자전거 운전은 본질적인 불안정한 시스템으로 자전거의 안전한 운전을 위해서는 지속적인 운전자의 상호작용으로 인하여 자전거의 안전성을 확보할 수 있다. 그것은 자전거의 운전이 운전자의 운동과 매우 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있으며, 현재 자전거의 특성뿐 아니라 운전자의 운전에 대한 연구가 진행되고 있지만 정확한 자전거의 주행 안정성에 대하여 연구는 계속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 자전거 운전자의 몸무게와 신장과 같은 사람의 인체 정보를 이용하여 적절한 안장 높이와 자전거 바퀴 사이의 거리 및 핸들의 높이를 조절할 수 있는 맞춤형 자전거 관리 시스템을 제시하고자 한다. 또한, 운전자 맞춤형 자전거의 설계는 실제 자전거 운전데이터와 영상데이터를 이용하여 적합한 자전거 모델을 제시하고 추출된 데이터를 통하여 분석된 결과를 제시하고자 한다.
도로조명시설의 설치 형태에 따른 운전자의 시선변화와 신체변화를 연구하였다. 야간 운전시 도로 조명 등기구의 설치위치에 따른 운전자의 시선, 감성, 행동의 변화와 이의 상관관계를 조사하여 조명 조건이 운전자에게 어떠한 영향을 주는지 비교 측정하였다. 특히 라인형태의 낮은 조명이 운전자 시선의 영향여부를 중점적으로 분석하였다.
첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
본 논문은 끊이질 않는 졸음운전 사고를 방지하기 위한 연구 내용이다. Kinect 의 움직임 감지 기반 센서를 활용하여 센서를 통하여 얻은 수치를 코드화 하여 프로그램을 구현한다. 졸음운전이라는 안전사고는 사전에 방지가 가능한 안전사고로서 운전자들이 졸음에 빠졌을 때 이를 스스로 인지하여 운전자에게 청각적 신호를 주어 운전자의 졸음운전을 방지하여 안전운전을 지향한다. 이는 졸음운전이 잦은 장거리 운전자나 화물트럭 기사들, 습관적으로 졸음운전을 하는 운전자들에게 효과적인 시스템이다.
나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 주행 중 안전운전에 영향을 미칠 수 있는 운전자의 행동을 찾아 분석한 뒤 세분화 하여 분류하고, 주의분산을 유발하는 운전자의 운전행동 구분을 바탕으로 차량을 주행함에 있어 위험요소를 찾아내도록 한다. 이를 통해 향후 자동차사고를 줄이기 위한 제도개선 및 문제점 보완에 기여할 수 있다. 운전 중 운전자의 주의분산을 유발하는 디바이스가 늘어나는 상황에서 본 논문의 분석결과는 운전자의 필수적이지 않은 위험행동을 줄이도록 유도하는 방안을 모색할 수 있다.
현재 자동차 네비게이션의 위치검색 기능은 사용자가 해당 지역과 주유소 선택을 하면 사용자에게 리스트로 결과를 출력하는 일반적인 검색 방법을 사용한다. 그러나 대부분의 운전자들은 주로 이용하는 주유 업체가 정해져 있고 현재 자동차의 연료 잔량, 리터당 연료의 가격 등의 조건이 정해져 있다. 따라서 본 논문에서는 운전자가 주유소를 결정하는 상황정보 등, 몇 가지 주요 조건을 제시하고, 운전자에게 불필요한 주유소 정보를 제공하지 않도록 운전자의 개인정보에 의한 지능형 검색을 하게 한다. 최종적으로 GIS 분석을 통해 최적의 주유소 검색을 제공하는 시스템을 설계한다.
본 논문은 차량 내부에서 정면의 얼굴 뿐 아니라, 측면의 얼굴도 효과적으로 추출하기 위해 다시점의 Haar-like 특징을 결합하여 사용하는 방법을 개발하여 적용하였고, 얼굴의 위치변화에 비교적 강건한 HMM(Hidden Markov Model)기반의 얼굴 인식을 사용하며, 또한 다양한 얼굴자세, 조명환경 등의 다중 얼굴 자료를 기반으로 하는 다시점 얼굴 DB의 학습을 통해 보다 강건하게 얼굴을 인식할 수 있도록 개선하였다. PC를 통해 운전자의 얼굴이 정상적으로 인식되면 자동으로 시동모듈을 제어하여 시동을 걸어줌으로써 운전자의 편리성을 향상할 수 있고 운전자가 아닌 자가 운전석에 착선한 경우에는 획득된 운전자의 얼굴영상 부분을 원격단말기로 전송하여 운전자 또는 경찰이 이를 이용하여 도난을 방지할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 지원한다.
적응순항제어시스템은 선행차량과의 거리와 속도를 자동적으로 안전하게 유지하여 운전의 안전성과 편의성을 향상시키는 시스템이다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템의 안전성을 향상시키기 위한 연구를 수행하였다. 적응순항제어시스템의 작동 상태 및 주변 차량 정보를 운전자에게 제공해 주기 위한 시각 및 음성정보 전달장치를 설계 및 제작하였다. 시각정보 전달장치를 통해 선행차량과의 차간거리, 속도, 가감속 상태 등을 운전자에게 전달하였고, 음성정보 전달장치를 이용하여 선행차량과의 근접거리 경보 등의 메시지를 전달하도록 하였다. 이러한 조건에서 운전자가 적응순항제어시스템을 사용하여 운전하는 경우, 시각 및 음성정보 전달장치의 유무에 따른 차량 조작과 차량 운전 성향 및 특성의 변화를 살펴봄으로써 정보전달장치를 통한 안전성 향상에 관한 영향을 연구하였다. 연구 결과, 운전자에게 정보 전달장치를 통해 정보가 제공되었을 경우, 운전자는 차량의 운전 및 적응순항제어시스템 사용에 있어 편안함을 느낄 수 있었고, 선행차량과의 차간거리를 보다 넓게 설정하여 주행 안전성을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정보전달장치를 통한 정보 수집이 차량 운행에 저해 요인으로 작용하지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 정보전달장치를 통한 정보전달은 운전자에게 적응순항제어시스템에 대한 편의성 및 효율성, 안전성을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다.
운전자의 주행거동(走行擧動)은 도로구조, 교통상황 뿐만 아니라 운전자의 인지(認知)와도 관련된 것이다. 그래서 본 연구에서는 운전자에 대한 차간거리(車間距離) 인지실험(認知實驗) 및 그 특성의 분석을 실시하였다. 주행거동(走行擧動) 실험에서는 차량에 장착한 비데오카메라를 사용하여 운전자의 대한 차간거리(車間距離) 인지(認知)에 대한 언어적(言語的) 수준(水準) 등을 녹화하였다. 연구결과 운전자의 차간거리인지(車間距離認知)는 Weber-Fechner법칙에 따름을 알수 있었다. 본 연구는 도로주행시 얻어지는 시각정보(視覺情報)에 대한 인지(認知) 모델화방법(方法)을 제시한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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