본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.
지금까지 VANET 상에서의 보안은 차량과 차량 그리고 차량과 도로 주변 장치 간의 통신에 국한되어 연구되어 왔다. 이를 통해 VANET 상에서 전송되는 메시지의 인증 및 무결성의 확보가 가능했다. 하지만 정작 차를 운전하는 운전자와 차량에 대한 인증에 대한 기법은 지금까지 활발히 연구되지 않았다. 만약 불법적인 사용자가 불법적인 차량을 통해 VANET 통신에 가입하여 잘못된 정보를 생성하게 된다면 다른 운전자의 안전이 보장될 수 없다. 따라서 VANET 상에서의 운전자의 안전을 위해 본 논문에서는 사용자와 차량 간의 인증이 가능한 기법을 제안하여 올바른 차량과 사용자만이 VANET에 참여하도록 한다. 이를 통해 운전자는 안전하고 편안한 주행을 보장받게 된다.
본 연구는 최근 활용도가 주목받고 있는 드론을 활용하면 기존 현장조사장비로는 불가능했던 수준의 정밀한 영상자료 수집이 가능하다는 점에 착안하여 진행된 "드론활용 사례연구"의 하나로서, 접근로에서 황색신호 점등시 운전자의 의사결정 패턴을 분석하기 위해 드론 촬영 영상을 활용하였다. 본 연구에서는 먼저 접근로상의 딜레마구간을 파악하고, 황색신호점등 시 실제 운전자들이 정지 혹은 통과하는 의사결정 기준선을 파악하고, 이를 적정 황색신호 셋팅값에 의한 기준선과 비교하여 차이가 있는 구간을 "위험통과구간"으로 정의하고자 하였다. 또한, 이를 개선하기 위한 방법으로 황색시간 재설정 및 특정한 가이드 노면표시를 도입하여 운전자들이 안전하게 정지 혹은 통과 결정을 할 수 있도록 돕는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 디지털 운행기록장치를 활용하여 자동차 운전자에 대한 실시간 위험운전행동 분석 및 경고를 통한 운전습관 개선과 안전운전 지원이 가능한 방법을 제안한다. 대부분의 교통사고와 에코 드라이빙은 자동차 운전자의 운전습관과 밀접한 관련이 있으며 이러한 운전습관을 자동화된 방법으로 실시간 분석 및 경고로 잘못된 운전습관을 개선시킬 필요가 있다. 제안 방법에 대한 구현 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 운전자의 위험운전행동에 대한 실시간 분석 및 경고를 해줌으로써 운전습관 개선 유도와 안전운전을 지원하여 에코 드라이빙에 실제로 도움이 될 수 있음을 증명하였다.
운전자의 시인성, 뇌파, 심리평가를 위한 실내 실험실 및 측정 시스템을 구축하고 예비실험 결과를 분석한 후 운전자의 시인성을 측정하였다. 본 실험을 위하여 남, 녀 각각 20명의 피험자를 선발하였으며 이들의 연령은 피험자의 연령에 의한 측정오차를 최소화하기 위하여 모두 20대로 제한하였다. 그리고 본 실험 측정결과를 전압패턴에 따라 피험자의 장애물 인식 반응속도를 분석하였고, 남-녀 성별 간의 장애물 인식 반응속도 차이를 분석하였다. 또한 전조등의 전압변동에 의한 밝기 비율에 따라서 피험자의 장애물 인식 반응속도를 분석하였고, 전압변동이 없을 때의 장애물 인식 반응속도를 기준으로 상대적인 장애물 인식 지연시간을 분석하였다.
전조등의 밝기 변동에 대한 운전자의 시인성 및 뇌파측정, 심리평가를 행하고 이를 바탕으로 전조등 밝기변화의 한계값과 운전자의 안전성을 고려한 평가 알고리즘을 개발하였다. 전조등의 밝기 변화 한계치는 심리평가의 설문지 작성을 통한 주관적 평가를 바탕으로 밝기 변화, 눈 깜박임, 불쾌감 등에 대한 한계값을 제시하였다. 그리고 뇌파측정을 바탕으로 정신적, 시각적 스트레스에 대한 한계값을 제시하였으며, 운전자의 시인성 측정을 바탕으로 차량을 장애물의 위협 없이 안전하게 정지하기 위한 한계값을 제시하였다. 안전성 평가 알고리즘은 장애물을 인식하고 브레이크 페달을 밟기 시작하기 까지 최대한 허용할 수 있는 시간인, 여유 시간 이내에 전압변동을 완료하고 최초의 정상 전압으로 복귀하는 경우와 그렇지 않은 경우를 적용할 수 있는 2종류의 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 수동 AVI 기술을 이용하여 차량 번호 판과 운전자 얼굴을 동시에 인식하는 시스템에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 환경에 불편인 전처리과정 알고리즘의 제시와 목표영역이 되는 차량 번호판 영역과 운전자 얼굴 영역을 추출하는 방법에 대해 다루고자 한다. 이후 목표영역에서 문자 영역분리와 인식 파라미터 추출을 행하고 차량 번호판의 경우 원형 정합으로, 운전자 얼굴 영역의 경우 퍼지 관계 행렬을 생성하여 최종적인 인식을 수행하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 환경에 불변인 전처리과정의 수행과 기존의 AVI 시스템에서 차량 번호 판만을 인식했던 것을 운전자 얼굴 인식까지 행함으로써 기존 AVI 시스템의 적용성 확대를 기할 수 있었다.
본 논문에서는 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 실시간 금속 물체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론를 이용하여 금속 물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하는 알고리즘과 차량안의 특정 영역 내에서 FSCF(Fuzzy Skin Color Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 탐지된 동승자의 손 영역을 기점으로 색상기반 원형탐색 기법을 사용하여 최종적으로 위협을 가할 수 있는 금속물체의 후보영역을 설정하고, 제안된 금속 물체 필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.
통신기술이 발달하면서 차량 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 주 연구 분야로 라우팅 및 위치정보 기반의 주소 설정과 통신, 보안 문제 해결 등이 있다. 차량은 지극히 개인적인 공간이므로 운전자의 위치 및 식별정보에 대한 보호가 필요하다. 이러한 연구는 운전자 프라이버시 보호 측면에서 보안기능과는 별도로 연구가 진행되고 있다. 기존의 프라이버시 보호 기술들은 각 계층별 프라이버시 보호는 만족하고 있지만, 계층별 정보들의 연결을 통해 프라이버시를 공격하는 연관 공격(Relation Attack)에 대하여서는 취약함을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 MAC Security 기술을 이용하여 운전자의 프라이버시를 보호하는 기법을 제안하려 한다. 제안하는 기법은 네트워크 접속 계층 주소를 제외한 나머지 정보를 암호화 하기 때문에 물리 주소로 인한 프라이버시가 침해가 발생 하더라도 다른 계층의 정보를 알 수 없으므로 네트워크 계층의 위치 정보 및 응용계층의 사용자의 식별 정보 등을 보호 함으로 상관 공격에 안전하다. 물리 주소 역시 해당 도메인에서 유일한 식별 정보 이므로 멀티 도메인 통신이 이루어 지는 인터넷 상에서는 운전자의 프라이버시를 보호 할 수 있다.
동절기, 야간 등 도로에서 결빙으로 인한 연쇄 추돌 사고는 교통 체증 및 2차 사고의 위험으로 이어진다. 도로 중 결빙 발생 다발 지역인 지방도로, 터널 출입구, 교량 구간, 산기슭 도로, 그늘진 곡선 도로를 대상으로 C-ITS 관점 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션을 제공하여 결빙으로 발생하는 사고를 미리 예방하고자 한다. 노면/기상 상태를 아두이노, 기상 api로 측정, 차량 운전자용 앱(GIS/맵 기반) 구현을 통해 앱 사용 운전자 간 양방향 V2V, 운전자와 아두이노 센서 간 V2I 통신으로 결빙으로부터 운전자를 보호함에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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