이 논문에서는 운전자의 운전 패턴을 분석하기 위한 멀티 센서 기반의 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 센서를 통해 얻어진 주행 데이터의 상관 관계를 비교, 분석하여 주행 패턴을 인식한다. 가속도 센서에 작용하는 중력값과 지자기 센서의 방향 데이터을 통해 각 운전 패턴을 인식하는 정확도를 높이는데 이용하였다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
본 논문은 기존 전동차의 자동운전(ATO : Automatic Train Operation)시 발생되는 승차감 저하의 원인을 분석, 제어패턴의 수정을 통한 승차감 성능 향상에 관한 것이다. 인천지하철 1호선을 중심으로 전동차에 적용된 자동열차운전 제어기의 특성, 주행제어 원리, 거리 및 속도의 산출 방법을 제시하고 기존의 ATO 제어패턴을 분석한다. 분석을 통하여 기존 운전제어장치에서 산출된 제어패턴을 승차감 관점에서 재조명하고 주행시 고려되는 선로 환경에 대한 조건을 충족시키면서 승차감 결정의 핵심요소인 가가속도(Jerk)의 주행 특성을 최적화하여 향상된 승차감 성능을 갖는 제어패턴을 산출하였다. 도출되는 결과의 입증을 위하여 제어 패턴을 시뮬레이션하고 현차를 이용하여 본선 주행시험을 실시한 후 그 결과를 승차감의 관점에서 기존 제어패턴시의 결과 값과 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 공동주택의 고가수조방식 급수설비에 전동기의 운전패턴과 수조의 밸브 개방 패턴을 변화시켜 전동기의 운전효율을 향상시킬 수 있는 운전제어 기법을 제안하였다. 제안된 운전제어 기법의 유용성을 확인하기 위하여 모의 실험을 통하여 제안된 운전제어 기법과 기존의 제어방법을 비교분석 하였다. 그 결과, 기동횟수와 정속 운전시간 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다. 이 운전제어기법을 현장에 적용한다면 전동기 운전효율 향상과 유지보수 측면에서 활용될 수 있을 것이다.
자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
텔레매틱스 시스템의 기능 중 현실적으로 상품성 있는 기능으로 "차량 원격 진단 기능", "운전 패턴 분석 기능"이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 차량 신호 인터페이스 기술, 자가 진단 인터페이스 기술, 가속도/자이로 센서 인터페이스 기술, PS 신호 처리 기술, 운전 패턴 분석 기술, 무선통신(CDMA) 처리 기술 등이 사용된다. 이러한 기술을 기반으로 본 논문에서는 차량 주행 중에 자각의 EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG 능에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고, 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신(CDMA)을 통해 정보센터로 전송하여 이를 DB화함으로써 효율적 차량 관리 및 운전자 관리가 가능하다. 본 연구는 이러한 차량 원격진단 및 운전 패턴 분석기능을 구현하는 H/W와 S/W를 설계 및 제작하고 실차 시험을 통해 이를 검증한다.
지역난방과 발전겸용의 열병합발전(CHP)시스템과 보조열원설비의 최적운전패턴을 결정하기 위한 수리적 모델을 구축하였다. 현실상황에 접근하여 사회전체, 전력회사 및 난방사업자 각각의 관점에서 최적화 모델이 구성되었다. CHP 시설과 보조열원의 운영권이 다른 경우, 최적운전패턴은 각 당사자의 목적함수에 따라 다르며, 여기에는 열거래요금이 결정적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 사회전체 차원의 최적운전패턴을 도출하고, 이러한 패턴이 자율적으로 이루어지게 하는 열요금 구조를 제시하였다. 분석 결과, 사회적 관점에서의 최적화패턴에서는 보조열원의 활용이 중요하게 나타났으며, 현행의 균일 열요금 구조를 시간대별로 차등화된 열요금 구조로 변환할 경우, 자발적으로 시스템전체 차원의 최적화가 이루어질 수 있음이 발견되었다.
본 연구는 고령운전자의 교통사고율 감소를 위하여 고령자의 운전패턴 인식을 통해 교통사고위험지수를 도출하고 그에 따라 운전면허증의 갱신 및 반납 정책에 반영하고자 실시되었다. 먼저, 고령운전자의 행동특성을 분석하여 교통사고를 유발하는 주요요인을 도출하여 교통사고 위험지수를 정의한다. 둘째, 자동차에 부착된 카메라, 거리센서와 스마트폰을 통하여 고령자의 운전패턴으로부터 교통사고 위험지수를 측정하는 방법을 제시한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 3개의 문턱 값을 도출하여 측정된 교통사고 위험지수로부터 사고위험도를 4단계로 판별하고 고령 운전자의 안전운전을 보장하기 방안을 제시한다. 제안하는 방법에 따라 고령운전자의 운전능력을 객관적으로 평가하여 운전면허 갱신주기의 재설정 및 자진 반납을 유도함으로써, 고령운전자의 교통사고 증가로 인한 사회적 비용을 최소화하기 위한 운전면허증 관리정책 수립에 적극 활용 가능할 것이라 믿는다.
많은 승객들이 이용하는 대중교통수단인 버스의 위험운전을 체계적으로 평가 및 진단하기 위한 시스템은 현재까지 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 실제 고속버스 운행기록장치(DTG, Digital Tacho Graph) 자료를 활용하여 버스 위험운전의 특성과 패턴에 대해 분석하였다. 위험운전 8개 유형에 대해 시간대별, 요일별, 날씨별 분포를 분석한 결과, 급가속(61.3%), 급좌우회전(20.1%), 급감속(15.1%) 유형이 대부분을 차지하였으며, 새벽시간대, 금요일, 맑은 날에 각각 위험운전이 더 많이 발생하는 패턴을 보였다. 이어서 통계분석을 통해 위험운전 유형별 상관성과 시간대별 발생건수의 차이를 규명하였으며, 위험운전의 정도에 따라 3개 그룹을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 안전운전 교육기관에서 운전 시뮬레이터를 통한 신뢰성 있는 진단 및 교육을 수행하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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