• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1125-1132
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• 2012

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-20
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• 2022

As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.

• 상하수도학회지
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• 제32권6호
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• pp.573-581
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• 2018

The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.16-22
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• 2011

This paper presents the potential of in-vehicle data recorder system for monitoring aggressive driving patterns and providing feedback to drivers on their on road behaviour. This system can detect 10 risky types of drivers' driving patterns such as aggressive lane change, sudden brakes and turns with acceleration etc. Vehicle dynamics simulation and vehicle road test have been performed in order to develop driving pattern recognition algorithms. Recorder systems are installed to 50 buses in a single company. Drivers' driving behaviour are monitored for 1 month. The drivers' risky driving data collected by the system are analyzed. Aggressive lane change in 50km/h below is a cause in overwhelming majority of risky driving pattern.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
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• pp.96.2-96.2
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• 2010

EV(Electric Vehicle) 차량에서 BMS(Battery Management System) 은 모터에 공급되는 고전압 배터리의 충전상태를 감지하여 VCU(Vehicle Control Unit)에 전송하게 된다. VCU에서는 배터리의 충전상태를 확인하여 모터 구동 전략을 수립하여 각 제어기에 전송하게 된다. 위와 같이 EV에서 배터리 충전상태를 정확하게 감지하지 못한다면, 모터 구동을 위한 전략 수립에 많은 제약이 따르게 된다. 정확한 배터리 충전 상태를 감지하기 위해서는 배터리 각 셀의 전압/전류/온도 등을 측정하여 연산에 의해 결정된다. 그 중 셀 전압 측정 방식은 Photomos relay를 이용한 방식으로 하드웨어적인 오차에 ${\pm}$수십mV보다 더둑 더 정밀하게 측정할 수 있는 방법이 없었다. 하지만, 셀 전압 측정 정밀도를 향상시키기 위해 신규로 개발된 battery monitoring IC를 이용한 BMS의 H/W 개발에 대해 설명할 것이다. 또한, Monitoring IC를 이용한 BMS의 셀 전압 측정 정밀도를 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.67-74
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• 2009

본 연구에서는 임베디드 시스템과 지그비(Zigbee) 무선통신을 기반으로 지능형 자동차를 위한 모니터링 및 제어가 가능한 임베디드 웹서버를 구축하였다. 자동차의 모든 정보를 담고있는 ECU(Electronic Control Unit)에 주제어기와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 자동차의 운행정보를 모니터링하고, 자동차의 내, 외부에 추가된 센서신호는 지그비 통신을 이용해 임베디드 시스템에 전달하도록 하였다. 임베디드 시스템을 이용해 웹서버를 구축했기 때문에 개인용 컴퓨터 및 모바일 기기를 이용하여 차량에 접속할 수 있으며, 자동차의 상태를 실시간 감지하고 제어할 수 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제46권6호
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• pp.731-744
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• 2023

Vehicle load information is an important role in operating and ensuring the structural health of cable-stayed bridges. In this regard, an efficient and economic method is proposed for vehicle load detection based on the observed cable tension and vehicle position using a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), a robust program for modeling and considering both geometric and material nonlinearities of bridge structures subjected to vehicle load with low computational costs. With the superiority of GNN, the proposed model is demonstrated to precisely capture complex nonlinear correlations between the input features and vehicle load in the output. Four popular machine learning methods including artificial neural network (ANN), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machines (SVM) are refereed in a comparison. A case study of a cable-stayed bridge with the typical truck is considered to evaluate the model's performance. The results demonstrate that the GNN-based model provides high accuracy and efficiency in prediction with satisfactory correlation coefficients, efficient determination values, and very small errors; and is a novel approach for vehicle load detection with the input data of the existing monitoring system.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.133-140
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• 2017

본 논문은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 자동 차량 감시 시스템을 제안하였다. 실시간 주행표시 시스템은 ITS의 필수 요건을 충족하면서, 자동 감시제어가 가능한 시스템이다. 이러한 장점은 확실한 자동차 추적에 대해 주요 장애물 처리 시스템 적용할 경우, 움직이는 물체에 대한 그림자 추적이다. 추적 차량 이미지에서 모든 종류의 정보를 획득하기 위해 차량을 확실하게 감시 화면에 나타나게 하였다. 시간이 지남에 따라 차량을 정밀 추적 제어 할 필요가 있고, 입체 모델 기반접근 방식 또한 필요한 방식으로 적용하였다. 일반적으로 개체 또는 와이어 프레임 모델의 골격에 의해 차량의 각각의 유형을 나타내었고, 시스템이 실시간 실행되지 않더라도 차량 궤적은 3D기반 방식에서 높은 정밀도로 측정 될 수 있다는 점을 보여 준다. 본 논문에서는 차량, 배경, 그림자에 적용 가능하고, 도로 교통 감시의 시스템을 분할 방법을 역시 적용하였다. 과속 자동차의 속도 추적을 통해 낮은 레벨의 차량제어 추적기의 유효성 역시 실행 하였다. 결론에서 개발된 추적 제어 시스템에서 향상된 자동차 추적의 방법을 개선하고자 하였으며 고속도로 감시제어 시스템을 개발하고자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.31-37
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• 2012

본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 활용하여 스마트그리드와 전기자동차의 충전 시스템 연계과정을 효과적으로 파악하고, 안티아일랜딩 기능을 적용하여 전기자동차 충전계통과 연계된 스마트그리드 모니터링 시스템을 제안한다. 스마트그리드 모니터링 시스템은 지그비(ZigBee)통신을 통해 무선으로 전력 모니터링 데이터를 수신하며, 별도의 물리적 연결 없이 원격 제어를 통해 전기자동차의 충전제어가 가능하다. 또한, 그리드 내 독립전원에 아일랜딩 현상이 발생하면, 아일랜딩 현상이 발생한 독립전원을 즉시 감지하여 차단하고 다른 독립전원으로 대체하여 그리드의 안정적인 운용을 하도록 하며, 실험을 통하여 스마트그리드 모니터링 시스템의 성능을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.285-290
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• 2006

자동차에 있어서 안전은 가장 중요한 설계 인자이다. 자동차 타이어 압력은 자동차 안전에 중요한 요소로 알려져 있다. 능동적 안전 측면에서, 타이어공기압검지장치(TPMS)는 아주 중요한 요소라 할 수 있다. RF 통신 기능을 갖고 타이어 내부에서 타이어 압력을 모니터링하는 장치는 광범위한 운전영역에서 정회한 압력을 검지하는 효과적 방법이다. 본 논문에서는 타이어 압력 및 온도보상 특성 관계를 조사하였다. 본 연구를 통하여, 차량 조건과 주행 변수를 고려한 TPMS 제어 로직의 가이드 라인을 설정할 수 있었다.