본 연구는 기존의 신호등의 시각적 인지도를 향상시켜 운전자의 인지실수를 예방하고 안전운전을 도모하기 위해 보조녹색신호가 추가된 신호등에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 3색, 4색 신호등과 보조녹색신호를 추가로 제시한 3색, 4색 신호등을 자동차 모의실험장치를 통하여 비교한 결과 두 가지의 신호등간의 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 개선된 신호등이 현장 적용시 운전자가 스스로 의식하지 못하는 상태에서 제동시점을 다소 앞당겨준다는 점에서 안전운전에 기여할 수 있는 가능성을 보여주었다. 본 연구 결과는 실제 운전자의 반응을 비교함과 동시에 주관적인 행동반응을 조사함으로써, 연구결과의 실제 적용가능성을 제시하였다는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구에서는 뇌파와 맥파를 이용한 생체신호 분석을 통해 자율주행차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000 K, 4000 K, 5000 K, 6000 K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었으며, 실험절차는 다음과 같다. 1) 안정기(5분), 2) U-K테스트(3분), 3) 자율주행+조명(3분). 이 과정은 색온도를 변경해가며 총 4회 반복되었다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 power값을 산출하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화하여 통계분석을 실시하였다. 1차 분석 결과, 뇌파의 경우 5000 K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명 제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 주행 상황에서 SNSA가 증가하였다. β파와 SNSA에 대한 2차 분석 결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다. 결론적으로, α파가 가장 높은 5000 K의 색온도가 안정감을 유발한다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 자율주행차량에 적용한다면, 탑승자의 높은 만족도를 유발할 수 있을 것으로 보인다. 나아가, 이와 같은 긍정적인 효과가 자율주행차량의 수용으로 이어질 수 있다.
LED조명장치는 기존 광원의 대체품으로 자동차분야, 특수조명, 디스플레이, 항공등 많은 분야에서 활용이 증가하고 있다. 일반적으로 RGB 멀티칩 LED는 천연색 구현이 가능하여 경관조명 또는 감성 조명용으로 적용되고 고출력 백색 LED는 실내외 일반조명 또는 특수조명용으로 적용되고 있으므로 광효율, 연색지수를 증가하기 위한 연구가 계속 진행 중이다. 본 논문에서는 다양한 마이컴 종류 중 하나인 Cypress사의 PSoC을 이용한 LED 조명의 자연광 구현에 대하여 연구하고자 한다. 이를 위해 사이프레스사의 EZ-Color 모듈을 이용한 다양한 색 구현보다 자연광을 구현하기 위한 색온도 가변에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 기존에 제시된 날씨와 계절, 시간에 따른 태양광의 색온도 데이터를 이용하여 다양한 색온도를 나타내기 위한 RGB 색혼합 비율에 대해 연구를 수행하였다. 이 연구를 통해 인간을 위한 감성조명의 개발에 참고할 수 있도록 데이터를 제시하고자 한다.
최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.
교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.
자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.
고도의 경제성장과 더불어 우리들의 생활이 윤택해지면서 과거 부(富)의 상징으로 느껴졌었던 자동차가 지금은 우리들에게 없어서는 안될 생활필수품으로 자리잡게 되었다. 이러한 시대적 변화는 MY-CAR시대를 맞이하게 되었고, 그 수요는 폭발적으로 증가하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 추세에 비하여 우리의 자동차 개발 기술 수준은 선진국들 처럼 질(質)과 양의 측면에서 균형을 이루지 못하고 있어 아직도 개인의 기호를 만족시키기에는 역부족임을 실감케 하고 있다. 본 연구에서는 자동차 개발기술과 품질의 균형 있는 발전을 꾀하기 위하여 현재까지 관심사가 적었던 자체 색 분야를 죽 연구대상으로 하여 주거의 연장으로서 필요한 상황과 최근 한국 승용차의 색상경향, 시대적 환경 요인들을 조사, 분석하고 색상개발 시 제한될 수 있는 여러 가지 문제점을 파악하여 현대인의 기호에 맞는 승용차 색상개발 시에 참고 자료로 제시하여 보다 체계적이고 효과적인 차체 색을 개발하는데 도움이 될 것으로 충분히 예상된다.
임산부의 심리 상태는 태아의 건강에 많은 영향을 미친다. 따라서 건강한 태아 출산을 위해 임산부의 건강 관리는 필수이다. 많은 임산부가 겪는 임신 증상 중 하나는 감정 기복에 따른 우울감이며, 이 우울감 해소를 위한 한 가지 방법으로 조명을 이용한 라이트 테라피와 컬러테라피를 이용한 방법이다. 조명 빛의 색온도를 조절하여 색을 통해 감정에 영향을 미치도록 한다. 그 예로 자동차 판매장의 천장 조명을 태양과 비슷한 자연광과 같이 설정을 한다던가 스파숍 시설에서 편안한 분위기를 연출하기 위해 색온도가 낮은 색상을 사용한다. 본 논문에서는 실시간으로 임산부의 표정을 이미지 센서를 사용하여 심리 상태를 파악하고 조명의 색온도를 변경한다. 쉽게 구매할 수 있는 조명기기로 임산부가 받는 심리학적 영향을 이용해 산후우울증 해소하고자 연구하였다.
최근 지능형 비디오 감시를 위한 다양한 연구가 제안되고 있음에도 CCTV 영상에서 이상 징후 판단이 사람에 의해 이루어지고 있어 상황인식을 위한 방법 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이동물체 검출 및 추적을 위해 RGB 칼라 모델 기반의 색도 영상과 엔트로피 영상을 도출하여 그림자 제거를 수행한 후 이동물체를 추적하는 방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위해 잡음 및 주위환경변화에 민감하지만 순간적으로 발생되는 상황인지 환경에서 효과적인 차영상 모델을 적용하였다. 검출한 이동물체 영역에서 RGB 채널의 색도 영상을 기반으로 첫 번째 그림자 후보 영역을 선정하였고, 그레이레벨에서 엔트로피를 계산하여 두 번째 그림자 후보 영역을 추정하여 그림자를 제거하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 고속도로에서 주행하는 자동차들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 색상과 엔트로피를 이용한 그림자를 제거와 이동물체 추적이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
자동차, 모바일 폰, PDA와 같은 이동 객체를 모바일 데이터베이스에 정확히 색인하기 위해서는 위치 정보를 계속적으로 변경해주어야 하며 또한 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 효율적인 모바일 지도 서비스를 위한 이동 객체의 공간 색인 기법을 제안한다. 구체적으로 각 이동 객체의 위치 변경 보고 즉시 병경하는 방법과 일정 주기마다 전체 객체에 대해 재색인하는 방법의 장단점을 분석하고, 데이터베이스 변경 횟수의 최소화를 위해 이동체의 특성을 감안한 새로운 버켓 분할 방법을 제안한다. 이동 객체 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법론이 모바일 지도 서비스에 적합함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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