최근 수년간 급속도로 발전한 정보통신(ICT) 및 인공지능(AI) 관련 기술은 사회전반에 걸쳐 모든 산업영역에 변화의 바람을 불러일으키고 있다. 교통부문에서도 이러한 기술의 융 복합을 통해 교통체계의 효율성과 안전성을 향상시키기 위한 노력이 자율주행의 기술발전으로 나타나고 있다. 자율주행은 그동안 인간이 운전해오던 자동차 중심의 교통체계에 혁신적인 변화의 동인이 될 것으로 전망된다. 개인 승용차 시장에 자율주행자동차의 등장과 버스, 택시 등 대중교통과 공유교통차량의 대중교통 기능 적용, 그리고 트럭 및 대형버스 등 상용차의 군집주행기술 도입 등 다양한 분야에서 산업화가 진행되고 있는 것이 그 이유다. 이로 인해 시민들의 일상생활에서 가장 중요한 부분을 차지하는 이동성(Mobility)을 제공하는 서비스에 상당한 영향을 줄 것으로 예측되고 있다. 본 고는 자율주행이 가져올 미래 교통체계의 변화로 대변되는 스마트 모빌리티에 대한 기술과 서비스 방향에 대해 진단하고, 효율적인 산업화를 위한 방안을 제시한다.
무선 통신 및 차량 기술의 발전으로 차량 간 네트워크(VANETs)는 차량간에 데이터를 전달할 수있게 되었다. 최근 VANETs은 차량의 자원을 공유하고 사용하여 부가가치 서비스를 창출하기 위해 차량 클라우드(VC)모델이 등장했다. VC를 구성하기위해서 차량은 자원을 제공하는 차량을 검색해야한다. 하지만 단일 홉 검색은 범위가 작고 통신 범위 밖에 공급차량을 검색할 수 없다. 반면 멀티 홉 검색은 넓은 통신범위를 검색 하지만 차량의 이동성으로 인해 연결 끊김이 잦고 검색에 사용되는 트래픽이 크다. 최근 많은 도로변 장치(RSU)가 도로에 배치되어 차량 정보를 수집하고 인터넷에 연결하는 역할을 한다. 따라서 VANETs에서 RSU를 이용한 차량 자원 검색 및 클러스터 구성 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 RSU는 차량의 위치 및 이동성 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 요청 차량의 VC를 구성하는데 필요한 자원을 제공 할 수 있는 공급차량을 선정한다. 제안 방안에서, 자원을 공급하는 차량을 결정하기 위한 기준으로 각 후보 차량과 요청 차량 사이의 연결 지속시간, 각 후보 차량의 가용 자원 및 요청 차량에 대한 연결 시작 시간을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방안들과 비교하고 성능의 향상을 확인 하였다.
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.
운전자의 안전성 및 편의성을 향상시키기 위하여, 최근 자동차에는 다수의 전자제어장치가 탑재되고 있다. 전자제어장치들은 차량의 상태를 서로 공유하기 위하여 일반적으로 CAN 통신 프로토콜을 이용하여 통신한다. 현대의 자동차는 안전성 및 편의성과 관련된 최첨단 서비스를 제공하고 있지만, 사이버보안 위협에 대한 Attack Surface가 증가하는 문제점이 있다. 자동차 해킹의 경우에는 운전자 생명과 직접적 영향이 있기 때문에, 이에 대응하기 위한 자동차 보안 기술 개발은 매우 중요하다. 차량용 침입탐지 기술은 자동차 해킹에 대응하기 위해 연구되고 있는 가장 대표적인 자동차 보안 기술 중 하나지만, 현재 제품화 가능한 수준의 차량용 침입 탐지 기술은 모두 주기 메시지에 대한 침입 탐지 여부만 분석이 가능하고 주기 메시지와 이벤트 메시지가 혼합된 형태인 PE (Periodic-and-on-Event) 메시지에 대해서는 분석이 어렵다. 본 논문에서는 PE 메시지를 이용하여 자동차 내부 네트워크에 침입하는 공격자 유형을 분류하고 이를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 실제 차량에서 제안하는 기법을 우리의 공격자 모델에서 평가한 결과 0%의 FPR과 FNR을 보여준다.
As vehicle sharing service is being widely used in China. The sharing economy appeared to be a way to make people's lives more convenient and to utilize limited resources efficiently. Sharing economy companies have created an app to satisfy users' needs with providing more benefits. Although research on vehicle sharing services has been continuously conducted at the level of the sharing economy, there are not many empirical studies related to the perception of the sharing economy from the consumer's point of view. In this sense, this study considered the perceived relationship benefits (social benefits, economic benefits, psychological benefits, and functional benefits) of Didi chuxing service as the key independent variables influencing users' confirmation and satisfaction, And suggests that users' confirmation and satisfaction are the key determinants of Didi continuance intention . To test the proposed research model, this study conducted structural equation model using 268 data collected on the users who have experience of Didi service. According to the empirical analysis results, This study verifies that: First, social benefits, economic benefits, psychological benefits, and functional benefits are determinants of user's satisfaction. Second, expectation confirmation depends on economic benefits, psychological benefits, functional benefits and social influence, meanwhile, social benefit has no effect on expectation confirmation. Third, expectation confirmation is proved to be a positive predictor of users' satisfaction. Finally, this results indicate that continuous use intention is determined by users' satisfaction.
최근 들어 위치 기반 서비스(location based service)에 관심이 많아지면서 스마트 디바이스에 탑재된 GPS로부터 수집한 대용량 데이터로부터 사용자의 이동패턴을 분석하고 서비스에 적용하는 연구가 많아지고 있다. 또한 스마트폰, 블랙박스와 내비게이션의 발달로 다양한 개인의 일상이 컴퓨터의 로그파일 형태로 기록되고 있다. 이에 따라 수집되는 데이터는 교통 수단의 이용 기록, 소비이력 등 다양한 정보를 포함하며 이를 통해 다양한 사용자 맞춤형 서비스가 개발되고 있다. 이에 본 논문에서는 차량의 블랙박스와 같은 카메라를 이용하여 단순히 문자, 사진 정보를 주고 받는 것이 아니라 실시간 영상 정보를 활용한 소셜네트워크 실시간교통 방송과 같은 실시간 교통 영상, 문자, 개인의 생각, 의견 등을 공유하는 소셜네트워크 실시간교통 방송 플랫폼을 형성하고자 한다.
오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 특히 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류산업이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 공급사슬관리(Supply Chain Management) 개념을 운송산업에 적용한 e-logistics 시스템 개발 프로젝트의 길과를 소개하고 있다. 본 논문에서 소개하는 육상물류중개시스템은 공급사슬개념을 운송산업에 적용하여 화주, 물류중개회사 및 운송사 사이의 업무처리 프로세스 및 데이터 베이스를 공유하면서 차량의 흐름과 정보흐름을 원활하게 하여, 고객에 대한 서비스를 제고하는 한편 인건비, 통신비, 차량유지비 등을 절감할 수 있게 한다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관 및 터미널에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해 주고 있다. 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 항만물류통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다.
최근 국내 전동킥보드 공유서비스의 증가 추세에 따라 전동킥보드와 보행자 혹은 차량과의 충돌사고가 증가하고 있다. 이러한 충돌사고로 인한 사고를 예방하기 위해 본 논문에서는 영상처리 기술에 기반한 후방위험요소 감지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 전동킥보드 사용자의 안전 헬멧에 라즈베리파이와 파이캠을 장착하여 가까이 오는 보행자나 차량을 영상처리 기법을 활용하여 인식하도록 하여 이들과의 충돌을 사전에 방지하도록 해준다. 제안 시스템의 정확도를 파악하기 위해 입력영상의 해상도별 처리속도와 정확도를 비교한다. 아울러, 제안 시스템을 안전 헬멧에 장착하여 테스트필드 실험을 통해 실제 환경에서 사용가능 여부를 검증한다.
본 논문에서는 차량 내에서 음성인식 인터페이스를 이용한 오비오, 비디오와 같은 응용서비스 처리를 위해 임베디드형 음성인식 시스템을 구현한다. 임베디드형 음성인식 시스템은 DSP 보드로 제작 포팅된다. 이는 음성 인식률이 마이크, 음성 코덱 등의 H/W의 영향을 받기 때문이다. 또한 차량 내 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 최적의 환경을 구축하고, 이에 따른 테스트 환경을 최적화한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 차량 내에서의 신뢰적인 음성인식을 위해 잡음제거 및 특징보상 기술을 적용하고 임베디드 환경에서의 속도 및 성능 향상을 위한 문맥 종속 믹스쳐 공유 음향 모델링을 적용한다. 성능평가는 일반 실험실 환경에서의 인식률과 실제 차량 내에서의 실차 테스트를 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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