 졸음운전자의 조향패턴 중 하나인 저킹 판단을 이용한 졸음운전 판단 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 각 변수의 임계값을 제시하고, HILS(Hardware in the Loop Simulation)에서 CAN을 통해 취득한 차량의 데이터와 Matlab 프로그램을 이용하여 알고리즘을 평가한다.
교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.
현대인의 생활에 가장 큰 비중을 차지하는 자동차에도 스마트 기능의 탑재가 요구되는 실정에서 여러 가지 스마트 기기 및 스마트 방법에 대한 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트 자동차 중에서도 안전관리 시스템의 주요 핵심 사항인 음주 및 졸음 제어를 위한 시스템 개발의 일환으로, 음주를 하게 될 경우 자동차의 시동이 자동으로 걸리지 않도록 하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 영상처리를 통해 운전석의 운전자의 안면 색을 분석하여 음주 여부를 확인하는 방법을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서 개발한 음주 여부 판단 시스템은 음주를 하기 전의 얼굴 영상을 필요로 하지 않고 오로지 음주 후에만 독특하게 나타나는 얼굴의 색상 변화만을 대상으로 음주 여부를 판단 할 수 있는 방법인고로 실제 음주제어를 중심으로 한 스마트 자동차 안전 제어 시스템에 효과적으로 적용가능하리라 여겨진다. 실험은 30명을 대상으로 행해졌으며 이들을 대상으로 음주 후에 나타나는 얼굴색의 변화를 분석하였다. 끝으로 실험을 통해 도출된 결과의 통계적 유의성을 분석하고 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
운전면허시험을 응시하는 사람들은 면허취소 등으로 재시험을 보는 사람들도 있지만, 대부분 자동차를 운전하기 위해 최초로 운전을 배워 시험을 응시하는 사람들이 대부분이다. 자동차 운전은 생명과 직결되는 것으로 초기의 정확한 운전습관이 무엇보다 중요하다. 특히 사회에 첫 진출을 하면서 운전면허를 취득하는 사람들이 많기 때문에 처음 운전을 배울 때 객관적이고 공정한 기준에 의해 올바른 운전능력을 평가받아 면허를 취득하는 것이 매우 중요하다. 본 논문을 통해 구현하고자하는 시스템은 효율적이면서도 공정하고 정확한 자동화 채점을 통해 양질의 운전자를 배출할 수 있는 S/W 설계 및 주요 기능들에 대해 고찰, 제안하였다. 이를 통해 자동채점 운전면허 시스템 개선을 제안하여, 교통사고를 예방하고 올바른 운전을 통해 교통사고를 줄이는데 목적이 있다.
In this paper, a control system for E-bike based on IOT was developed, which collects and monitors information of states of E-bike and surrounding environments from several sensors and control devices in E-bike, and informs the possible dangers to rider when riding the E-bike. Developed electronic control system can manage battery efficiently, obtain battery's remaining power in real-time and provide possible riding distance to rider. It makes possible for rider to schedule near optimal riding route in terms of battery usage and respond quickly to battery discharge. Results of applying developed system to E-bike show that according to driving-mode, possible driving distance can be calculated efficiently and using user application App, real-time driver position marking and driving route searching functions lead to energy efficient E-bike driving. Later we will endeavor to integrate BMS, ECU, smart-phone and PC(server) to provide stable driving system based on various driving information of E-bike.
The major goal of this research is to develop an optimal route search algorithm for an intelligent route guidance system, one sub-area of ITS. ITS stands for intelligent Transportation System. ITS offers a fundamental solution to various issues concerning transportation and it will eventually help comfortable and swift moves of drivers by receiving and transmitting information on humans, roads and automobiles. Genetic algorithm, and fuzzy logic are utilized in order to implement the proposed algorithm. Using genetic algorithm, the proposed algorithm searches shortest routes in terms of travel time in consideration of stochastic traffic volume, diverse turn constraints, etc. Then using fuzzy logic, it selects driver-preference optimal route among the candidate routes searched by GA, taking into account various driver's preferences such as difficulty degree of driving and surrounding scenery of road, etc. In order to evaluate this algorithm, a virtual road-traffic network DB with various road attributes is simulated, where the suggested algorithm promptly produces the best route for a driver with reference to his or her preferences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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