지능형 교통 시스템에는 도로 환경 정보 제공, 차량 근거리 네트워크 연동, 추돌사고예방 및 보행자 안전 제공 등의 다양한 분야의 연구가 진행되고 있다. 이와 관련하여 운전자 및 보행자 안전을 위한 감지 정확도, 정보 신뢰성, 유지보수 편의성을 기초하는 USN 기술이 주목 받고 있다. 본 연구는 다양한 센서를 이용하여 USN을 도로에 구축하고 개발된 도로기지국(RSU)과 연동하여 실시간 도로 환경 정보 수집하고 차량단말기(OBU) 및 교통 센터에 제공하는 Road Weather Information System을 개발하였다. RSU는 운전자 안전을 위해 노변 정보를 수집하고 이를 분석하여 서비스 우선순위에 따라 IP와 비콘 서비스를 OBU 및 상위 터미널에 제공한다. 상위 터미널에는 IP 기반 셋톱박스 응용 프로그램을 개발하여 교통 정보 및 도로 환경 정보, 환경 센서 오류 등에 정보를 제공한다. 결과적으로, RWIS는 노변 정보의 실시간 수집을 발전시켜 지능형 교통 시스템에 운전자 안전을 보완하고, 기술융합으로 다양한 서비스 방법을 제시하였다.
현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.
도시가 복잡해짐에 따라 보행도로에는 시각장애인들의 보행을 방해하는 다양한 장애물들이 점차 많아지고 있다. 대표적으로 볼라드, 주차차단기, 입간판 등을 예로 들 수 있는데, 이들은 일반적으로 보행에 심각한 방해가 되지 않지만, 시각장애인들에게는 오히려 충돌로 인한 부상의 위험을 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 GPS를 비롯한 다양한 장치를 이용한 방법들이 제안되었으나, 장소의 제약, 장애물 감지의 부정확성, 특수한 장치에 대한 요구 등의 문제로 인해 대중적으로 사용하기에는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 최신 스마트폰에 기본적으로 장착된 간단한 장치만을 활용하여 보행 중에 출현하는 각종 장애물을 자동인식하고 충돌의 위험을 사전에 알려주는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전방을 촬영한 동영상에서 장애물의 종류뿐만 아니라 거리를 파악하여 보행인에게 실시간으로 안내해줌으로써 장애물과의 충돌을 방지하도록 지원한다. 이를 위해 최신 딥러닝 알고리즘을 이용한 객체 인식 기술을 활용하여 장애물 출현 여부와 장애물의 종류를 인식하였다. 또한, 보행자의 보폭을 이용한 이동 거리를 계산하는 방법을 응용하여 장애물과의 거리를 측정하였다. 제안된 방법은 기존의 시각장애인을 위한 보행 안내 기술과 비교하여 실내외 장소에 구애받지 않으면서 간단한 장치만으로도 정확한 보행 안내가 가능하다는 장점을 갖는다.
화학공정 플랜트와 같이 위험한 작업현장에서 현장 조업자 또는 초기 대응자가 능동적이고 신속한 대처가 가능한 가상현실기반 안전대응 훈련기술에 있어, 원하는 시설물을 가상으로 탐색할 수 있는 네비게이션 임무를 통한 체감공간인식 및 임무수행기술이 중요하다. 본 연구에서는 작은 크기를 가지는 단방향 트레드밀의 장점과 선회 보행이 가능한 전방향 트레드밀의 장점을 일부 결합하여, 작은 각도 범위의 좌우 선회 이동을 지원할 수 있는 트레드밀 인터페이스 시제품을 이용한 사용자 모션인식 및 통합제어 기술개발 과정과 결과를 소개 하고자 한다.
The Automatic unmanned target object carrying system (AUTOCS) is developed for testing road vehicle radar and vision sensor. It is important for the target to reflect the realistic target characteristics when developing ASV or ADAS products. The AUTOCS is developed to move the pedestrian or motorcycle target for desired speed and position. The AUTOCS is designed that only payload target which is a manikin or a motorcycle is detected by the sensor not the AUTOCS itself. In order for the AUTOCS to have low exposure to radar, the AUTOCS is stealthy shaped to have low RCS(Radar Cross Section). For deceiving vision sensor, the AUTOCS has a specially designed pattern on outside skin which resembles the asphalt pattern. The AUTOCS has three driving modes which are remote control, path following and replay. The AUTOCS V.1 is tested to verify the radar detect characteristics, and the AUTOCS successfully demonstrated that it is not detected by a car radar. The result is presented in this paper.
고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.
V2X 통신이란 차량이 유무선망을 통해 다른 차량, 인프라, 네트워크, 보행자 등과 같은 객체들과 정보를 교환하는 기술이다. V2X 통신 기술은 최근 꾸준히 연구되어 왔으며 자율주행 차량 기술과 결합된 자율협력주행 기술에 중요한 역할을 수행해왔다. 자율주행 차량은 V2X 통신을 통해 외부 정보를 수신함으로써 차량 센서의 인식범위를 확장시키고 보다 안전하고 자연스런 자율주행을 지원할 수 있다. 이러한 자율협력주행 차량을 공공도로에서 운행하기 위해서는 V2X 보안통신의 신뢰성이 사전에 검증되어야 한다. 본 논문에서는 자율협력주행을 위한 V2X 보안통신에 대한 테스트 시나리오와 테스트 절차를 제안하고 검증 결과를 제시한다.
본 논문에서는 기상 모니터링과 색 온도 제어 기능을 갖춘 LED 가로등 플랫폼의 설계와 구현을 제안한다. 이전 연구에서는 가로등 시스템의 에너지 효율이나 데이터 관리에 중점을 두었으나 조명 성능에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 특히 안개나 연무와 같은 기상현상은 운전자와 보행자의 시야를 방해하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 색온도를 가지는 두 개의 LED 램프를 사용하는 것을 제안한다. 이 램프는 거리의 조건에 따라 서로 전환이 가능하다. 또한 우리는 시스템 내 각 장치들 간의 통신 체계 설계한다. 더 나아가 실험결과를 통해 이 제안된 LED 가로등 플랫폼이 잘 수행되고 데이터가 웹 사이트에 제대로 표시될 수 있음을 보여준다.
영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.
최근 기후변화 및 지구온난화의 영향으로 집중호우, 돌발홍수, 가뭄 등 기상 이변이 빈번하게 발생하고 있어 물관리의 불확실성과 복잡성이 매우 높아지고 있다. 대규모 하천의 경우 다목적댐과 다기능보를 이용하여 홍수 및 가뭄에 대응이 비교적 용이하나, 중소하천의 경우 하천길이가 짧고 하천경사가 급해서 홍수파의 이동시간이 짧기 때문에 홍수대비를 위한 시간이 매우 짧다. 또한 중소하천 관리를 담당하는 지자체는 열악한 재정 여건과 전문인력 및 기술력 부족으로 인해 예방보다 사후복구에 집중하는 상황이며, 최근 하천 고수부지를 수변공원, 천변주차장 등으로의 공간적 활용이 증가됨에 따라 홍수발생시 위험성도 증가하고 있어 예방 및 대응 중심의 홍수 모니터링 기준 수립이 시급하다. 이에 K-water는 공익사업의 일환으로 K-water의 홍수 및 하천관리 노하우를 지자체와 공유하고 있다. 해당지자체의 과거 기상 및 수문자료들을 활용하여 홍수분석을 수행하고 지자체 중소하천에 최적화된 우량 및 수위 홍수 모니터링 기준을 수립하여 선제적 홍수대응을 할 수 있는 여건을 조성하였다. 또한 해당지자체의 우량 수위관측소의 분포와 용수전용댐 및 농업용저수지를 반영하여 유역특성을 고려한 홍수분석모형을 구축하였으며, 예상강우에 따른 주요 지점별 예상수위 및 도달시간 분석으로 지자체 담당자의 홍수대응을 지원하고자 한다. 하천 수위국 기준의 우량 알람은 하천 수위 상승 전 예비 알람의 성격으로 수위국의 수위가 상승하기 전 대비할 수 있는 선제적 대응 예방시간 확보에 도움이 될 수 있다. 또한 단계별 수위모니터링 기준에 의거하여 보행자 및 차량 통행제한 등의 조치를 취할 수 있으며, 제방월류 전 사전대응시간을 확보할 수 있어 자자체에서 능동적으며 선제적인 홍수 대응이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 하천 수위국의 상황이 홍수에 따라 변화될 수 있으며, 홍수량 재산정 또는 하천기본 계획의 재수립 등 정책적, 현실적인 상황의 변화로 인해 모니터링 기준이 변화되어야 하는 경우에는 지속적인 보완이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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