웨어러블 디바이스의 대중화에 따라 디바이스 내에 탑재된 다양한 센서를 활용하여 동작 인식, 헬스케어, 안전 보조 등 다양한 스마트 서비스를 제공하는 애플리케이션이 급증하고 있다. 본 논문에서는 9축 관성 센서가 탑재된 스마트워치를 이용하여 운전자를 인식하고, 운전 중 운전자의 자동차 핸들의 회전각을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 i) 스마트워치 위치 인식, ii) 운전자 인식, iii) 핸들의 회전각 계산, 3가지 단계로 구성되어 있다. 이를 위해, IMU 센서와 아두이노(Arduino)를 이용하여 웨어러블 디바이스의 시제품을 자체 제작하고 제안하는 시스템을 구현 하였다. 실험을 통해 핸들의 회전 방향을 높은 정확도로 계산할 수 있고 회전각 또한 평균 $11.77^{\circ}$의 낮은 오차를 보여 제안하는 시스템의 실효성을 입증하였다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 이용하여 적응형 정속 주행(adaptive cruise control: ACC) 시스템에 대한 운전자의 신뢰 및 도로 혼잡도가 운전자의 작업부하와 상황인식에 미치는 효과를 알아보았다. ACC 시스템에 대한 운전자의 신뢰는 ACC 시스템이 정상 작동하는 조건과 시스템이 오작동하는 조건을 통해 신뢰상승 집단과 신뢰감소 집단으로 구분하였다. 도로 혼잡도는 운전자 차량 주변의 차량 수로 수준을 조작하였다. ACC 시스템에 대한 신뢰와 도로 혼잡도를 달리한 네 가지의 실험 조건 각각에 대해 운전자들의 작업부하와 상황인식을 측정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이 시스템의 사용으로 인한 운전부담 경감이나 안전운전 확보 등을 포함한 측정 항목 모두에서 시스템에 대한 신뢰 점수가 유의하게 더 낮았다. 둘째, ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이차과제에서 더 느린 반응시간을 보였고, 시스템 사용에서의 주관적인 작업부하 수준도 더 높게 평정하였다. 셋째, 이와는 대조적으로 운전자들의 운전상황에 대한 상황인식은 ACC 시스템 신뢰감소 집단이 신뢰상승 집단보다 유의하게 더 우수하였다. 본 연구의 결과들은 ACC 시스템에 대한 신뢰가 운전 중에 수행하는 다양한 정보처리에 영향을 미칠 수 있음을 보였는데, 이것은 자동화된 운전보조 시스템의 설계에서 사용자의 시스템에 대한 신뢰가 중요한 변인으로 고려되어야 한다는 것을 시사한다.
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 시각적 랜드마크를 제안하고, 이를 이용한 주차 보조 시스템을 보인다. 시각적 랜드마크는 주차 박스에 해당하는 특징으로 주차장의 환경을 고려하여 선택한다. 주차장은 두드러진 특징이 없는 단순한 모양이 반복되는 패턴을 가지는 환경으로, 기존 랜드마크는 주차장 환경에 사용하기 적당하지 못하다. 본 논문에서는 이런 주차장 환경에 맞는 랜드마크를 제안한다. 우리는 제안한 랜드마크를 사용하여 자동차의 위치를 추정하고, 현재 자동차 상태에 따른 자동차의 궤적을 예측한다. 시스템의 입력은 자동차에 장착된 카메라 한 대에서 촬영한 영상이다. 이 영상으로 자동차의 위치를 추정하고, 현재 바퀴 상태를 사용해 자동차가 주차장의 어디로 움직일 지를 보여주는 방식으로 운전자를 보조한다. 실험을 통해 제안한 시각적 랜드마크의 성능과 이를 사용한 주차 보조 시스템의 성능을 보였다.
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.
최근 자동차 산업의 활성화로 운전자 보조시스템에 연구가 많이 이루어지고 있으며, 그 중 AVM 시스템(Around View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되어 있으면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능인 위도, 경도, 속도 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 위치 정보를 제공하는 AVM 시스템에 저장 기능을 추가하면 AVM 블랙박스 시스템으로 활용될 수 있다.
최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
최근 교통운영체계 선진화방안의 일환으로 사고감소, 소통증진, 저탄소 녹색교통 활성화 차원에서 회전교차로의 도입 필요성이 대두되고 있다. 지자체에서는 회전교차로 설치사업을 추진함에 따라 회전교차로의 도입이 점차 확대되고 있으나, 현 도로표지 설치 기준에 따라 보조방향표지를 설치할 경우 교차로의 형태에 적합하지 않아 그 설치기준을 새롭게 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 회전교차로의 도로표지 설치 기준을 실험을 통해 도출하고자 하였다. 국외 회전교차로의 도로표지 설치 기준에 대해 고찰하여 규격 및 설치위치에 대한 사항을 준용하여, 교차로 내에서 적정 위치에서 회전할 수 있도록 설치위치 및 최소 글씨크기를 산출하여 적용하였다. 설치 가능한 위치별 2개의 규격을 적용하였으며, 시뮬레이터를 이용한 실험을 실시하였다. 실험결과에 따라, 운전자가 인지와 판독이 용이한 위치는 우측부였으며, 최소글씨 크기 15cm 일 때 원하는 출구로 진출이 가능하였다. 이에 따라, 회전교차로에 설치되는 보조방향표지의 최소 글씨크기 및 설치위치에 대한 기준을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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