지능형 차량정보 시스템은 21세기 교통체계로 기대를 모으고 있는 ITS(Intellligent Transport System)의 구축에 핵심이 되는 시스템이다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서 종래의 네비게이션, 차량용 무선통신, 차량진단 등의 단일화된 시스템을 통합적으로 수행하며, 계측 또는 수집된 데이터를 분석하여 지능적으로 차량의 주행 상태를 분석 / 진단함으로써 차량에서의 안전한 운행과 운전자 및 승객들이 요구하는 정보 또는 다양한 서비스를 제공하기 위한 새로운 모듈의 개발이 절실히 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CAN(Controller Area Network) BUS을 이용한 차량의 상태수집 모듈과 능동 데이터베이스에 관해 기술하고 이를 통합하기 위한 임베디드 보드를 이용한 CAN BUS연계형 차량용 복합통신모듈의 프로토타입 H/W을 구성하여 실용화 가능성 및 유용성을 제시하고자 하였다.
최근 EV(Electric Vehicle), PHEV(Plug-in Hybrid Electric Vehicle), HEV(Hybrid Electric Vehicle) 등 친환경 차량의 개발 및 출시가 진행되고 있고 이들 친환경 차량의 궁극적 목적은 엔진과 배터리 혹은 배터리 단독 사용에 의한 고연비, 배기가스 배출 저감 등을 목적으로 하고 있다. 하지만 기존 내연기관 차량과 비교시 차량가격이 높게 형성되어 시장 활성화는 다소 시간이 소요될 것으로 판단된다. 이러한 친환경 차량 기술은 신차에만 국한되어 적용되고 있고 현재 도로상에서 운행중인 대부분의 차량은 기존의 저연비, 다량의 배기가스 배출문제를 여전히 내포하고 있는 실정이다. 이에 대한 대안으로 기존의 차량 보조배터리에 지능형 배터리 센서(IBS, Intelligent Battery Sensor)를 장착하고 이를 통해 ISG(Idle Stop&Go)을 수행하는 Mild HEV 형태의 차량이 개발되고 있다.
스마트하이웨이는 기존의 도로기술에 차량간 통신 등 첨단 ITS 통신 및 지능형 차량 제어기술을 융 복합하여 교통정체 및 사고를 미연에 방지하여 인적, 물적 손실을 최소화하는 첨단 지능형 고속도로이다. 본고에서는 교통사고 발생률, 사망률 등 교통 안전도 부문에서 OECD 가입국 중 최하위권에 머물고 있는 상황을 개선하기 위하여 지난 2007년 10월부터 약 7년간 수행하고 있는 스마트 하이웨이사업에 대해 살펴보고, 이 사업을 기반으로 향후 국내에서 예정되어 있는 시범사업 및 상용화 계획에 대해 알아본다.
제한된 도로 여건 하에서 대중 교통 활성화를 위해 전용차로 운영을 위한 지능형 무인 관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학적 영상 처리 및 인식 기법을 적용하여 차량 검지 자동화 시스템을 연구하였다. 배경과 분리된 차량 객체 영상을 추출하였으며, 형태학적 골격을 분석하여 골격 히스토그램으로부터 차종 분류를 위한 새로운 유일 가중 골격 특징을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 차종 분류 알고리즘이 승용차, 트럭 등의 차종 인식에 효과적임을 볼 수 있었다.
최근 지능형 자동차에 대한 연구가 활발하게 진행 되면서, 차량에서 발생하는 데이터를 처리하기 위한 다양한 기술들이 연구되고 있다. 더불어 운전자의 상태 인식을 위한 다양한 기술들이 되면서 지능형 자동차에 대한 구색을 갖추기 위한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하나의 MCU에서 차량상태표현을 위한 데이터 및 운전자 상태 정보를 표현하는 데이터를 동시에 처리하려면 병목현상이 발생되기 때문에 정상적이 데이터 처리가 어려울 것이다. 본 연구에서는 실시간 데이터 처리가 가능한 RT-eCos 기반의 태스크 처리에 우선순위를 두어 차량상태정보와 운전자 상태 정보의 원활한 데이터 처리를 위한 데이터 처리 모듈을 설계하기 위한 내용을 기술한다.
최근 자동차는 자율주행차 혹은 스마트카로 진화하며 다양한 외부 통신 인터페이스를 포함하고 있습니다. 각 기능 통제를 위해 차량 소프트웨어의 복잡성과 자동차 기술 발전에 따라 통신 인터페이스의 증가로 인하여 자동차에 대한 사이버 공격 가능성 및 위험성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 커넥티드카의 안전을 위한 V2X(Vehicle to Everything)통신이 보안 취약점을 가질 경우, 이는 탑승자의 생명에 직접적인 위협을 초래할 수 있습니다. 그러나, 지능형 교통 시스템에서는 익명성을 위해 일정 시간이 지나면 차량의 식별정보를 변경해 공격자를 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템 내에서 이상행위를 유발하는 차량을 탐지하기 위해 V2X에 활용되는 표준 메시지 정보를 통해 식별하여 추적하는 기술을 제안하고자 한다.
자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다. 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 추행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 일반적으로 정해진 쉬프트 맵을 운전자의 조작 정도와 차량의 상태를 종합적으로 고려하여 쉬프트 맵을 수정, 적용할 수 있도록 지능형 변속 시스템을 구현하였다. 변속 시스템의 학습 과정에서는 뛰어난 학습 능력을 지니고 있기 때문에 판단 및 추론이 요구되는 지능형 시스템의 학습 도구로 다양하게 적용되고 있는 소프트 컴퓨팅(Soft Computing) 기법을 이용하였으며, 각 학습 내용에 따라 필요 입력을 별도로 구성한 모듈 형태의 망구조를 지니고 있다. .
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)로의 진입에 발맞추어 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 인간 중심적 편의 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중 대형 시장을 갖는 차량 편의시설에 관한 연구는 지능형 차량 시스템(Intelligent Car System)을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 지능형 차량 시스템의 주요 연구는 자동 항법 장치, 사고 예방 장치, 자가 진단 시스템 등 탑승자의 편의성과 안전성을 중심으로 진행되었다. 그러나 탑승자의 사고 발생 시 응급 상황 처리를 위한 지원 시스템은 미미하다. 탑승자 부상으로 사고 신고를 하지 못할 경우, 사고지점 확인, 탑승자의 위급(현재) 상황, 부상 정보와 같은 정보를 얻을 수 없어 응급 상황 대처에 신속하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 센서를 이용하여 차량의 정보를 수집하고, 사고 판단 시 차량 위치 정보, 탑승자 상황 정보를 응급 기관에 전달할 수 있는 차량용 스마트 안전장치를 설계 및 구현하였다. 테스트를 위해 Intel PXA255 MCU와 AM-3AXIS(3축 가속 센서), MDSM-1000A(지자기 센서), RX-M800S CDMA, GPS520, Alpha cam, Flex Sensor로 시스템을 제작하였으며 모의 도로 모형에서 테스트 하였다.
지능형 교통 정보 시스템을 구축할 때 반드시 요구되는 것이 바로 위치 정보이다. 대부분 GPS (Global Positioning System)와 같은 장치를 이용하여 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 GPS수신기와 같은 장치는 상대적으로 비용이 크기 때문에 차량마다 장착하여 지능형 교통 정보 시스템에 활용하기에는 부담이 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 무선랜으로 위치를 추적하는 방법을 버스 지능형 교통 정보 시스템에 적용한 시스템 구조를 제안한다. 버스는 노선의 자유도가 택시 같은 다른 교통편에 비해서 작으므로 무선랜으로 위치 추적하는 방법은 다른 위치 추적 방법에 비해 경제적으로 보다 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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