본 논문에서는 어린이통학버스 안전사고 예방을 위한 지능형 탑승객 모니터링 시스템을 개발한다. 지능형 탑승객 모니터링은 통학버스 내 설치된 카메라로 부터 촬영되는 영상을 실시간으로 분석한 후 통학버스 내 발생할 수 있는 다양한 이벤트를 운전자 또는 교사에게 적시에 통보하여 잠재적 안전사고를 지능적으로 회피할 수 있도록 지원하는 시스템을 말한다. 제안한 시스템은 Yolov4, DeepSort, MediaPipe등의 인공지능 관련 SW기술을 활용하여 영상을 분석한 후 싸움과 같은 이상행동, 정차 후 잔류 인원 발생, 하차자와 차량 간의 안전거리 확보 여부를 포함하는 3가지 이벤트를 인식한 후 운전자 또는 교사에게 알림을 제공한다.
독성가스나 가연성 폭발 위험이 있는 원료를 운반하는 탱크로리 및 벌크로리는 출발지에서부터 목적지 및 중간 경로를 따라 지속적으로 차량 및 탱크의 다양한 상태를 모니터링하는 것이 안전을 위해 필요하다. 따라서, 본 논문은 탱크로리 운행에 관한 안전 모니터링 시스템에 관하여 제안하고, 운전상태 및 탱크 또는 차량의 상태를 모니터링하기 위한 센서시스템과 차량 내 컴퓨터와 중앙 관제 시스템의 연계에 관하여 고찰한다.
본 연구에서는 지능형 철도시스템 모니터링을 위하여 열차 주행에 따른 새로운 에너지원을 전기자원화 하는 신재생 에너지 개념의 전력원인 자가발전 구동 기술에 대한 적용 가능성을 확인하기 위하여, 실제 주행 중인 고속열차를 이용하여 철도차량의 정확한 운행환경 하에서 발생하는 진동에너지를 실측하여, 진동에너지 발생으로 인한 자가발전 구동 모니터링 적용 가능성에 대하여 연구하였다.
최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.
본 논문에서는 기상청, 교통관리센터, GPS, 센서 등을 이용하여 화물의 이동 경로, 컨테이너의 화물 보관 상태를 관리하는 지능형 운송 모니터링 시스템인 ITMS(Intelligent Transport Monitoring System)을 제안한다. ITMS는 컨테이너 내부의 온도 및 습도에 대한 정보, 화물 차량의 위치 정보를 ITMS 서버에 전송하는 CIMS(Container Inner Monitoring System), 화물 차량의 위치정보로 도착 예정시간을 산출하여 CIMS에게 전달하는 TMM(Transport Management Module), 수집한 컨테이너의 온도 및 습도 정보를 이용하여 화물의 신선도를 점검하고 관리하는 FMM(Freight Management Module), 그리고 CIMS, TMM, FMM으로부터 전달받은 정보로 컨테이너 하역 장소를 선정하고, 화물에 대한 정보를 RFID 라벨로 출력하여 컨테이너에 부착하는 SMM(Stevedoring Management Module)로 구성된다. 제안하는 ITMS는 CIMS를 이용하여 화물의 상태를 수시로 점검할 뿐만 아니라, RFID 라벨로 빠르게 화물의 정보를 획득하고, 관리하는데 소용되는 시간을 단축할 수 있다.
반사경이 차량에 의해 충돌되는 경우나 폭풍 등으로 돌아가는 경우, 충격 센서에 의해 이벤트가 뜨고 트리거가 작동된다. 본 논문의 트리거 처리 알고리즘은 자이로 센서의 X, Y, Z값을 등록된 값과 비교하여 3축 구동 모터의 작동에 의해 원래의 값으로 구동되도록 제안한다. 그리고 차량번호판을 인식해서 도난이나 사회적인 문제가 되는 차량이면 경찰 작전망에 정보제공 처리한다. 반사경이 도난이나 위치 이동이 발생하는 경우, 등록된 GPS값을 가지고 있기 때문에 도난 모니터링 기능을 작동하여 처리할 수 있도록 한다.
다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.
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.
본 연구에서는 임베디드 시스템과 지그비(Zigbee) 무선통신을 기반으로 지능형 자동차를 위한 모니터링 및 제어가 가능한 임베디드 웹서버를 구축하였다. 자동차의 모든 정보를 담고있는 ECU(Electronic Control Unit)에 주제어기와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 자동차의 운행정보를 모니터링하고, 자동차의 내, 외부에 추가된 센서신호는 지그비 통신을 이용해 임베디드 시스템에 전달하도록 하였다. 임베디드 시스템을 이용해 웹서버를 구축했기 때문에 개인용 컴퓨터 및 모바일 기기를 이용하여 차량에 접속할 수 있으며, 자동차의 상태를 실시간 감지하고 제어할 수 있다.
기존의 물류 관리 시스템에서는 고객의 예상하지 못한 물류 수송 요청이 접수되면, 현재 진행하고 있는 물류 수송 상황에 대해 게시판에 메모를 하거나 관리자의 기억에 의존하여 계획을 수립하여 진행하고 있으며, 상황이 종료된 후에 수송 차량의 기사가 진행 상황을 회사에 보고하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 GPS 기능이 내장되어 있는 스마트 폰을 이용하여 차량과 화물의 부가적인 정보(위치, 물류의 상태 등)를 실시간 관리할 수 있도록 하고, 물류 수송 상에서 발생되는 데이터를 실시간으로 모니터링이 가능하도록 하였다. 그리고 관리자와 수송 기사간의 신속한 정보 전달을 통해 수송 계획을 최적화시켜 배송시 발생하는 비용 및 시간 문제에 대한 신속한 해결을 통해서 문제를 최소화할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하게 되면 인적 물적 자원을 체계적으로 관리하여 적재적소에 분배함으로써, 이들의 활용성을 높일 수 있고 업무 효율을 극대화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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