최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.
본 논문에서는 모바일 센서 차량의 다양한 기능을 구현한 소프트웨어를 설계하였다. 구현한 모바일 센서 차량은 주행하며 카메라로 장애물을 인식하고 지도를 그리며 다른 모바일 센서 차량과 정보를 교환한다. 따라서 구현을 위해서 다차원적인 시스템을 고려해야 하며 각 구현 부분들이 유기적으로 데이터 교환 및 처리가 이루어 져야 한다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여 클래스 기반으로 각 구현 부분을 나누고 통합적으로 운용되는 소프트웨어 시스템을 구현하다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 차세대 IT 기술로서 소형, 저가, 저전력을 필요로 하며, 외부 환경의 모니터링과 제어기능을 수행할 수 있다. 이것은 소형 장치 안에 마이크로프로세서, 각종 센서, 액추에이터, 유 ${\cdot}$ 무선 통신 장치를 내장하는 수백 혹은 수천 개의 센서 노드로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크를 이용하여 기상의 악천 후 속에서 차량 및 도로 상황 정보를 실시간으로 미리 획득하고 분석하여 운전자에게 미리 도로의 안전속도를 통보할 수 있는 실시간 차량 안전속도 서비스 시스템을 설계하고 구현된 결과를 보여 주고자 한다. 본 시스템은 노면의 종류 및 기상 상태 등에 대한 정보를 수집하여 이를 바탕으로 운전자에게 안전 속도를 알려줌으로써 교통사고를 효과적으로 예방할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
최근, 철도차량 분야에서는 경량화 및 운송 효율화를 위해 복합재 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 차량 부품에 복합재를 적용하고자 하는 연구 및 상용화 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 복합재 적용에 대한 품질 검증을 위해 완성품의 기계적 성능 평가와 같은 사후 측정을 중심으로 평가가 이루어지고 있다. 하지만, 제작 품질에 큰 영향을 미치는 요소인 복합재 성형 과정에서 발생하는 열과 응력에 대한 분석은 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 철도차량용 복합재 부품의 성형 품질을 검증하기 위하여 가장 활발히 사용되는 복합재 내장재 패널 2종(라미네이트 패널, 샌드위치 패널)에 대한 성형 품질 분석을 진행하였다. 이를 위해 복합재 내부 적용에 용이한 FBG 광섬유 센서를 이용하여 성형 과정 동안 온도 및 변형률 변화를 모니터링 하고, 성형 완료 후 발생하는 잔류 변형률 값을 측정하였다. 결과적으로, 과열 현상과 과도 잔류응력이 발생하지 않은 것을 확인함으로써 철도차량용 복합재 내장재 패널의 우수한 성형 품질을 검증하였다.
본 연구에서는 센서 네트웍과 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network) 의 응용에 관한 실험을 수행하였다. 주된 내용으로는 모바일 센서를 탑재한 차량을 이용한 로컬라이제이션(Localization) 과 팀원 인식(Team Identification) 등에 관련된 방법을 포함한다. 본 시스템은 시뮬레이션을 통하여 기획을 하였으며 자체 설계한 하드웨어와 내장형 소프트웨어를 탑재하여 주어진 기능을 수행하도록 하도록 하는 한편, 모바일 센서의 역할을 할 수 있도록 다양한 센서를 장착할 수 있도록 설계되었다. 또한 전자나침반을 이용한 방위각 측정능력, 초음파 센서를 이용한 근거리 장애물 회피 능력, 적외선 발광 다이오드(IR-LED)와 적외선 필터를 씌운 카메라를 이용한 동료의 위치 파악 능력등을 통하여 로컬라이제이션에 도움이 되도록 한다. 통신을 위하여 IEEE 802.11g 프로토콜에 기반을 둔 통신 능력을 가지며 차량간의 통신도 같은 프로토콜을 통하여 이루어지게 된다.
오늘날 사용하고 있는 네비게이션의 신뢰성은 기술적인 발전을 통해 상당히 높아졌다. GPS는 위성기반 위치추적 시스템으로 가장 광범위하게 사용되는 기술이다. 하지만 GPS기반 시스템은 위성이 정확한 뷰를 제공해줄 때에만 위치추적이 정확하다. 본 연구에서는 추적을 위해 내부구조에 의존하지 않는 독자적인 네비게이션을 제안한다. 스마트폰의 내장센서와 내장 맵을 사용하여 정확한 차량 위치추적을 구현한다. 성능평가 결과 정확한 차량의 위치 지원 면에서 우리가 제안한 시스템이 GPS보다 성능이 우수함을 나타내었다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 차세대 IT 기술로서 소형, 저가, 저전력을 필요로 하며, 외부환경의 모니터링과 제어기능을 수행할 수 있다. 이것은 소형 장치 안에 마이크로프로세서, 각종 센서, 액추에이터, 유 무선 통신 장치를 내장하는 수백 혹은 수천 개의 센서 노드로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크를 이용하여 기상의 악천 후 속에서 차량 및 도로 상황 정보를 실시간으로 미리 획득하고 분석하여 운전자에게 미리 도로의 안전속도를 통보할 수 있는 실시간 차량 안전속도 서비스 시스템을 설계하고 구현된 결과를 보여 주고자 한다. 본 시스템은 노면의 종류 및 기상 상태 등에 대한 정보를 수집하여 이를 바탕으로 운전자에게 안전 속도를 알려줌으로써 교통사고를 효과적으로 예방할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
SENT(single edge nibble transmission)는 차량에 탑재되는 다양한 센서와 ECU(electronic control unit)간의 직렬 통신 프로토콜이다. SENT는 디지털 파형을 사용하기 때문에 트랜시버 회로가 필요 없고 구조가 간단하며 가격이 저렴하여 주로 센서 내장형 통신 인터페이스로 주로 사용된다. 본 논문에서는 Verilog HDL을 이용하여 SAE J2716 규격을 만족하는 SENT 인터페이스를 설계하였다. 또한 이를 FPGA로 구현하고 테스트 보드를 제작하여 동작을 확인하였다. 0.18um 공정으로 합성하였을 때의 게이트 수는 약 2,500 게이트이다.
차량에 사용되는 ECU에는 CPU 코어, 차량통신 콘트롤러, 메모리 인터페이스, 센서 인터페이스, I/O 인터페이스 등이 집적되어 있다. 현재 사용되는 차량용 ECU는 대부분 자사만의 독점적 프로세서 아키텍쳐로 개발하였으나, 최근 자율주행자동차 및 커넥티드카에서 소프트웨어 범용성을 위해 ARM, RISC-V와 같은 표준 프로세서를 기반으로 한 차량용 ECU의 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 명령어 집합이 무료로 공개된 RISC-V를 기반으로 하여 주차 보조 시스템에 사용하기 위한 차량용 ECU를 설계하였다. 개발된 ECU는 32b RISC-V CPU 코어, CAN, LIN 등의 IVN 콘트롤러, ROM, SRAM 등의 메모리 인터페이스, SPI, UART, I2C 등의 I/O 인터페이스를 내장하였다. 65nm CMOS 공정에서 구현한 결과는 동작 주파수 50MHz, 면적 0.37㎟, 게이트 수 55,310개였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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