본 연구에서는 국내 일부지역에 운영중인 첨단신호제어시스템(COSMOS)의 효율성을 평가할 수 있는 미시적(microscopic), 모의실험기(simulator)의 원형(prototype)을 개발하였다. 이 모의실험기의 개발은 원형적인 형성을 목표로 차량의 이동방식과 모듈적용체계 그리고 첨단신호알고리즘 중 독립교차로 실시간제어의 기능을 개발모형의 범위로 하였으며 구체적인 개발 사항은 다음과 같다. 첫째로, 기본적인 차량진행 외에 부가적인 첨단신호기능을 수행하기 위해서 검지기 체계를 통한 자료수집 및 지역제어기 그리고 센터시스템의 알고리즘의 수행이 필요하므로, 미시적 시뮬레이터의 가장 큰 문제점인 연산속도의 문제는 더욱 대두된다. 따라서 이러한 점을 개선할 수 있도록 소프트웨어적인 측면에서 차량의 이동방식을 공간중심방식으로 구성하여 진행시킬 것과 링크별로 각 수행모듈을 합리적으로 적용하도록 제안하였다. 그리고 차량추종 및 차로변경의 모형의 적용을 포함한 링크의 이원화 적용 제안이 타당한지를 평가하기 위하여 NETSIM모형과 비교를 실시하였다. 둘째로, 이러한 모의실험기의 구조를 기초로 개별차량의 검지자료 수집과 매 주기마다 주기 및 녹색시간을 결정하는 독립교차로 실시간 제어 알고리즘의 구현으로 첨단신호제어의 전략을 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 마지막으로 독자적인 모의실험기로 발전할 수 있도록 Animation 기능과 다양한 효과척도를 산출하여 종합적인 연구를 수행하였다.
현재 우리나라는 도로교통법에서 도로의 우측통행을 법률로 규정하고, 이에 적합한 운전석의 위치는 좌측 체계를 관례적으로 유지하고 있다. 그러나 최근 우측 핸들차량이 외국(특히 일본)에서 다양한 절차를 통해 수입되어 2004년 7월 자료에 의하면 이사화물 차량 1,343대와 외교관 차량 593대 등 2,000대 이상이 운행되고 있는 실정이다. 이러한 수입된 우측 핸들 차량은 국내의 우측 방향 운행체계에 적합하지 않아 잠재적으로 사고의 위험성을 내포하고 있다. 실험을 통하여 우측 핸들차량에 익숙하지 않은 운전자들은 방향지시등의 조작시간이 길어지고 에러횟수가 많아진다는 것을 볼 수 있었는데, 이는 교통사고에 큰 영향을 줄 수 있는 요인이다. 또한 추월시 발생하는 시거확보의 문제에 대한 실험의 결과, 운전석으로부터 10m 뒤에 위치한 종이컵을 보는 실험결과 좌측 핸들 차량의 시야 범위는 2.95m, 우측 핸들 차량의 시야 범위는 1.7m로 분석되었다. 우측 핸들차량에 대한 안전교육을 실시하고 기준에 준하는 운전자에게 운행할 수 있는 자격을 부여하며, 법 규정에 이와 관련된 기준 마련 등을 통하여 우측 핸들차량에 대한 안전대책을 수립할 수 있는 방안 모색이 필요하다.
차량이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해서 차량의 위치 정보를 요구하는 환경에서 차량의 위치를 예측해 미리 알 수 있다면 높은 품질의 서비스를 만드는 것에 도움이 된다. 차량은 도시 환경에서 비교적 느린 속도를 갖는다는 특징이 있고 차량의 위치를 표시하는 방법도 여러 가지다. 본 논문은 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용해 차량의 이동 경로를 예측하는 과정에서 이동 속도와 위치 표현 방법이 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과 차량의 속도가 증가할수록, 차량의 이동 표현 방법이 세밀할수록 차량 이동 경로 예측이 어렵다는 것을 확인하였다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전기구동방식 궤도차량로봇의 플랫폼을 제안한다. 궤도형 이동로봇은 사람의 접근이 어려운 험지나 장비를 운반하는 등의 목적으로 군사목적, 탐사목적, 재해재난, 농업분야 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 주행 안정각, 측면 전복각 등의 설계조건을 반영하여 전기구동 궤도차량로봇을 설계하였다. 궤도차량로봇을 제작하고 구동시스템 제어기를 제작하였다. 제작한 궤도차량로봇을 $15^{\circ}$ 경사의 실내와 $40^{\circ}$ 경사의 실외 주행 실험을 실시하였다. 실험을 통하여 개발한 전기구동방식 궤도차량로봇의 주행이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 터널 내 유고 상황에서 심각한 사고의 원인이 되는 정지 차량, 역주행 차량 인식을 위한 전조등, 후미등 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차량등 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 정차 및 역주행 차량을 검출하도록 하였다. 모의 실험 결과는 HD (High Definition) 터널 비디오 영상에 대하여 정지 차량 검출율이 95% 이상이고 역주행 차량 검출율이 96% 이상임을 보여준다.
본 논문에서는 AEB(Autonomous Emergency Braking)가 장착된 승용차의 차대보행자 충돌상황에 관한 AEB의 기능을 평가하는 실험을 실시하였다. 실차 실험은 2017년식 3,000cc 차량을 대상으로 약 30~60km/h의 속도에서 보행자 정면 및 측면 충돌 시나리오를 설정하여 수행되었다. 실험 결과, AEB가 장착된 차량은 약 30km/h 속도로 주행시 모든 실험조건에서 AEB가 작동하여 보행자 더미를 충돌하기 전에 정지하였다. 그러나 약 40~60km/h의 속도에서는 모든 실험조건에서 실험차량의 AEB 작동으로 속도는 감소되었으나 보행자 더미와는 충돌하였다. 이러한 속도 변화에 대한 paired t-test를 실시한 결과, 유의확률 0.05에서 AEB에 따른 속도차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 AEB의 속도 감소 폭은 차량실험 시나리오별로 큰 차이를 나타내었다. 이러한 결과로부터, 현재의 AEB는 차량 속도가 30km/h에서는 보행자와의 충돌을 예방할 수 있으나, 40~60km/h 속도에서는 차량 감속을 통한 보행자의 상해정도는 경감시킬 수 있으나 보행자와의 충돌을 피할 수 없는 것으로 판단된다.
2차로 양방향 도로의 교통류는 저속차량과 추월 행태에 따라 다양한 동적 관계를 보인다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로의 다양한 교통류를 미시적으로 분석하기 위해서는 저속차량의 행태와 더불어 대향차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 국내의 경우, 고속도로와 신호교차로를 설명하기 위한 차량추종모형과 차로변경모형에 대한 연구는 보고되고 있으나, 2차로 도로를 구현하기 위한 차량모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이산적 시 공간 모형인 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 차량추월을 고려한 미시적 2차로 도로 차량모형을 개발하였다. 개발된 모형은 수정된 CA 차량추종모형과 추월모형을 이용하여 병렬적으로 결합된다. 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 다양한 거시적 교통류 관계를 설명하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 다양한 거시적 교통류를 합리적으로 구현하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량모형은 보다 다양한 2차로 도로교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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