비전 기반의 차량 검출 기술은 자동 주행 보조 시스템에 있어서 가장 중요한 기술 중의 하나이다. 하지만 자동차 외형의 다양성 및 주변 환경의 변화로 인하여 정확하고 신뢰성 있는 차량 검출 시스템의 개발은 여전히 해결해야 될 문제로 남아 있다. 일반적으로 차량 검출 시스템은 두 단계로 구분할 수 있다. 차량 후보 영역을 검출하는 가설 생성(Hypothesis Generation(HG)) 단계와 가설 생성 단계에서 검출된 영역을 검증하는 가설 검증(Hypothesis Verification(HV)) 단계이다. 차량 검출은 HV 단계에서 최종적으로 검증 및 결정되기 때문에, HV 단계의 성능에 의하여 차량 검출의 성능이 결정되게 된다. 따라서, 본 논문에서는 축소 다변수 다항식 분류기(reduced multivariate polynomial pattern classifier(RM))를 HV 단계에 이용하여 고속 차량 검출 시스템을 구성하였다. 실험 결과 RM 분류기가 SVM 분류기 기반의 차량 검출 시스템보다 처리 속도 측면에서 월등한 성능을 보여 실시간 처리 기반의 차량 검출 시스템에 적합하다.
타이어의 센서부에서 전송된 데이터를 기반으로 주행 중인 차량의 타이어 이상 유무를 수신기의 디스플레이 장치에 표시하도록 설계된 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 자동차 타이어의 온도와 압력 등을 수시로 점검하고 데이터들을 운전자에게 알려줌으로서 차량 운행을 안전하게 보조해주는 무선통신 시스템이다. 측정된 데이터 전송을 위하여 TPMS 센서부에서 자동차 내부의 신호처리부로 무선 통신을 이용하는데, 이때 각 타이어들의 간섭과 외부로부터의 간섭이 존재할 수 있다. 이러한 간섭들을 최소화하고, 효과적인 데이터 수신을 위하여 TPM S를 위한 일반적인(conventional) 빔형성기(beamformer) 기반의 스위칭 빔형성(switching beamforming) 기술을 제안한다. 또한, 각 타이어간의 간섭을 최소화하고 전력소비 감소를 위하여 각 타이어에 고유의 골드코드(Gold Code)를 부여하는 시스템을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 기술의 간섭제거 성능을 확인한다.
최근 모마일 폰의 발달과 스마트 폰의 보급으로 인해서 많은 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 특히, 모바일 휴대장치에 소형 카메라가 탑재되면서부터 카메라로부터 입력되어지는 영상 기반 콘텐츠 개발은 사람들의 흥미뿐만 아니라 활용 면에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 그중 문자인식 시스템은 시각 장애인 보행 보조 시스템, 로봇 자동 주행 시스템, 비디오 자동 검색 및 색인 시스템, 텍스트 자동 번역 시스템 등과 같은 활용영역에서 매우 광범위하게 쓰일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 카메라로 입력되는 자연 영상에 포함되어 있는 텍스트를 추출 및 인식하고 음성으로 출력해주는 시스템을 제안하였다. 텍스트 영역을 추출하기 위해 Adaboost 알고리즘을 이용하고 추출된 개별 텍스트 후보영역의 문자 인식에는 오류 역전파 신경망을 이용하였다.
헬기 사고의 대부분은 시야가 제한된 상황에서 착륙 시 구조물과의 충돌에 의한 사고로 안전한 주행을 위해 레이더와 같은 보조 장비가 요구된다. 본 논문에서는 회전하는 안테나를 장착한 헬기 레이더가 착륙하는 과정에서 고정 클러터에 대한 거리-방위각 이미지를 얻는 알고리즘을 제시한다. 동일 거리에 위치한 각각의 클러터 패치로부터 수신되는 신호를 모델링하고 클러터 특성 및 도플러 특성을 분석한다. 부엽(side lobe) 성분을 억제하고 주 빔(main lobe) 신호성분을 얻기 위한 필터구조를 설계하고 이 과정에서 발생하는 문제점에 대한 해결책을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션에 의해 거리-방위각 도메인에서의 가상의 지형 시나리오를 생성한 후 제시한 알고리즘의 성능을 검증한다.
타이어 파손으로 인한 사고를 사전에 방지하기 위해 개발된 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 타이어에 장착된 센서부로부터 전송된 데이터를 기반으로 타이어의 이상 유무를 디스플레이 장치에 표시하고 운전자가 실시간으로 타이어의 온도, 압력 등의 정보를 수시로 파악하여 최적의 주행조건을 유지시켜주기 위한 안전보조시스템이다. 무선통신을 사용하는 TPMS는 측정된 데이터의 송수신 시 간섭이나 잡음으로 인해 데이터 전송 시 수신 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스위칭(Switching), MVDR(Minimum-Variance Distortionless-Response), GSC(Generalized Sidelobe Canceler) 빔형성기(Beamformer) 등과 같은 간섭제거에 효율적인 대표적인 빔형성 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 이 세 가지 빔형성기의 복잡도를 계산하여, 복잡도 성능 비교에 대한 수학적 근거를 제시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 고려된 세 가지 빔형성기의 복잡도 성능을 확인한다.
최근 운전자의 편의와 안전을 위해 전방 차량 추돌 감지 시스템(Front Collision Warning System : FCWS)과 같은 다양한 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)이 개발되고 있다. FCWS는 주행 중 실시간으로 동작해야 하기 때문에 높은 처리속도를 필요로 한다. 또한 자동차의 전장화에 따라 FCWS를 차량용 임베디드 시스템에서 동작시키기 위해 저전력 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 FCWS를 CPU-FPGA 구조에서 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 차선 검출은 Inverse Transform Perspective(IPM)와 슬라이딩 윈도우 방식을 이용하여 CPU에서도 빠른 속도로 동작할 수 있도록 하였다. 차량검출은 높은 인식률을 가지는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하였고, FPGA에서 병렬처리로 가속하였다. 제안하는 구조는 저전력으로 동작하는 ARM-Core A9과 FPGA를 내장한 Intel FPGA Cyclone V SoC(System on Chip)에서 검증하였다. HD해상도에서 FCWS는 44FPS로 실시간으로 동작하며, 고성능 PC 환경보다 처리속도 대비 에너지 효율이 약 3.33배 높은 것을 확인했다.
자전거시설의 공급에도 자전거이용자가 시설이용을 기피하거나 다른 루트를 이용하여 주행하는 이유는 시설이 자전거이용자의 선호를 충분히 고려하지 않았기 때문이다. 본 연구의 목적은 자전거이용활성화정책의 주요 대상이 되는 통근시간대 자전거이용자의 통행특성과 경로선택에 영향을 미치는 요소를 분석함으로써 자전거도로의 계획 및 설계에 필요한 시사점을 도출하는데 있다. 이를 위하여 SP조사기법을 이용하여 이용자의 선호를 조사하고, 링크레벨 및 경로레벨요소로 구성된 로짓 모형을 도출하였다. 결론적으로, 본 연구에서 검토된 9개 요소가 모두 자전거도로의 루트선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히, 보조간선도로, 분리형자전거차로를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서, 차선만으로 설계할 경우에는 분리공간(buffer zone)을 설치하여야 하며, 자전거차로를 설치할 경우에는 자동차의 속도를 50km/시 이하로 제한할 필요가 있다.
전기차 보급률이 높아지며 신규 모델 개발이 증가하면서, 전기차의 인포테인먼트 서비스를 위한 커넥티비티 시스템 설계에서 사용자 경험 요인이 더 중요해지고 있다. 이 연구의 목적은 한국과 미국 전기자동차 시장에서 커넥티비티 시스템의 사용자 경험 요인들을 비교하여 공통점과 차이점을 밝혀내는 것이다. 각 국가에서 시판중인 차량 소개자료를 텍스트 마이닝하여 커넥티비티 관련 키워드를 도출하고, 의미연결망 분석 방법을 활용하여 중앙도, 군집 분석, 시각화 매핑을 시행하였다. 분석 결과, 한국 브랜드의 신규 전기차 커넥티비티 서비스는 주로 주행, 주차 보조, 충전과 같은 운전 행위 관련된 기능 위주의 키위드가 핵심 요인으로 도출되었고, 미국은 디바이스 연결, 편의 기능 조절, 앱 사용, 엔터테인먼트 감상 등 부가 행위에 대한 경험 위주의 키워드가 부각되었다. 분석 결과를 기반으로 마케팅, 시스템 설계, HMI 디자인 부분에서의 실무적 함의를 제시하였다.
자동차 산업은 차량 소유에서 공유로, 그리고 제조에서 서비스로의 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 그러나 스마트 모빌리티 서비스의 경제적 가치가 항상 사용자에게 긍정적이라고 단정하기는 어렵다. 차량 소유 또는 공유와 관련된 비용은 서비스 혜택의 관점뿐만 아니라 잠재적인 사용자의 관점에서도 추정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 비용 측면에 초점을 맞춰 전동화, 첨단 운전 보조 시스템(ADAS), 그리고 승차 공유 서비스 참여라는 세 가지 주요 요소를 기반으로 비용 추정 모델을 개발한다. 모델 분석 결과 단순 비용의 관점에서는 전동화, 승차 공유 참여 등 비용 혜택을 받는 경우 결과적으로 낮은 비용이 추정되었고, 추가로 민감도 분석을 통한 다양한 요인에 대한 분석을 시행하였다. 본 연구의 결과는 스마트 모빌리티 서비스 시장에서 잠재적 사용자와 제조업체를 위한 비용 예측 및 전략에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있다.
전방충돌 방지 보조 또는 지능형 주행 제어 기능 등이 현대의 자동차에 탑재됨에 따라 차에서 교환되는 데이터 양이 급증하고 있다. 따라서, 기존의 CAN 통신으로는 전송속도의 한계가 있어 넓은 대역폭과 양방향 통신을 지원하는 오토모티브 이더넷, 특히 SOME/IP가 널리 채택되고 있다. SOME/IP는 다양한 자동차 운영체제와 호환되는 표준 프로토콜로 차내 구성 요소간의 연결성을 높여준다. 하지만 SOME/IP 자체에는 암호화나 인증이 구현되어 있지 않아 악의적인 패킷 주입, 프로토콜 위반과 같은 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는, 이러한 공격들을 효과적으로 탐지하기 위해 SOME/IP에서 딥러닝 기반의 침입탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 침입탐지시스템의 성능을 6가지 공격 패턴을 활용하여 테스트 하였고 정확도 94%, 6가지 공격의 평균 F1-score은 0.94로 높은 성능을 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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