차량의 고속주행 중 발생하는 전방추돌사고는 치사율이 높으며 연쇄추돌사고를 야기한다. 대부분의 전방추돌사고는 안전거리 미확보와 운전자의 늦은 인지반응에 따라 충분한 제동거리를 확보하지 못하여 발생되고 사고 후 운전자누적 인지반응시간은 연쇄 추돌을 일으키는 원인이 된다. 이를 극복하기 위한 전방차량추돌경고 시스템은 전방차량과 자차의 안전거리를 유지시키고 운전자의 인지반응속도를 빠르게 하여 전방차량추돌을 예방한다. 하지만 전방차량 긴급 상황 발생으로 인한 급정지 시 전방차량과 자차의 거리 정보에만 의존하는 이 시스템은 운전자 인지반응시간의 누적으로 인해 연쇄추돌을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 가장 극한의 주행환경에서 일반 차량과 전방차량추돌경고 시스템 차량의 전방추돌 및 연쇄추돌에 대한 문제점을 분석하고 현재 주행 안전 시스템에서 중요한 이슈로 부각 되고 있는 차량 간 통신을 기반으로 하는 전방차량추돌경고 시스템 차량을 설명하고 그 효과를 비교 분석한다. 차량 간 통신을 기반으로 하는 전방차량추돌경고 시스템은 기존의 전방차량추돌경고 시스템과 같이 운전자의 인지반응시간을 감소 시 킬 뿐만 아니라 후방 차량들에게 동시에 긴급 사항을 방송함으로써 운전자 누적 인지반응시간을 제거하여 운전자가 긴급 상황에 사전 대처하여 연쇄 추돌의 위험성을 감소시킨다. 효과 분석 결과 일반 차량은 뒤따르는 전 차량이 연쇄 추돌의 위험성을 가지고 있으며 전방차량추돌경고 시스템 차량은 12대중 3~4대가 연쇄추돌의 위험성을 가지고 있다. 하지만 차량 간 통신 기반의 전방차량추돌경고 시스템을 장차한 차량은 연쇄추돌의 가능성이 거의 없는 것으로 확인된다.
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.
차량과의 교통사고를 예방하기 위해 다양한 전방충돌사고경보 시스템이 연구되었다. 이를 위해 일반적으로 카메라와 센서 등과 같은 외부 장치를 이용하는 알고리즘으로 전방충돌 위험 경보를 발생시킨다. 하지만 이런 외부장치를 사용할 경우 안개나 비가 내릴 때 장비 특성에 따른 오차가 발생할 수 있다. 또한, 충돌 위험이 전방에 있는 차량에 대해서만 경보가 발생하는 시스템이기 때문에 연쇄 추돌 사고에 대한 예방은 미흡하다. 이를 차량 안전 통신에 결합하면 연쇄 추돌 사고도 예방할 수 있는 방안이 될 수 있다. 하지만 외부 장치와 차량 안전 통신 프로토콜 간의 호환성 문제가 있다. 그래서 본 논문에서는 무선 통신 기술, 운전자 정보, 제동거리, 속도를 이용한 개선된 전방충돌사고경보 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘들을 비교 및 분석한다.
에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.
본 논문은 영상 기반 전방 추돌 경고를 위한 전방 차량 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 사전에 취득된 영상에서 차도 영역이 관심 영역으로 지정되고 거리 참조표가 생성된다. 거리 참조표는 실험 차량 위치인 기준 화소에서 관심 영역 상 차량 위치인 임의 화소까지 수평과 수직 실제 거리를 보여주다. 제안된 알고리즘은 관심영역에서 차량들을 검출하고, 검출된 차량들에게 레이블을 지정하고, 거리 참조표를 이용해 그들의 거리 정보를 저장한다. 그리고 나서 제안된 알고리즘은 프레임간 거리 변화를 이용해 접근 거리, 측방 접근 속도, 전방 접근 속도 같은 차량 움직임들을 추정한다. 도로 주행 동영상들을 이용한 전방 차량 움직임 추정 실험에서 제안된 알고리즘은 차량 움직임들에 대해 각각 평균 98.7%, 95.9%, 94.3%를 유효하게 추정하고 있다.
디지털 기기의 발달과 더불어 능동안전시스템 또한 비례적으로 발달됨에 따라 4.5 톤 이상 중대형상용차에도 능동안전시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 승용차량과 달리 중대형 상용차량 경우 카메라 장착 위치가 상대적으로 높아 차선 인식에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 공간영역처리 기반 중 하나인 소벨 에지(Sobel Edge) 추출과 허프 변환(Hough Transform) 기법과 색 변환보정 기법으로 국내 도로 환경에 맞는 차선 인식에 대한 방법을 제시하고, 영상을 통한 전방의 차량을 인식하는 객체 인식 기법 중에 Haar-like 기법, Adaboost 기법, SVM 기법, Template Matching 기법 등을 적용 및 분석을 통하여 검출 오류를 줄이기 위한 전방 차량 인식 방법을 제안한다. 성능검증을 위해서 실차평가를 실시하였으며, 차선 인식에 대해 98% 이상의 높은 인식률을 얻었다.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
현대 사회에서 자동차는 교통수단의 필수품이 되어 생활의 편리함을 인간이 누리고 있습니다. 반면 늘어나는 차량에 비례하여 교통사고 증가로 인한 피해도 인간의 몫이 되었다. 자동차 주행을 하다보면 전방에 갑자기 나타나는 장애물과 급정거한 차량 등으로 필연적으로 급제동을 한다. 급제동시 시간적 여유가 있을 때는 수동으로 비상등을 켜고, 끌 수 있지만 다급하게 나타나는 장애물에 대해서는 급제동은 인간이 본능적으로 하지만 뒤 차량에 비상을 알릴 수 없어 추돌사고가 발생한다. 본 장치는 GPS를 이용하여 차량의 속도를 종합 분석하여 운전하는 자동차가 비상등을 켜야 하는 상황에서 자동으로 비상등을 작동시킨다. 또한 고속주행이나 저속주행에서 차량의 속도가 계속 감속하거나 정지되면 비상등은 상시 켜져 있고, 차량의 속도가 다시 상승하면 위험을 벗어 난 것으로 판단하여 비상등을 자동으로 꺼준다. 운전차량이 만약 뒤 차량에 추돌되었거나 운전차량이 전복되었을 때 추돌센서가 작동하여 비상등을 수동 리셋 할 때까지 작동하도록 되어있다. 이장치를 이용하면 대형의 교통사고인 연쇄추돌교통사고를 현저히 줄일 것으로 기대 되고 운전 중 운전자가 불필요한 동작과 여유 있는 안전운전에 도움이 됨을 실험을 통해서 확인 했다.
70년대 이후 고속도로의 건설이 급격히 확대하고 있으며, 국토의 70 %가 산악지역인 국내의 지리적 여건상 반드시 터널의 건설이 포함된다. 현재는 607개의 고속도로 터널이 설치, 운영되고 있으며, 향후 2015년까지 440여개를 추가로 건설할 계이다. 이중 1,000 m 이상의 장대터널도 256개소로 대폭 증가될 예정이다. 고속도로 터널은 반밀폐 지하공간으로 차량운전자의 각별한 주의 또한 요구되고 있으나 터널내 과속통제시스템이 없어 추돌 또는 충돌로 인한 차량화재 사례가 급격히 증가하고 있는 추세다. 도로터널내 대형차량화재의 원인을 살펴보면 주로 과속에 의한 전방추돌에 의한 차량화재의 확률이 높다. 추돌사건을 줄이기 위해 터널 및 교량에 과속방지단속 시스템을 설치하여 원천적으로 운전자의 과속 등 이용자 측면의 주의를 고양시킬 경우 대형재난으로 이어질 수 있는 차량화재를 방지할 수 있다는 사실이 입증됨에 따라 향후 위험도가 높은 1,000 m 이상의 장대터널 내에서의 화재사고 등 재난예방을 위해 구간과속 단속시스템 설치를 법적인 시설로 포함하여 재형재난을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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