대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
현재 항공기, 자동차 훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 지상의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 지상에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 GPS와 9-axis sensor를 탑재한 항공기, 차량에 GPS정보와 sensor 정보를 실시간으로 수집하여 항공기와 차량의 상태를 3D 시뮬레이션 영상을 구현하여 중앙의 관제센터에서 모니터링하여 교육훈련에 활용하고 GPS 정보와 sensor 정보를 파일로 저장하여 교육훈련 종료 후 저장된 GPS정보와 sensor 정보를 다시 3D 영상을 구현하여 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하고자 한다.
컨버전스는 소비자 니즈의 다양화, 고도화 및 관련 IT기술의 발전을 기반으로 21세기의 문화와 사회를 대표하는 키워드로 부각되었다. 현재 우리 사회는 컨버전스의 진화 단계에 있어 두 번째 단계인 산업간 융합 단계, 즉 IT의 활용 범위가 확대되면서 방송, 통신, 금융, 자동차, 의료 등 다양한 산업 영역이 융합되는 단계에 있으며, 본 연구의 대상인 통신 방송 결합상품은 이런 산업간 융합의 대표적 사례이다. 본 연구는 통신 방송 결합상품의 수용과정에 기술혁신상품의 수용모델인 TAM을 적용하여 결합상품의 서비스특성이 소비자의 해당 상품 수용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 통 방 결합상품의 주요 서비스특성인 저렴한 비용(가격할인), 서비스 통합성, 선택가능성이 소비자의 지각된 유용성, 지각된 이용편의성 및 지각된 위험에 영향을 주어 소비자의 수용의도를 높일 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 통신 방송 결합상품의 수용과 확산을 위해서 가격할인 전략(요금전략)과 더불어 이용요금고지시스템, 납부시스템, 콜서비스시스템, 설치 및 A/S시스템의 통합과 같은 시스템적 통합(서비스전략), 그리고 이용자에게 선택권을 줄 수 있는 결합상품 및 관련 옵션들의 개발(상품전략)이 필요하다는 시사점을 제시하고 있다.
지능형 차량 네트워크(VANET)는 무선통신을 이용하여 차량 간 (V2V, Vehicle to Vehicle), 차량과 노변장치 간(V2I, Vehicle to Infrastructure)의 통신을 제공하는 네트워킹 기술이다. 현재 VANET통신은 자동차산업의 급속한 발전과 차량자동화로 인하여 산업계와 학계를 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET을 통해 유통되는 차량의 속도, 가속도, 도로 및 환경 모니터링정보는 운전자에게 안전운전과 관련된 서비스를 제공하는 분야로써 통신에서의 보안은 필수적인 요건이다. 지금까지 안전한 메시지 인증을 위한 많은 인증프로토콜들이 제시되어 왔다. 그 중에서도 Jung에 의해 제안된 VANET 알고리즘은 데이터베이스 검색 알고리즘인 블룸 필터를 RAISE 알고리즘에 적용하여 차량 밀집환경에서의 인증에 보다 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 하지만 RAISE에서 사용한 k-anonymity는 정확한 차량의 ID정보를 얻기 위해 모든 메시지에 대해 전수조사 연산을 수행해야 하므로 차량의 수가 증가함에 따라 해시연산량이 지수적으로 증가한다. 또한 핸드오버가 발생하는 경우 완벽한 키전달 알고리즘을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 RSSI기반 속도 및 거리 추정 알고리즘을 사용하여 사용자의 ID를 위치화하며 프로토콜의 핸드오버부분의 오류를 수정하여 안전하고 효율적인 알고리즘을 제공한다.
사람과 사람 사이의 통신을 넘어 사람과 사물, 사물과 사물 간에 정보를 주고받는 사물인터넷 시대가 다가오고 있다. 스마트 센서는 지능화에 의해 스마트폰, 지능형 자동차, 스마트홈 시스템, 착용형 전자기기, 원격진료 시스템, 대규모의 환경 감시 시스템 등으로 활용영역을 넓히고 있다. 최신 스마트폰에는 이미지센서, 터치센서, 마이크로폰, GPS, 모션센서, 지자기센서, 조도센서, 근접센서, 지문센서 등 다양한 스마트 센서가 적용되고 있다. 센서 기술은 기존 센서에 제어 판단 저장 통신 등 다양한 기능이 결합되어 기존 산업과 IT 산업을 융합하는 차세대 유망기술로 주목을 받는다. 특히 촉각 시각 청각 미각 후각 등 인간의 감각을 모방하는 오감인식 기술이 부상하고 있다. 본 연구보고서에서는 인간의 오감에 대한 생물학적 원리와 오감센서의 동작 원리, 국내외 연구개발 현황, 기술 및 시장 동향을 정리하였다.
차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.
화물의 시간가치 연구는 운송과정에서 화물이 갖는 중요도를 평가하며 운송중의 재고비용까지 나타내어 효율적인 물류관리를 위한 방향을 제시해 준다. 화물의 시간가치는 화물의 업종에 따라 차이를 보이며, 동일한 업종내에서도 화주의 특성에 따라 차이를 보인다. 이것은 운송시간의 절감에 보이는 화주의 행태가 다르며, 그로 인해 운송시간의 절감에 대한 화주의 지불용이가 각각 다르게 나타나기 때문이다. 본 연구에서는 우리나라 제조업체의 화주를 대상으로 지역간 화문운송의 시간가치를 추정하였다. 연구방법은 화주가 공로운송수단을 선정할 때 중요한 기준이 되는 인식요소를 추출하고, 그에 따라 화주돈을 동질의 업종으로 분할한 후 다항로짓모형을 추정하여 화주집단별 시간가치를 도출하였다. 연구의 결과 지역간 화물운송의 시간가치는 화물업종마다 차이를 보였으며, 평균적으로 한시간의 운송시간을 줄이기 위해서는 출하차량 1대당 1.680원(톤당 389원)을 지불해야 하는 것으로 나타났다. 이를 화물 업종별로 분류하면 의류·직물, 사무기계 ·가전제품, 통신·정밀과학 등은 2,906원으로 추정되었고, 음식료품, 비금속광물, 제1차금속산업, 조립금속산업 및 자동차부품 등은 1,248원으로 나타났다. 그리고 가구, 출판·인쇄물, 화학제품 등은 1,041원의 크기를 보였다. 다음으로 운송중의 재고비용은 평균적으로 화물가격의 9.54%로 추정되었으며, 사무기계·가전제품 등 고가의 화물은 화물가격의 약 50%에 달하는 반면에 비금속광물 등 저가의 화물은 낮은 재고비용을 갖는 것으로 평가되었다.
차량에서 중요 기능들을 탑재하고 있는 ECU(Electric Control Unit)들 간에 메시지를 주고받는데 하나의 내부 통신망(CAN BUS)으로 연결되어있으나, 이 네트워크는 외부에서 쉽게 접근이가능하여 의도하지 않게 공격자로부터 공격을 받을 수 있게 되면서 이와 관련하여 외부로부터 공격에 대한 가능성을 검증하기 위하여 공격에 사용될 수 있는 도구들을 개발하였다. 그러나 이를 개발하기 위한 시간적 비용이 발생하고, 공격에 사용될 CAN 메시지를 찾기 위하여 실제 자동차에서 분석하는 시간도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 공개되어있는 Sulley라는 도구를 이용하여 공격에 필요한 테스트 케이스 생성하는 방법을 제안하면서 공격에 사용될 CAN 메시지 찾는 방법을 설명한다. Sulley에서 제공하는 라이브러리 파일에 CAN 메시지의 데이터 생성 라이브러리 추가시킨 다음 Sulley을 실행시키는 파일과 정의하는 파일을 CAN 통신 환경 설정 및 메시지 규칙에 맞게 작성하여 Sulley을 실행시킨다. 제안한 방법론을 실제 자동차에 적용시켜 실험을 수행한 결과, Sulley을 통한 CAN 메시지 퍼징하여 생성된 테스트 케이스들을 자동차에 보낸 결과 별도의 개발한 도구 필요 없이 자동차를 동작시켰다.
This paper describes the development and verification of control algorithms for V2X and environmental sensor integrated intersection support and safety systems. The objective of the research is to develop core technologies for effective fusion of V2X and environmental sensors and to develop new safety function for intersection safety. One of core technologies is to achieve the improvement of GPS accuracy, and the other is to develop the algorithm of a vehicle identification which matches all data from V2X, vehicle sensors and environmental sensors to specific vehicles. A intersection optimal pass (IOP) algorithm is designed based on these core technologies. IOP recommends appropriate speed to pass the intersection in the consideration of traffic light signal and preceeding vehicle existence. Another function is developed to prevent a collision avoidance when car crash caused by traffic violation of surrounding vehicles is expected. Finally all functions are implemented and tested in three test vehicles. It is shown that IOP can support convenient and comfortable driving with recommending optimal pass speed and collision avoidance algorithm can effectively prevent collision caused by traffic sign violation of surrounding vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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