1980년대 초 1세대 아날로그 이동통신시스템이 처음 도입된 이래 이동통신은 2세대, 3세대를 거쳐서 4세대 시스템으로 진화되었다. 기존의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 2007년 애플의 iPhone이 출현한 이래 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이고 있으며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 모바일 데이터 서비스도 점차 중요해지고 있다. 그룹이동체 내에서 일반 사용자들은 차량 외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량 내 이동소형셀형태로 서비스를 받을 수 있다. 본고에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀 지원을 위한 이동무선백홀 기술동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 이동무선백홀 기술을 소개한다.
최근 국내 전동킥보드 공유서비스의 증가 추세에 따라 전동킥보드와 보행자 혹은 차량과의 충돌사고가 증가하고 있다. 이러한 충돌사고로 인한 사고를 예방하기 위해 본 논문에서는 영상처리 기술에 기반한 후방위험요소 감지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 전동킥보드 사용자의 안전 헬멧에 라즈베리파이와 파이캠을 장착하여 가까이 오는 보행자나 차량을 영상처리 기법을 활용하여 인식하도록 하여 이들과의 충돌을 사전에 방지하도록 해준다. 제안 시스템의 정확도를 파악하기 위해 입력영상의 해상도별 처리속도와 정확도를 비교한다. 아울러, 제안 시스템을 안전 헬멧에 장착하여 테스트필드 실험을 통해 실제 환경에서 사용가능 여부를 검증한다.
본 논문에서는 신체의 노화로 인해 보행활동이 제한되는 고령자가 사용하는 전동형 보행보조시스템의 조작 편리성 향상을 위해 기존의 조작 기법인 보행의지 기법과 융합이 가능한 보행상태 기법을 제안한다. 이것은 사용자가 핸들바를 파지하고 있는지 여부를 파악하고 그에 따라 사용자의 보행의지를 판별하는 단순 트리거 신호로 사용한다. 또한 보행의지 파악을 위한 사용자의 보행상태 확인은 레이저 거리 측정 장치를 사용하여 검출된 사용자의 선속도와 회전각속도를 보행보조시스템 중심의 선속도와 회전각속도로 사용한다. 이를 위해 사용자의 양측 다리 중심점을 추정하여 가상의 인체중심점 검출 기법을 제안한다. 실험은 보행자의 선속도 및 회전각속도와 보행 보조시스템 중심의 선속도 및 회전각속도를 비교 분석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, 사용자와 보행보조시스템 중심 간에 선속도와 회전각속도의 오차율은 각각 1%와 2.77%로 나타냈으며, 이는 사용자의 선속도와 회전각 속도를 보행보조시스템의 양측구동기, 속도산출기에 적용이 가능한 것으로 확인했다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 보행의지 기법과 보행상태 기법을 융합한다면 사용자가 보행보조시스템에 끌려가는 현상과 조작 미숙으로 인한 오작동 등이 예방 가능할 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 상용 스마트폰에서의 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 위해 모바일 플랫폼에 최적화된 cascade 방식의 HOG 특징을 이용한 보행자 검출 방법을 제안한다. 제한된 모바일 플랫폼 자원을 효율적으로 사용하기 위해 OpenCL 병렬처리 라이브러리를 이용하였고 크게 두 가지 방법으로 수행속도를 향상시켰다. 첫째, 호스트 코드에서 OpenCL 프로그램 빌드 옵션을 특정하고 작업 그룹 크기를 조절하였다. 둘째, 커널 코드에서 지역 메모리와 LUT 등을 사용하여 가속화하였다. 성능 평가를 위하여 널리 알려진 영상처리 라이브러리인 OpenCV for Android 함수의 모바일 CPU 수행 결과와 비교하였으며 실험 결과, OpenCV의 hogcascade 함수보다 25% 향상된 처리속도를 보였다.
The study for traffic safety improvement is so necessary to minimize the wound of pedestrian at car impact as to prevent pedestrian from this accident. This study aims at analyzing the behavior affected by impact on which car body hits pedestrian. Load and damage of pedestrian are also investigated. This model is the small car body as frame structure. The pedestrian is modeled with dummy by CATIA as Korean standard body style. The ear impacts the side of pedestrian with the speed from 30 to 90km/h. Behavior and damage of pedestrian at impact are analyzed by ANSYS. In case of 30km/h, The maximum pressure of dummy becomes the maximum value of 100MPa after the elapsed time of 0.1second and then seems to remain at 105MPa constantly. In case of 60km/h, its pressure becomes the maximum value of 110MPa at the elapsed time of 0.05second and decreases at 90MPa until the elapsed time of 0.1second. This value fluctuates after the elapsed time of 0.1second. In case of 90km/h, its maximum pressure becomes the maximum value of 155MPa at the elapsed time of 0.07second and fluctuates after the elapsed time of 0.07second until O.3second. This value seems to remain at 100MPa constantly after 0.3second until 0.5second. But this pressure increases suddenly just after 0.5second. Maximum deformations of dummy increase linearly according to elapsed time at hitting velocities of 30, 60 and 90km/h.
본 연구에서는 콘크리트 사장교를 대상으로 차량주행속도와 교면아스팔트의 포장 상태, 차량중량 등을 실험변수로 하여 차량이 교량을 주행할 때 교면(보도)진동이 보행자에게 미치는 진동사용성 평가 방법에 대해 연구하고 그 결과로부터 진동사용성 여부를 평가하였다. 특히, 실험변수 가운데 교면포장 상태를 BMS기준에 의해 A와 C등급으로 구분하였다. 여기에는 진동을 발생시키는 에너지원을 "환산중량"으로 정의하고 차량주행 속도와 차량중량의 자승근을 곱한 형태로 사용하였다. 환산중량 228.0~1161.9 km/h kN 범위 내의 동일한 실험 조건에서 얻어진 교면포장 상태 A등급의 경우에 대한 C등급 경우의 진동가속도 응답 비율은 1.23~1.43으로 분석되어 교면포장 상태가 진동가속도 응답을 결정짓는데 큰 영향을 미치고 있음을 확인 할 수 있었다. 연구대상 교량의 교면 진동가속도 응답을 추정할 수 있는 진동추정식을 신뢰도 50%, 90%, 95%로 구분하여 제시하였으며, 실험 교량에서 교면 포장 A등급과 C등급의 경우 각각 전체응답의 30%, 40%가 레벨 C(강하게 감지)범위, 70%, 60%가 레벨 D(명확하게 감지) 범위에 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.
도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.
현재 교통약자(장애인, 고령자, 어린이 등)의 보행 속도는 일반인 보다 느려, 기존 신호등의 제한된 시간 동안 안전하게 횡단이 불가능하다. 단지 기존의 보행신호등의 시간을 늘려 해결할 수 있지만 교통약자의 구분 없이 신호 대기 시간만 늘리면 신호등의 효율성이 떨어진다. 본 논문은 스마트 보행신호 등과 보행자의 스마트기기 연동 메커니즘을 제안하고, 이를 통해 교통약자와 일반인을 구분하여 교통약자에게 추가 보행 시간을 제공으로 교통체증을 최소화 하고자 한다. 스마트 보행신호등은 사물인터넷(IOT) 기술을 활용하여 교통약자를 식별하는 교통약자 중심의 보행신호등 메커니즘이다. 또한 시뮬레이션 기법을 통한 효율적 스마트 보행신호등 메커니즘 구축에 필요한 Data를 추출하고 스마트 보행신호등의 효율성 확인을 위해 가상의 시뮬레이션 환경에서 여러 종류의 신호등을 구축하여 인원 증가에 따른 신호대기시간 비교 분석 통해 효율적 시간을 검증한다.
Histogram of oriented gradient (HOG) 특징은 영상 기반 보행자 인식에서 널리 사용되고 있다. HOG 특징을 이용한 보행자 인식의 인식률을 높이는데 가장 중요한 역할을 하는 것은 보간 기술이다. HOG 특징 연산에 보간 기술을 적용하기 위해서는 각 픽셀의 기울기 방향에 가장 근접한 두 개의 기울기 방향 bin과 가중치를 계산해야 한다. 따라서 본 논문에서는 HOG 특징 연산에 적용하기 위한 효율적인 기울기 방향 bin 및 가중치 연산 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 탄젠트 함수와 나눗셈 연산을 피하기 위해 미리 계산된 값을 테이블로 지정하여 사용하였으며, 탄젠트 함수와 가중치 값의 특성을 이용함으로써 회로 내 테이블의 크기를 최소화하였다. 또한 처리 속도 향상을 위해 파이프라인 구조를 적용하였으며, 효율적인 coarse 및 fine 탐색 방법을 적용하여 각 픽셀에 대한 기울기 방향 bin과 가중치를 두 클락 사이클 내에 계산한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 $1^{\circ}$ 단위로 기울기 방향을 계산하여 기울기 방향 bin과 가중치를 모두 결정하기 때문에 HOG 특징을 위한 보간 기술에 적용되어 높은 인식률을 제공하기 위해 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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