운전자에게 자동차에 관련된 중요한 시각적 정보는 주로 계기반을 통해 제공되어 진다. 이런 계기반이 시인/시계성을 고려하여 설계되어 졌을 때, 운전자는 주행중에 시야 확보 및 자동차 관련 시각정보들을 신속하고 정확하게 인지할 수 있게 된다. 즉 계기반은 운전자의 과제 수행도와 직접적인 관계를 갖는다고 볼 수 있으며, 운전자-자동차간의 상호작용에 관여하는 중요한 장치라고 할 수 있다. 이러한 이유로 외국의 경우는 계기반의 형태와 특성 및 색상까지를 고려한 다방면의 연구가 진행되고 있다. 현재 대부분의 차종이 Analog display의 형태를 따르고 있지만, 위치에 대한 명확한 표준이 없이 각기 다른 형태 및 배치를 갖는다. 따라서 본 연구는 계기반 주요 Object(속도계, 타코미터, 연료계, 온도계)의 배치특성에 대한 운전자의 선호도여부와 계기반 Object의 위치가 운전자에게 영향을 주는 요인여부에 관하여, 본 실험실에서 제작한 평가도구(VISVEC System)를 사용하여 실험하였다. 실험결과로 피험자가 선호하는 배열특성이 인지정확도 여부에 미치는 영향과의 연관성은 볼 수 없었으나, 계기반의 주요 Object는 각각의 영역을 갖는 것이 Visual 정보 인지에 용이하다는 것을 알 수 있었다.
자전거 교통사고는 이용수요의 증대와 더불어 지속적으로 증가하고 있는 추세이며, 기존 교통사고 자료를 통해 자전거 교통사고의 특성을 살펴보면 사고발생 지점은 주로 교차로 내부이며, 사고형태는 측면직각충돌사고가 빈번한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 교차로 내에서 발생되는 우회전차량과 횡단자전거 간의 상충위험성이 발생하는 원인으로 우회전차량 운전자의 주위확인행태와 차량속도로 가정하고 시뮬레이션 분석을 이용하여 그 위험성을 제기하고자 한다. 연구 결과 우회전차량의 주행속도가 낮을수록, 또한 운전자가 고개를 돌려 적극적으로 우측 후방을 확인할수록 상충위험성은 감소하는 것으로 나타났다.
최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.
To ensure drive's field of view, obstruction area generated by a steering wheel, hub and spoke must be considered at the early stage of automobile design. The current approach to computing obstruction area proposed by SAE is based on 2D drafting procedures so that it is not precise and errorprone. In the paper we discuss the novel approach which models the obstruction area as the shadows of the steering wheel, hub and spoke by assuming the human eye as light sources. The approach is based on ray tracing and space transformations for that it can be applied when free form curves are hired to represent the steering wheel, hub and spoke in CAD environment. As a result, it gives more predise and reliable results than SAE approach.
HUD 기술은 항공기 조종사의 시계확보와 조종 수행 능력 향상을 위하여 도입되었으나 최근에는 자동차 운전자의 운전 수행력을 높이고 안전 운전을 도모하기 위하여 차량에 도입되기 시작하였다. 하지만 HUD 기술이 실제로 일반 차량에 적용되고 관련 산업이 활성화되기 위해서는 현재의 기술개발 현황은 물론이고 관련 산업체의 기술개발 경쟁력, 활성화 정도, 성장 가능성에 대한 분석과 상용화를 위한 요구사항 및 애로사항에 대한 파악과 방안 마련이 우선적으로 수행되어야 한다. 따라서 본 고에서는 텔레매틱스 관련 각 산업계와의 심층 면접을 통하여 이러한 문제점들에 대한 산업 현장의 실질적인 현황을 파악하고 이를 토대로 HUD 기술이 텔레매틱스 분야에 성공적으로 적용되기 위해 필요한 방안을 도출해 본다.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
심전도(ECG, electrocardiogram) 신호를 이용한 본인 인증기술은 기존의 바이오 인증을 대체할 수 있는 본인 인증기술로 주목받고 있다. 디지털 전자키를 인식하는 장치를 차량에 탑재하여 자동차와 무선으로 데이터를 송수신할 수 있게 하고, 스마트폰 등을 활용해 자동차의 차 문을 잠금 또는 해제하거나, 시동을 걸 수 있는 기능을 스마트폰을 통해 차량 제어할 수 있다. 그러나 스마트키는 보안에 취약하여 이를 해결하고 운전자의 편의성을 제공하기 위해 바이오 인증기술을 적용한 스마트키를 연구하였다. 심전도를 이용한 개인인증 알고리즘을 시계 형태의 웨어러블 디바이스에 탑재하여 바이오인증을 하고 개인인증이 완료되면 자동차의 스마트키 기능을 할 수 있었다. 인증율 95%를 달성하였다. 운전자는 스마트키를 소지할 필요가 없고, 분실 및 해킹에 안전하게 보호할 수 있는 대안으로 스마트키를 제안한다. 심전도를 이용한 개인 인증기술을 활용한 스마트키는 개인인증을 통해 다양한 분야에 적용이 가능하고 향후 심전도를 이용한 본인확인 장치 등에 적용할 수 있는 방법을 연구할 계획이다.
현재 각 지자체에서 교통정보센터를 운영하는 곳이 늘어나고 있고, 운전자들은 도시내도로에 설치된 VMS로 교통정보를 제공받아 활용하고 있다. 그러나 고속도로 및 도시고속도로와는 또다른 특성을 가진 도시부도로의 VMS에 대하여 이용자들이 갖는 효용을 평가한 사례는 없다. VMS는 예산을 들여 설치한 교통정보제공 매체인만큼 이용자들의 효용에 대하여 평가하고 관리할 필요가 있다. 본 논문은 도시부도로 VMS를 이용하는 운전자들의 효용이 대안경로 정보제공 유무가 가장 큰 영향이 있다고 판단하여 그 평가기준을 정립하였다. 대안경로가 있고, 정보도 주면 4점, 대안경로가 있고, 정보를 일부만 주면 3점, 대안경로가 있는데 정보를 안주면 2점, 대안경로가 없으면 1점으로 평가한다. 또한 최대한 많은 운전자들이 VMS를 봐야 그 VMS의 가치가 높아진다. 그러므로 VMS설치 위치는 같은 조건이라면 교통량이 많은 도로구간이어야 하므로, 이에 대한 평가기준을 정립하였다. 교통량에 따른 설치위치 기준은 시의 경계부(시계)와 도심부로 나누어 정립하였다. 본 연구결과는 현재 도시부도로의 설치되어 있는 VMS들의 이용자 효용을 높이는 방법 중 기초자료로 활용할 수 있다.
최근 국내외 온라인 전자상거래 플랫폼의 증가와 국내 항만 컨테이너 물동량 증가로 인해 대형 화물차의 운행 비율이 높아지면서 지속적으로 화물차 화재발생 건수가 증가하고 있다. 특히 화물차의 화재발생 요인 중 높은 비율을 차지하는 원인이 자연발화현상이다. 화물차 화재 예방을 위한 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 제동 시 발생하는 타이어 자연발화현상에 대한 연구가 부족하여 본 연구에서는 화물차의 제동장치와 유사한 환경을 구축하기위해 실험 장치를 직접 설계 및 제작하였다. 실험 장치의 제동장치에 비접촉식 온도센서를 장착하여 제동장치에서 발생하는 온도데이터를 수집하였으며 제동장치의 온도센서와 타이어 표면의 온도센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 시계열 예측모델 중 ARIMA 모델을 활용하여 차량의 온도변화 추이에 맞는 적절한 모수를 선정하였으며 측정한 데이터와 예측한 데이터를 비교 분석한 결과 90% 이상의 정확도를 도출하였다. 이를 기반으로 화물차 운전자로 하여금 제동장치에서 발생하는 과열현상을 실시간으로 경고하고 대응할 수 있도록 지원함으로써 화물차의 화재발생 비율을 낮출 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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