차량의 수가 급격히 증가함에 따라 보다 지능적인 번호판 자동인식체계가 요구된다. 따라서 본 논문은 주행하는 차량에서 기울어진 번호판을 포함한 효율적인 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 실험결과로서 일반적인 환경에서 획득된 인식 비율은 약 99%의 높은 성공률을 나타내었으며, 번호판이 차량에 비례하여 많이 기울어지게 위치해 있을 경우에도 97%의 성공률을 나타내었다. 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다.
고속으로 주행하는 차량으로부터 차량의 일시정지함이 없이 자동으로 통행요금을 징수하기 위한 ETC(Electronic Toll Collection, 통행요금자동징수)서비스는 전용의 무선통신방식, 전자지불수단, 암호화, 영상인식, 실시간제어등의 다양한 기술을 필요로 한다. KT ETC 시스템은 능동형 DSRC(Dedicated Short Range Communication, 단거리전용통신)를 이용한 상용의 ETC 시스템이다. 본 논문에서는 KT ETC 시스템의 개발과 관련하여 핵심 기술인 능동형 DSRC와 ETC 서비스를 위한 스마트카드 기술등을 소개하고, KT ETC 시스템에 고유한 ETC 서비스 처리절차를 소개한다.
최근 하드웨어의 발달로 영상처리를 사용한 운전자 보조 기능의 차선인식 시스템이 상용화 되고 있다. 하지만 고속도로 주행과 같은 차선이 확실하고 곡률이 완만한 비교적 이상적인 상황에서의 차선인식을 전제로 만들어진 시스템이 많아 시내도로와 같이 상대적으로 곡률이 크고 일부 차선이 확실치 않은 장소에서는 차선인식이 힘들어 무인 자동차 제어에는 적용하기 힘들다. 본 논문은 무인차량의 자동주행을 위해 labeling과 차선예측을 통해 급격한 곡선 차로나 차선이 한쪽만 그려져 있는 경우에도 강인하게 차선인식이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 이상적인 경우가 아닌 급격한 곡선차로가 있거나, 차선이 한쪽만 있는 실제 환경의 경우에서도 차선인식이 가능함을 보였다.
자동차의 새로운 운전편의장치들이 급속히 적용됨으로서 관련된 자동차용 부호 개발의 필요성이 증가되고 있다. 좋은 자동차용 부호는 인간공학적인 측면에서 검출성, 식별성, 학습용이성, 반응성, 인식성, 이해성 등의 특성을 잘 갖추어 궁극적으로 그 자체가 잘 설명되면서 올바른 상황에서 잘 사용되어야한다. 이 연구에서는 자동차용 부호를 개발하거나 평가하고자 할 때 고려되는 이해성, 인지성, 적절성 등으로 구성된 다중평가를 포함하는 자동차용 부호의 개발절차 및 평가방법을 제시하였다. 또한 이를 적용하여 오늘날 비교적 새로운 추가 기능인 차선이탈경보시스템(LDWS), 정속주행시스템(CCS), 충돌경보시스템(CWS) 등의 주행편의장치를 중심으로 28가지 부호를 평가하였다. 평가의 결과, 대부분의 주행편의장치의 부호는 2개 회사의 자동차 보다 KS R ISO 2575의 부호가 이해성, 인지성, 적절성이 높았다. 그 외 선루프, 카메라 등의 부호는 KS R ISO 2575의 부호가 낮았고, 그리고 표준으로 제시되고 있는 않은 2개 회사의 자동차에서 사용되고 있는 지능형안전장치 등의 최신 기능의 부호는 이 세 가지 평가점수가 매우 낮아 표준의 개발이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구의 자동차용 부호에 대한 인간공학적 측면에서의 다중평가의 방법은 수행도 예측 가능한 이론적 연구가 부족한 상황에서 관련 부호의 개발 및 평가에 대한 유효한 방법론을 제공할 것이다.
최근에는 가사 로봇, 자율주행 전기 자동차, 경영 효율성을 제고하기 위한 제철소 용선차의 자율 운행 분야가 큰 관심을 받고 있는데, 사람의 간섭 없이 전원을 로봇이나 차량에 공급하기 위한 자동 전원 공급 기술 개발이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 자동 전원 공급 기술의 기초 연구로서 주어진 공간에 있는 전원 컨넥터의 리셉터클을 인식하고 그것의 위치를 확인할 수 있는 영상인식 기반의 전원 컨넥터 리셉터클 위치 추적 기초 기술을 연구하며, 오픈 CV 프로그램을 통해서 그 기능성을 확인한다.
본 연구는 기존 지점검지기와 비콘검지기 및 매설식 자동차량인식장치(Automatic Vehicle Identification : AVI)의 한계점을 극복하고자 비매설식 AVI를 개발하고 이를 통하여 도로상을 주행하는 일반적인 차량들을 프루브 차량으로 활용하여 신뢰성 있는 구간교통정보를 산출하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 비매설식 자동차량인식장치를 개발하고, 국도1호선 수원$\~$평택구간(9.5km)에 설치되어 운용중인 장비에 대하여, 현장에서 수집된 자료를 분석하여 신뢰성 있는 구간교통정보 수집 가능성을 살펴보았다. 현장 실험 결과 레이저센서의 차량 검지율은 95$\%$ 이상, 차량 인식률은 87.8$\%$이며, 차량 매칭률은 약 14.3$\%$로 분석되어 도로의 괴통상황 추이를 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또 시스템의 신뢰도 시험 및 지속성 시험 방법에 의한 시험결과의 성능을 비친 평가하기 위하여 기존의 이와 유사한 장비를 설치하여 검수하는 각 기관의 검수기준을 적용하여 평가한 결과 본 시스템은 각 검수 기준을 모두 만족하는 것으로 나타나 현장 적용성에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있다 향후 연구과제로서, 설치 대상 차로 및 적정 설치구간 거리, 정보 제공 주기 등에 대한 상세한 연구 및 기존 지점 검지기 자료와의 퓨전(Fusion) 방안에 대한 연구가 필요할 컷으로 사료된다.
본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입$\cdot$출력이 가능하도록 하였고, 남성과 여성을 구별하기 위하여 피치검출법을 사용하여 속도별로 구분하였다. 또한, band pass filter를 이용하여 자동으로 잡음하에서 정확하게 음성추간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 DMS(Dynaminc Multi-Section)[1]모델을 사용하려고, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 시내주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량제어 명령어 30단어를 가지고 실험한 결과 40-80km에서 화자독립 남성 $96\%$, 여성 $94.4\%$ 화자종속일 때 남성 $97\%$, 여성 $95\%$의 인식률을 얻을수 있었고 남성과 여성을 구분하므로 써 인식률을 향상 시켰다.
본 연구에서는 자동차가 정지하면 지정된 수초이내에 자동차의 공회전 상태를 자동적으로 정지시키고, 운전자가 출발하고자 할 때는 약속된 전기신호로 엔진의 시동을 거는 차량용 공회전 자동정지 제어시스템을 개발하였다. 이 장치는 다수의 선별된 엔진제어유닛과 변속기제어유닛의 전기신호를 입력신호로 하는 마이크로프로세서와 기타 주변 전자회로로 구성되어 있으며 자동차의 운전상태를 인식할 뿐 아니라 냉각수 온도에 따라 그 작동을 조정하고 재시동시 연료분사스킵 기법을 적용하여 자동차의 연료절약 및 유해배출가스를 저감하는 효과를 가지고 있다. 국내의 자동차 연비 및 유해배출가스측정 공인기관에서 ECE15+EUDC모드에서 본 제어시스템 장착차량의 주행시험을 실시하여 그 효과를 확인하였고 실차 적용가능성을 확보하였다.
효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.
차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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