ICT 기술이 발전함에 따라 교통사고 발생시 ICT기술을 활용하여 신속하게 처리하기 위한 연락체계 구축에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. e-Call(Emergency call)은 교통사고를 인식하고 신고가 이루어지는 차량ICT기반 긴급구난체계를 말한다. 한편, 기존의 버스정보시스템은 버스에 장착된 위치추적시스템을 통해 측위 데이터를 수집하여 센터로 전송한 후 센터에서는 수집된 버스의 운행정보를 기반으로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 대중버스에서 사고, 고장, 긴급상황이 발생했을 때 이를 신속하게 처리하기 위하여, 기존의 버스정보시스템을 활용한 긴급구난체계를 설계하고 구현하였다.
2006년 서해대교 추돌사고에서 볼 수 있듯이, 장대교량과 같은 대형 구조물의 경우에는 육로와의 접근성 문제 등으로 인하여 보다 철저한 이용자 안전에 대한 대책이 수립되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 장대교량을 이용하는 차량과 사람의 안전 확보를 위하여 교량의 노면 상태, 기상 상황, 사고 발생 상황 등과 같은 다양한 위험 정보를 수집 및 전송하여 교량의 안전을 실시간으로 관리 할 수 있는 ISB(Intelligent Safety Bridge) Pole 시스템 개발을 제안하고자 한다. ISB Pole 시스템은 교량 안전을 위하여 가장 우선시되는 u-Safety 센서와 신뢰성 향상을 위하여 이중화 통신구조를 지닌 게이트웨이를 Pole에 설치하여 실시간으로 교량의 교통 상황을 모니터링 한다. 뿐만 아니라, 수집된 정보를 통해 교량 안전관리자가 손쉽게 사고 및 위험에 대응할 수 있도록 교량의 각 구간에 위험지수를 표시할 수 있는 u-Safety 복합안전관리 프로그램을 개발한다. 이와같은 ISB Pole 시스템은 실제 교량에 다양한 현장실험을 진행함으로써 시스템의 안정성을 높이고, 인터페이스를 단일화하여 교량의다른 IT 시설물과도 통합이 가능한 형태로 제작되어 교량의 안전도 향상에 크게 기여할 것이다.
비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.
지능형 교통 시스템(ITS) 구축을 위한 기반 기술 중 하나인 차량통신망은 다수의 차량들이 무선 통신을 기반으로 자율적으로 네트워킹을 형성하는 차세대 네트워킹 기술이다. 현재 차량통신망과 관련된 많은 연구들이 활발히 진행되고 있으며 이 중에서도 특히 차량의 높은 이동성을 지원하기 위한 기법들이 많은 관심을 받고 있다. 기존의 호스트 기반 IP 이동성 관리 기법의 경우 이동성 관리에 따른 부하가 이동 단말에서 야기되는 문제가 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 망 기반 이동성 관리 기법인 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)가 제안되었다. PMIPv6는 단말의 이동성 관리 부하를 줄이고 이동성 관리 지연 시간을 줄임으로써 차세대 이동성 관리 기법으로 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 고속의 이동성과 원거리 이동 범위를 가지는 차량통신망에서 PMIPv6 구현을 위한 시나리오를 도출하고 이를 가능하게 하는데 필수적으로 요구되는 LMA(Local Mobility Anchor)간 핸드오버 기법을 제안한다. 또한 ns-2를 이용한 제안 기법의 구현을 통하여 제안 기법의 동작성을 증명하였다.
최근에는 차량용 센서와 통신 기술의 발달로 길안내와 교통체증 알림 서비스뿐만 아니라 주변 차량의 주행 정보, 도로 상태 정보, 차량 간 긴급 메시지 전달 등과 같은 다양한 ITS 서비스가 가능해졌다. ITS 서비스의 발전은 고속 주행용 차량을 위한 V2X 통신 기술이 소개되면서 가속화 되고 있다. 본 논문에서는 V2X 통신기술 중에서 IEEE802.11p 규격을 기반으로 개발한 WAVE 통신장치를 소개한다. WAVE 기술로 구현된 기지국 및 차량 통신장치에 대한 구조 및 특징 그리고 각 통신장치에 사용된 RF/안테나의 특성에 대해서도 설명하였다. 개발한 WAVE 통신장치의 성능 평가를 위해 시험차량에 설치된 통신장치와 시험 도로에 설치된 기지국 통신장치간의 데이터 전송량과 PER 그리고 지연시간 등을 실제시험도로에서 측정하였다. WAVE 통신장치는 전반적으로 6~7Mbps의 데이터 전송량을 가지며 1km 통신영역에서 10% 내외의 PER를 나타내었다. 그리고 모든 구간에서 3ms이내의 패킷 지연시간을 만족하였다. 측정된 WAVE 성능은 ITS 서비스에 충분한 성능이며 인터넷 동영상 서비스도 가능함을 실제 시연을 통해서 입증하였다.
차량 운전자 지원을 위한 연구에서 도로상에 위치한 교통 표지판은 운전자에게 아주 중요한 정보임에 틀림없다. 따라서 주행중인 차량에서 획득한 영상으로부터 실시간으로 교통 표지판을 검출하여 운전자에게 그 정보를 제공한다면 안전운전에 큰 도움이 될 것이다. 하지만 주행중인 차량으로부터 획득한 영상에는 차량과 노면의 진동에 의해 획득된 영상에 흐림 현상이 발생하고 또한 노이즈들이 포함되어 있어 정확한 표지판 검출이 어려운 문제점이 있다. 게다가 영상획득을 위한 촬영 각도나 날씨 등에 의해 교통 표지판의 고유한 색상과 모양이 서로 다르게 표현되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 도로 환경과 같은 다양한 조도 변화가 포함된 교통 표지판 영상들로부터 고유색상 정보를 분석하고 HSI 고유칼라 모델을 생성하고 이를 이용하여 교통 표지판의 후보 영역을 검출한다. 그리고 모양정보 분석을 위해 교통 표지판의 고유한 형태학적 정보를 표현할 수 있는 불변 모멘트 특징정보를 추출하여 SVM을 통해 최종 교통 표지판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 교통 표지판 검출율은 91%, 그리고 프레임당 처리 시간은 0.38초이며, 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 안내 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
V2X 카 융합서비스 환경에서, 인포테인먼트 서비스와 운전자 관리 서비스 가운데 주요 서비스는 드라이버, 유지보수 관리자, 고객, 익명의 사용자의 중요한 정보를 중심으로 지원되어야 한다. 많은 소프트웨어 어플리케이션들이 운전 관리 프로그램과 계획의 특정 요구조건을 만족하기 위해 솔루션을 고려해오고 있다. 본 논문에서는 V2X 융합서비스 환경에서 클리닉 환경설정, 클리닉, 클리닉 페이지, 맴버십, 클리닉 요청 처리, 운전자 프로파일 데이터, 클리닉 맴버십 데이터 그리고 클리닉 인증을 포함한 운전자용 차량 진단을 위한 안전한 관리 시스템의 Data flow diagram을 설명하였다. STRIDE 모델 가운데 스푸핑, 탬퍼링, 부인방지, 노출, 서비스 거부, 권한 관리와 같은, ITS 진단 시스템의 보안 위협 이슈를 중심으로 고찰하였다.
실제적으로, 현재의 교통사고 검지시스템은 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 거의 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황하에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때는 자동차사고 스키드음은 1[KHz]$\sim$3[KHz] 대역에서 특정패턴을 보였다. 또한, 차량 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz]이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다.
본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 직선검출법, 모폴로지에 의한 검출법을 사용하지 않고, Blob 레이블링 기법을 이용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. ITS분야에서 가장 중요한 요소라 할 수 있는 자동차 번호판 인식은 자동화된 차량 관리 시스템 구성에 필수적인 요소로 요구된다. 또한, 자동차와 관련된 정보는 직, 간접적으로 높은 중요도를 가지고 있으며, 자동차와 관련된 정보가 이용되는 영역은 교통관리, 교통량분석, 자동 요금 징수 시스템, 자동차 위법 단속 등 응용범위가 나날이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 Blob 레이블링 기법을 이용하였으며, 번호판 인식을 위한 영상 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화된 영상을 사용하였다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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