본 논문은 두 가지 영상 이벤트 신호로 제어되는 실시간 차량하부 검사 엔진에 대해 제안한다. 첫 번째 영상 이벤트는 차량 번호판 인식에 의한 과정으로 생성된 것이고, 두 번째 영상 이벤트는 차량 하부 특정 이벤트 검출에 의해 생성된 것이다. 실험 결과, 두 영상 이벤트 모두 2.8초, 1.1초로 실시간 처리에 적합하게 발생되는 것을 확인할 수 있었고, 이러한 영상 이벤트가 시스템의 제어 체계로 사용되어 후부에 연결되는 다음 대응 상황에 적합한 신호를 보내주는 것으로 확인할 수 있었다.
해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.
자동차 내에는 여러 종류의 차량용 네트워크가 사용되고 있다. 자동차에서 요구되는 서비스의 종류가 다양해짐에 따라 차량용 네트워크의 특성 또한 다양해지고 있다. 최근 이들 네트워크 간의 협업이 중요하게 인식되어 차량용 네트워크 게이트웨이가 등장하게 되었으나 서로 다른 특성의 네트워크를 효율적으로 지원하기 위한 방안에 대해서는 아직 충분히 연구되지 않았다. 그 대표적인 예로서 서로 다른 네트워크의 통신 실시간성 요구를 만족하기 위한 효율적인 시스템 소프트웨어의 구조를 들 수 있다. 본 논문에서는 차량운전 및 안전성과 직결되는 전장용 네트워크 도메인과 인포테인먼트 시스템을 위한 네트워크 도메인을 구분하고 전장용 네트워크의 실시간성을 지원하기 위한 리눅스 기반의 차량용 네트워크 게이트웨이를 제안한다. 성능 측정 결과 제안된 게이트웨이는 인포테인먼트 네트워크 도메인의 통신에 영향을 받지 않고 전장용 네트워크 도메인의 실시간성을 보장해줄 수 있음을 보인다.
현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 사거리 교통 안전 시스템은 교차로로 진입하는 도로위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 실시간으로 수집 및 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 전송하여 차량충돌을 회피하도록 하는 텔레매틱스 서비스 시스템이다. 이 시스템에서는 최대 1초 이내에 교차로에 접근하는 차량들의 정보를 수집해서 동일 그룹의 차량들에게 충돌회피 정보를 알려주어야 하기 때문에 일반적인 라우팅 알고리즘보다 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 주변차량들의 정보를 수집하여 교차로의 베이스 스테이션까지 전송하는데 있어서 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다.
현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.
차량항법 시스템에서는 디지털 맵을 대상으로 하기 때문에 많은 양의 메모리가 소요되며 계산시간도 많이 필요하게 된다. 또한 교통 상황은 실시간으로 변하기 때문에 이러한 정보를 차량항법 시스템에 반영한다면 좀더 실제적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 출발지와 목적지간의 방향정보를 이용하여 차량운행 중에 발생하는 실시간 교통정보를 반영하면서도 적은 계산시간과 메모리 사용으로도 효율적인 경로 탐색을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
차량의 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 텔레매틱스 기술의 발전과 함께, 운전자의 주행정보를 실시간으로 분석함으로써, 운전자의 주행에 대한 안전지수를 산출하는 방법과 그에 따라서 고려되어야 할 요소에 대하여 논의하고자 한다. 본 논문에서는 안전지수 산출을 위해, 관련요소를 Static Information, Dynamic Information, Duration Information, Human Factor로 세분화 하고 각각의 요인에 대한 수집 방법 및 특성을 소개한다.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간으로 차량을 검출하는 새로운 기법을 소개한다. 차량의 검출을 위하여 구배도의 방향 정보를 사용하며 차량 영역의 정확한 분할을 위하여 은닉 마르코프 모델을 사용한다. 구배도 방향정보를 이용하므로 그림자 영역의 영향을 줄일 수 있으며 은닉 마르코프 모델을 이용하므로 배경과 비슷한 차량과 근접한 차량의 분리가 가능하다. 따라서 저해상도의 교 통 영상에서 다양한 기상 조건, 그림자의 존재와 교통 상황에 강건한 검출 결과를 나타낸다.
고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.
차량 항법 시스템(Car Navigation System)은 요즘 많은 발전을 거듭하여 차량 이용시 사용자가 가고자하는 목적지까지의 길을 쉽게 안내하고 있다. 이런 기술의 발전은 단순한 정적인 길 안내(Static Route Guidance) 뿐만 아니라. 동적인 길 안내(Dynamic Route Guidance)를 함으로써 자동차 운전자가 쉽고 빠른 길을 안내 받을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 교통정보는 매우 변화가 심하므로 최초로 경로를 전송 받은 후 그 경로상에 교통정보가 변화하였다면, 이미 전송 받은 경로는 실시간으로 적극적으로 대응할 수 없고 실제 막히는 길로 안내할 수 있다. 목적지까지의 거리가 먼 경우 이런 현상이 더욱 심하게 나타날 수 있다. 이런 경우 운전자는 실제로는 막히는 길로 안내 받을 수 밖에 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해 교통정보를 수집하는 기존의 시스템에 Ad Hoc 네트워킹이 가능한 시스템을 탑재한 교통정보 수집 차량(Probe Car)을 이용한다. 정보 수집 차량이 극심한 정체를 발견하면 근처를 지나는 경로를 가진 차량에게 이를 전달하여 새로운 경로를 다운받을 수 있도록 한다. 이런 방법은 Ad Hoc Relaying System〔l〕을 이용하여 가능하며, 센터에 수집되고 가공되는 시간을 최대한 줄일 수 있으며, 센터의 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다. 또한 기지국에 호가 집중되어 call blocking이 발생함 경우에 이를 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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