자율주행은 4차 산업의 핵심 기술로 차, 드론, 자동차, 로봇 등 다양한 곳에 응용 가능하다. 그 중 위치 추정 기술은 GPS, 센서, 지도 등을 활용하여, 객체나 사용자의 위치를 파악하는 기술로 자율주행을 구현하기 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. GPS나 LIDAR 등의 센서를 이용하여 위치 추정이 가능하지만, 이는 매우 고가이고 무거운 장비를 탑재해야 하며 지하 혹은 터널 등 전파 방해가 있는 곳의 경우 정밀한 위치 추정이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 저가의 비전 카메라로 획득한 컬러 영상을 입력으로 하여 관심 영역 추출 네트워크와 영상 분할 지도를 이용한 영상 검색 기술을 제안한다.
동절기, 야간 등 도로에서 결빙으로 인한 연쇄 추돌 사고는 교통 체증 및 2차 사고의 위험으로 이어진다. 도로 중 결빙 발생 다발 지역인 지방도로, 터널 출입구, 교량 구간, 산기슭 도로, 그늘진 곡선 도로를 대상으로 C-ITS 관점 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션을 제공하여 결빙으로 발생하는 사고를 미리 예방하고자 한다. 노면/기상 상태를 아두이노, 기상 api로 측정, 차량 운전자용 앱(GIS/맵 기반) 구현을 통해 앱 사용 운전자 간 양방향 V2V, 운전자와 아두이노 센서 간 V2I 통신으로 결빙으로부터 운전자를 보호함에 있다.
본 연구에서는 웅치 지역에서 교통로가 변화하는 과정을 도보 시대와 자동차 시대로 구분하고, 교통로 변환의 요인과 특성을 사회적 측면과 기술적 측면에서 살펴봤다. 웅치 지역의 교통로 개설에서 가장 큰 지형적 제약 조건은 분수계를 중심으로 한 동서의 상대고도 차이와 특히 서쪽의 급경사 부분이었다. 이러한 제한 조건을 극복하기 위해서 도보시대에는 이용 목적에 따라 다양한 노선이 개설되어 이용되어 왔고, 1910년대 신작로 개설 이후 자동차 시대에는 경사도와 굽이를 줄이려는 노력이 계속되었고 특정 교통로가 중점적으로 이용되었다. 이 지역 교통로 변화의 사회적 측면에서의 특징은 첫째, 도보시대에는 다양한 노선이 동시에 이용되었지만, 자동차 시대에는 특정 노선만이 집중적으로 이용되었다. 둘째, 교통사고나 대규모 행사에 따른 사회적 필요에 의해서 새로운 도로의 개설이 추진되었다. 셋째, 지형 조건을 극복하기 위한 지역 범위가 확대되었다. 넷째, 교통 노선의 변화는 노선관련 취락의 성쇠에 영향을 주었다. 그리고 기술적인 측면에서는 첫째, 터널을 뚫는 방법을 사용했다. 둘째, 굽이 즉 최소곡선반경(R)을 완화하려는 노력을 계속해 왔다. 셋째, 경사도를 완화하려는 노력을 계속해 왔다. 넷째, 음지보다는 양지를 향하게 하는 방향을 고려했다.
서울시 등의 국내 주요 도심은 지역적 팽창에 따라 도로망 체계가 급격하게 발전하였고 도시민이 안락하고 풍요로운 생활을 영위하도록 전력, 통신, 상수도, 하수도, 냉 난방관로, 가스관 등이 무분별하게 개별 매설되었으며 비효율적으로 개별 관리되고 있다. 국토계획법에서는 Life-Line을 공동 수용함으로써 도로의 반복 굴착을 줄이고 도시 미관의 개선, 포장 내구성 향상에 따른 주행성능 향상 그리고 원활한 교통소통 등을 기대하는 도시계획 시설물로 공동구를 정의하고 있다. 최근 기존 도심지의 재정비 측면에서 쾌적한 도시공간 조성, 지하공간 이용 효율과 도로관리 효율 향상, 지진 및 도로함몰에 대한 재난안전성, 스마트 그리드와 전기자동차 보급과 같은 미래 생활환경 변화에 대한 신속한 대응 등을 기대할 수 있는 기존 도심지의 공동구 설치 필요성이 증가하고 있으나 국내에 설치된 모든 공동구는 신도시 개발에 따라 계획된 Life-Line을 모두 수용하도록 설치한 개착식 공동구 형태이다. 기존 도심지에서는 현재 가동중인 모든 Life-line을 모두 수용할 수 없으므로 도심지 유형별 공동구 설치 타당성 평가시스템을 활용한 설계용량 최적화 등의 새로운 연구가 필요하다. 본 연구는 신도시 공동구를 탈피하고 기존 도심지를 대상으로 평가지표에 의한 정량적 평가모델을 제시 하는 등 유형별 타당성 평가시스템을 세분화하며 정량적 평가시스템의 구현이 가능한 프로그램을 개발해 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하고자 한다.
자동차에서 배출되어지는 NO$_2$(또는 TSP)에 대한 환경영향평가는 사람들의 건강과 환경보존의 관점에서 그 지역의 거주자를 위해서 필요한 것이다. 환경영향평가 수행을 위한 필드 조사에서, 수치모의를 위해서 정확한 농도가 계산되어지고 기상 데이터는 관측되어진다. 수치모의를 하기 위한 배경농도를 결정하기 위해서, NO$_2$(또는 TSP)의 연평균농도는 Puff-Plume 모델을 이용하여 계산되어진다. 만약 계산된 결과들이 환경에 영향을 미치게 되면, 이 결과는 환경보존활동에 고려되어야만 한다. 본 시스템은 이러한 환경영향평가를 예측과정을 손쉽게 할 수 있도록 개발되었다. 또한 이 시스템은 인터체인지와 터널 입구 등과 같은 특수한 도로를 제외한 일반도로에서 배출되는 대기오염의 농도를 예측하고자 하는 사용자를 위하여 제공되어진다. 또한, 이 시스템은 농도의 계산뿐만 아니라 결과를 그래프로 나타내는 기능도 포함되어 있다. 이 시스템을 이용함으로써 직업프로그래머가 아닌 초보자인 사용자일지라도 여러 가지 계산결과 및 결과 그래프를 간단하게 얻을 수 있다.
본 연구에서는 국내 의료, 제조, 금융, 자동차, 도시 분야와 해외 광업 분야에서 머신러닝 기술이 활용된 사례를 조사하였다. 문헌 조사를 통해 머신러닝 기술이 의학영상 정보시스템 개발, 실시간 모니터링 및 이상 진단 시스템 개발, 정보시스템의 보안 수준 개선, 자율주행차 개발, 도시 통합관리 시스템 개발 등에 광범위하게 활용되어왔음을 알 수 있었다. 현재까지 국내 광업 분야에서는 머신러닝 기술의 활용사례를 찾을 수 없었으나, 해외에서는 광상 탐사나 광산 개발의 생산성 및 안전성을 개선을 위해 머신러닝 기술을 도입한 프로젝트들을 찾을 수 있었다. 향후 머신러닝 기술의 광업 분야 도입은 점차 확산될 것으로 예상된다.
최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
Air pollution levels of gases and aerosol particles inside the Jeongneung and Hongjimun tunnels of the Naebu express way in Seoul were investigated through on-road measurement using a mobile emission laboratory (MEL) on February 8, 2011. The concentrations of $NO_x$, $CO_2$, number concentration of particles ranging 21-560 nm, and surface area of particles deposited on a human lung almost linearly increased with increasing distance from the tunnel entrance, and decreased rapidly before the tunnel exit. This trend was observed regardless of tunnel length and driving directions, which thought to be caused by semi-transverse ventilation facilities of the tunnels. The concentration increments per 1-m distance for $NO_x$, $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles ranging 21-560 nm were 0.61~0.80 ppb, 0.16~0.21 ppm, $0.20{\sim}0.29{\mu}m^2/cm^3$, and 117~192 particles/$cm^3$, respectively. Average pollution levels inside the two tunnels for $CO_2$, deposited particle surface area, and number of particles >5.6 nm ranged 681~748 ppm, $246{\sim}381{\mu}m^2/cm^3$, and $2.4{\sim}6.7{\times}10^5$ particles/$cm^3$, respectively. In case of $NO_x$, the maximum concentration exceeded 1 ppm. These pollution levels inside the tunnels are much higher than those at urban background sites. This result can be utilized as basic data to evaluate the effectiveness of present ventilation system for reducing the pollution level caused by vehicles inside the tunnels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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