미래의 텔레매틱스(telematics)환경에서 차량항법과 관련된 주요 핵심 기술은 동적 경로 안내 이외에 차량 자체의 지능화를 통해 운전자에게 주행 중인 도로에서 급경사, 급커브 구간에 대한 정보를 사전에 경고함으로써 사고를 방지하는 운전자 보조 및 경고 시스템(driver assistance and warning system) 구현으로 전망되고 있다. 이와 같은 기술이 구현되기 위해서는 현재 차량항법용 수치도로지도에서 도로의 단순 위치정보만으로는 불가능하며 도로의 곡선구간에서 평면 곡선반경과 같은 도로의 선형설계요소에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 현재 전국적으로 구축되어있는 1/1000 수치지도의 도로중심선을 이용하여 실제 도로의 평면 선형설계요소를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였고 이를 GUI 환경의 프로그램으로 구현함으로써 기존 도로의 정확한 평면 선형정보를 경제적이면서 효율적으로 획득할 수 있게 되었다.
차량의 자율주행을 위해서 신호등의 검출은 매우 중요한 부분이며, 최근 딥러닝 기술이 자율주행 및 운전자 보조 시스템에 적용되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출을 위한 잘 알려진 딥러닝 기법을 신호등 검출에 적용해 본다. 공개된 데이터셋을 이용하였으며 일반적인 컴퓨터 구성에서 실험하여 신호등 검출을 하였다.
교통사고 사망자 중 보행자 사망자는 약 40%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 이는 OECD 회원국 평균 약 2배 정도의 수치로 보행자의 안전관리가 시급한 실정이다. 이처럼 심각성이 높은 보행자 사고의 감소를 위해서는 일반 운전자보다 교통사고 발생 가능성이 높은 고위험 운전자(초보, 고령, 상용차 운전자)에 대한 사고 감소 방안이 선행 적용될 필요가 있다. 이에 본 연구는 보행자가 돌발적으로 횡단하는 위험상황이 구현된 주행시뮬레이터를 활용하여 교통사고 감소 방안 중 하나인 안전운전 교육의 수행 전후 보행자 돌발 횡단 상황에서 고위험 운전자의 운전행태 개선 효과를 분석하였다. 초보 운전자와 고령 운전자의 경우 대부분의대리 안전 지표에서 운전행태 개선을 보이지 않았고, 상용차 운전자만이 안전운전 교육으로 인한 운전행태 개선 효과가 나타났다. 이러한 결과는 초보 운전자와 고령 운전자의 경우 안전 교육 이외에 보행안전 인프라, 운전자 주행 보조 시스템 등의 추가적인 보행자 사고 감소 방안이 필요하다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 고위험 운전자에 의한 보행자 사고의 감소 방안을 수립하는데 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자동차의 안전도는 전통적으로 정면 충돌시 승객의 보호 정도를 가지고 비 교 된다. 그러나 근래에 와서는 다양한 사고에 의한 승객의 피해를 볼 때 정면 과 더불어 측면 충돌시의 피해를 무시할 수 없는 상태에 이르렀다. sled tests 등을 통해서 정면 뿐만 아니라 측면 충돌의 영향도 파악하고 있으나 정면 충돌보다 측면 충돌에 대해 승개 보호 장치의 개발이 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 현실적으로 보다 효과적인 occupant (운전자 및 승객) restraint system을 computer 모의 실험을 통해서 제안하고자 하였다. 기존의 안전시스템인 lap/shoulder belt system과 Air cushion에 의한 실험은 다각도로 연구되었다. 그러나 측면 충돌에서 Air Bag에 의한 충돌 감소 영향은 정면 충돌에 비해 적어지게 되어 상체 측면 보호 장치가 필요하게 된다. 본 연구에서는 운전자의 lap/shoulder belt system과 Air Bag에 의해 구속되는 dummy를 가지고 다양한 측면 충돌 각도 (0 .deg. , 15 .deg. , 30 .deg. , 45 .deg. , 70 .deg. )에서 실험이 수행되었다. 또한 각 충돌각에 대해 기존 Restraint System에 상체 측면 보호 장치(seat wing)를 포함하여 실험을 수행 하였다. 이에 대한 각각의 영향, 그리고 승객 손상도 분석 및 평가를 통하여 보안된 측면 충돌 보호 restraint system의 필요성과 그 효과를 제시하고자 한다. 실험결과 에 의하면 정면보다 측면에서 충돌하였을 경우 보조 구속 시스템인 seat wing으로 인 해 측면보호는 물론 occupant는 정면으로 나가게 개선되어 구속 시스템으로써의 이점이 확대되고 shoulder blet 또는 dummy의 감속을 통제하는 Air Bag의 잠재적인 이점이 더욱 확대되었음을 보여주고 있다. 그러나 design 단계에서 편안함, 안락감 등의 문제들과, 다른 실용적인 면에 대한 계속적인 연구가 필요하다.
자동항법 시스템은 자동차의 자동 운전 및 운전자에 대한 고도의 지적 보조를 지 원하기 위하여 컴퓨터를 이용한 시스템을 구축하여 운전자에게 보다 많은 정보를 제공 한다. 본 논문에서는 시스템에 필요한 통행차량을 추출하기 위하여 동화상 처리 기법 을 이용하여 필요없는 영역을 효율적으로 제거함으로써 통행차량을 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 우선 연속적으로 입력되는 복수의 입력 화상을 이용하여 서로 연속하는 입력 화상과의 차이 화상을 작성한다. 그리고 작성된 차이 화상에서 움직임 이 있는 영역을 추출하여 마스크 화상을 작성한 후 전후의 마스크 화상을 이용하여 입 력 화상에서 배경 영역을 제거함으로써 통행 차량을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 배경 화상을 이용하지 않고 배경의 변화가 심한 옥외에서도 안정적으로 배 경 영역을 제거하여 통행차량을 추출할 수 있으며 실제적으로 도로 상을 주행 중인 통행차량 추출에 적용한 예를 보인다.
운전자 보조 시스템을 통한 차량의 전자적인 제어를 위하여, 최근 차량에 탑재된 전자 제어 장치 (ECU; Electronic Control Unit)의 개수가 급증하고 있다. ECU는 효율적인 통신을 위해서 차량용 내부 네트워크인 CAN(Controller Area Network)을 이용한다. 하지만 CAN은 기밀성, 무결성, 접근 제어, 인증과 같은 보안 메커니즘이 고려되지 않은 상태로 설계되었기 때문에, 공격자가 네트워크에 쉽게 접근하여 메시지를 도청하거나 주입할 수 있다. 악의적인 메시지 주입은 차량 운전자 및 동승자의 안전에 심각한 피해를 안길 수 있기에, 최근에는 주입된 메시지를 식별하기 위한 침입 탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System)에 대한 연구가 발전해왔다. 특히 최근에는 AI(Artificial Intelligence) 기술을 이용한 IDS가 다수 제안되었다. 그러나 제안되는 기법들은 특정 공격 데이터셋에 한하여 평가되며, 각 기법에 대한 탐지 성능이 공정하게 평가되었는지를 확인하기 위한 평가 프레임워크가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 machine learning/deep learning에 기반하여 제안된 차랑용 IDS 5가지를 선정하고, 기존에 공개된 데이터셋을 이용하여 제안된 기법들에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 공격 데이터셋에는 CAN의 대표적인 4가지 공격 유형이 포함되어 있으며, 추가적으로 본 논문에서는 메시지 주기 유형을 활용한 공격 유형을 제안하고 해당 공격에 대한 탐지 성능을 평가한다.
대부분의 영상을 이용한 물체추적은 적용환경을 단순화하거나 특정한 영상특징만을 적용할 수 있는 제한된 환경에서 잘 동작하기 때문에 이러한 물체추적방법은 지능자동차의 운전자보조시스템이 적용되는 복잡하고 동적인 교통 환경에서 원하는 물체를 추적하기는 어렵다. 이와 같은 물체간의 부분적인 교합이 존재하고 배경과 물체들이 동시에 동적으로 변하는 복잡한 환경에서는 물체의 색상, 외관, 외형 등과 같은 다양한 영상특징들을 적절하게 융합할 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 파티클 필터를 이용한 적응형 융합구조[1]와 SIFT[2]를 이용한 영상특징 기술자를 강인한 영상특징으로 사용하고 시점 배경의 동적인 변화에 적응할 수 있도록 학습함으로써 추적의 강건성과 적응성을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 운전자 보조 시스템에서의 차량, 보행자, 자전거와 같은 도로상의 물체추적에 적용하였다.
본 논문에서는 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS; advanced driver assistance system) 용 이동객체검출 (MOD; moving object detection)을 위한 광학흐름추정기 (OFE; optical flow estimator) 의 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. 광학흐름추정 알고리즘은 차량 환경에서 높은 정확도를 나타내는 광역 최적화 (global optimization) 기반 Brox 알고리즘을 적용하였다. Brox 알고리즘의 에너지 범함수 (energy functional)를 최소화 하는 과정에서 생성되는 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위해 하드웨어 구현에 용이한 Cholesky factorization이 적용되었으며, 메모리 접근율 (memory access rate)를 줄이기 위해 시프트 레지스터 뱅크 (shift register bank)를 도입하였다. 하드웨어 구현은 Verilog-HDL을 사용하였으며, FPGA 기반 설계 및 검증이 수행되었다. 제안된 광학흐름추정기는 40.4K개의 logic slice 및 155개의 DSP48s, 11,290 Kbit의 block memory로 구현되었다.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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