세계적으로 환경문제에 관한 우려가 급증하여, 세계 각국이 온실가스 연비 규제를 강화하고 있다. 연비향상을 위해 첨단 운전자 지원 시스템을 이용한 연구를 통하여, 운전자의 편의를 위해 다양한 첨단 운전자 지원 시스템을 개발하고 있다. 그중 ACC, LKAS, AEB 등의 시스템에 대한 연구가 활발하다. ACC의 목적은 차량의 종 방향 속도와 거리를 제어하고 운전자의 부하를 최소화하여 사고 예방과 방지에 유용한 시스템으로 평가되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 선행연구에서 제안한 국내도로 환경을 고려한 시나리오와 거리에 대한 함수로 안전성을 평가할 수 있는 수학적 방법을 활용한다. 또한, 제안한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션과 실도로 실차시험을 진행한 뒤, 이론수식을 활용한 이론 계산값, 시뮬레이션과 실도로 실차시험의 상대거리의 비교분석을 통하여 ACC의 기능적인 안전성을 검증하고자 한다. 이러한 방법을 통하여 많은 회사들이 ACC의 개발 단계에서 시나리오, 수식, 시뮬레이션을 활용하여 안전성 평가방법으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 보행자와 자동차 운전자에게 안전관련 메시지를 시각 및 청각적으로 전달하고 횡단보도 자체의 시인성을 조명을 통해 개선할 수 있는 요소들로 구성된 '횡단안전 지원시스템'의 설치 전 후에 대한 효과 평가를 수행하였다. 효과 평가는 시스템 설치 전 후별 주행속도, 보행자의 좌 우 살핌 빈도 분석을 통해 시스템 설치 전 후의 안전성 향상도를 평가하였다. 횡단안전 지원시스템의 설치 전 후의 차량 주행속도는 주 야간 모두 감소하였으며 보행자 행태를 조사한 결과 주간에는 횡단 전 또는 횡단 중 좌 우를 보는 빈도의 비율이 설치 전 27.9%에서 설치 후 62.9%로 개선되었고, 야간에는 설치 전 36.0%에서 설치 후 58.7%로 개선되어, 횡단안전 지원시스템의 설치 후 보행자의 안전의식이 향상된 것을 확인하였고 보행자 행태에 긍정적인 영향을 주어 보행자의 안전을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.
화학 플랜트에서의 이상상황 발생시, 안정된 공정으로 복귀시키기 위하여 운전자의 의사결정을 지원하는 goal tree를 합성하는 시스템을 개발하였다. 운전자의 경험적 지식을 바탕으로 발생 가능한 많은 사고들의 특징과 이상의 규모등에 적절하게 대응조치상황을 발견할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 그리고, 인공지능기법을 이용하여 적용공정에 대한 구체적인 대응조치상황을 생성하였다.
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
본 논문에서는 건축물의 전기 수용설비에 대한 유지관리방법의 온라인화를 구현하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안왼 시스템은 유지관리 방법에 대한 경험자 규칙을 활용한 데이터베이스를 구축하여 운전자가 응답파 대답을 통하여 유지관리에 업무가 수행되도록 하였다. 운전자는 본 시스템을 통하여 수용 설비의 정밀한 감시, 이상 상태의 조기발견, 올바른 조작 수행, 신속한 조치가 가능하며, 특히 비 전문가라도 설비의 유지관리업무가 가능하도록 개발되었다.
본 논문에서는 어린이통학버스 안전사고 예방을 위한 지능형 탑승객 모니터링 시스템을 개발한다. 지능형 탑승객 모니터링은 통학버스 내 설치된 카메라로 부터 촬영되는 영상을 실시간으로 분석한 후 통학버스 내 발생할 수 있는 다양한 이벤트를 운전자 또는 교사에게 적시에 통보하여 잠재적 안전사고를 지능적으로 회피할 수 있도록 지원하는 시스템을 말한다. 제안한 시스템은 Yolov4, DeepSort, MediaPipe등의 인공지능 관련 SW기술을 활용하여 영상을 분석한 후 싸움과 같은 이상행동, 정차 후 잔류 인원 발생, 하차자와 차량 간의 안전거리 확보 여부를 포함하는 3가지 이벤트를 인식한 후 운전자 또는 교사에게 알림을 제공한다.
본 논문은 운전자의 안전운전 지원을 위하여 실세계 자동차 외부에 위치한 카메라와 RADAR 센서들에서 취득하는 정보들을 통하여 가상세계에 운전 환경의 실세계를 그대로 재현하여 활용하는 기술을 소개한다. 이 기술은 운전상황의 제한된 인터페이싱 상황과 짧은 주의집중 시간에 모든 정보를 정확하게 전달하기 위하여, 직관적이고 효과적 전달이 가능한 복합 멀티미디어 - 동영상 및 간단한 텍스트 정보 - 의 형태를 활용한다. 이러한 융합 미디어 기반 운전정보 지원 서비스는 실시간 운전 상황에 대한 운전자의 이해와 대응력을 높여 안전운전에 기여할 수 있을 것이다.
차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치 하거나 접근하는 차량을 인식하여 운전자의 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 그러나 선행 연구에서 개발된 Vision 시스템은 터널, 일출, 일몰과 같이 태양광이 충분치 않은 곳에서는 차선 및 차량의 인식율이 매우 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 밝기 대응 알고리즘을 개발하여 Vision 시스템에 탑재함으로서 언제, 어느 곳에서라도 차선 및 차량에 대한 인식율을 향상시켜 운전자의 위험운전에 대한 원인을 명확하게 분석하고자 한다.
V2X 카 융합서비스 환경에서, 인포테인먼트 서비스와 운전자 관리 서비스 가운데 주요 서비스는 드라이버, 유지보수 관리자, 고객, 익명의 사용자의 중요한 정보를 중심으로 지원되어야 한다. 많은 소프트웨어 어플리케이션들이 운전 관리 프로그램과 계획의 특정 요구조건을 만족하기 위해 솔루션을 고려해오고 있다. 본 논문에서는 V2X 융합서비스 환경에서 클리닉 환경설정, 클리닉, 클리닉 페이지, 맴버십, 클리닉 요청 처리, 운전자 프로파일 데이터, 클리닉 맴버십 데이터 그리고 클리닉 인증을 포함한 운전자용 차량 진단을 위한 안전한 관리 시스템의 Data flow diagram을 설명하였다. STRIDE 모델 가운데 스푸핑, 탬퍼링, 부인방지, 노출, 서비스 거부, 권한 관리와 같은, ITS 진단 시스템의 보안 위협 이슈를 중심으로 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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