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.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고가 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그 중 AVM 시스템(Around-View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해 지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하고자 한다.
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.
첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.
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.
최근 차량을 운전하는 성별과 연령대와 차종이 다양해짐에 따라 초보 운전자나 운전 약자들은 자동차의 폭이나 길이에 대한 감각이 미숙하고 자동차의 운동 특성을 이해하기 어렵게 되었다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 후방 센서 및 카메라 사용이 증가되고 있고, 운전자의 주차 편의성을 향상시키는 주차 보조 시스템들이 개발되고 있다. 이에 따라 차종에 따른 조향각 차이를 반영하고 거리오차를 쉽게 보정할 수 있는 주차 가이드 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 애커먼장토식을 보완하여 후진 시 회전 반경 공식을 제안하고, 핸들 조향각 센서를 통해 도출한 핸들 조향 값을 제안하는 공식에 대입하여 보다 더 정확한 주차 가이드라인 생성 알고리즘을 개발하고자 한다.
최근 차량용 블랙박스, 자동 운전 시스템, 어라운드 뷰 시스템 등과 같은 운전자의 편의와 안전을 위한 장치 및 시스템들이 개발되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 구글(google)의 자동 운전 시스템(Auto Car Driving System)과 현대 모비스(hyundai mobis)의 AVM 시스템(Around View Monitoring System) 등의 다양한 차량용 편의장치 시스템들이 등장했다. 위와 같은 다양한 ECU들을 관리하기 위한 서버 및 저장 장치 역할을 할 수 있는 고사양의 Car PC의 장착이 필수적이다. 기존의 AVM 시스템은 차량 주변을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 또는 별도의 차량용 네트워크를 통해 임베디드 시스템 또는 SoC(System On Chip)형태의 하드웨어 기반으로 개발되고 있다. 하지만 고사양의 Car PC 기반에서는 별도의 비용없이 소프트웨어로 구현이 가능하다. 본 논문에서는 차량의 전 후 좌 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템(Around-View Monitoring System)을 위한 카메라 보정 및 정합 처리 모듈 및 AVM 시스템을 Windows를 O/S로 하는 PC 내부에서 기존의 AVM 시스템을 이용하여 화면에 전 후 좌 우 버튼을 각각 만들어 버튼을 터치했을 때, 각 버튼에 해당되는 영상이 AVM 시스템과 함께 출력되도록 하거나 디스플레이에 Full 버전으로 출력되도록 S-UI(Smart User Interface)를 설계 및 구현한다. 제안하는 AVM 시스템과 기존의 AVM 시스템의 성능과 기능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가 비용이 발생하지 않는 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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