본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 도로투자 사업으로 인한 편익 중 일반적으로 계상하고 있는 통행시간 절감 및 차량운행비용 절감 등 직접적인 편익 이외에 추가적으로 이용자입장에서 체감할 수 있는 도로 주행 중 운전쾌적성 편익을 산정하고자 운전쾌적성의 정의를 마련하였고 운전쾌적성 산정방법론을 개발하였다. 도로특성(도시부/지방부) 및 차량 밀도(차간거리)에 따른 이용자의 지불용의액을 CVM 방법 중 가장 최근에 활발히 활용되고 있는 이중양분선택형(double-bounded dichotomous choice)질문법을 활용하여 설문조사한 후 그 결과를 로짓모형에 적용하여 운전쾌적성 가치를 도출하였다. 도시부 및 지역간 도로에서 공히 지불용의액의 크기는 전반적으로 기존 차간거리가 짧을수록 큰 것으로 분석되었고, 도로의 차간거리 변화가 같더라도 사업 전의 차간거리와 사업 후의 차간거리에 따라 지불용의액이 다른 것으로 나타났다. 즉, 도로의 차간거리가 증가하더라도 기존 차간거리가 어느 정도인지에 따라 지불용의액이 다르게 나타나 지불용의액이 기존 차간거리에 영향을 받는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 계측자료와 해석방법의 조합에 의하여 지반진동을 평가하는 방법을 제시하였다. 평가방법의 기본개념은 FRA(Federal Railway Administration)에서 발간한 진동상세평가 매뉴얼에서 제시한 방법과 유사하나 구체적 평가방법은 다양한 유형의 방진벽의 진동저감 효과를 용이하게 평가할 수 있도록 수정되었다. 터널바닥에 작용하는 하중밀도(force density)는 해당선로의 차량 및 궤도조건을 잘 고려할 수 있는 차량-궤도 상호작용해석에 의하여 산정하였다. 지반진동의 전파유동성(transfer mobility) 2차원 지반진동해석을 통하여 평가하였다. 지반진동의 2차원 해석은 각 모델간의 상대비교에 있어서는 좋은 결과를 얻을 수 있으나 절대치 평가는 어렵다. 따라서 여기서는 사전에 계측된 자료와 해석결과의 비교를 통하여 실제 지반진동 전파특성을 반영할 수 있도록 계산된 전파유동성을 보완하였다. 정립된 진동평가방법을 적용하여 실제 진동민원문제가 크게 발생하였던 도시철도 저심도 터널구간을 대상으로 9가지 유형의 방진벽의 진동저감 효과를 분석하였다.
자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)는 차량 간 네트워크를 구성하는 기술로 전송 노드 기준으로 전송 범위내의 이웃 노드들의 정보를 이용하여 목적지까지의 경로를 설정한다. 지리적 정보를 이용한 기존의 라우팅 프로토콜은 송신 노드 기준으로 중계 노드 및 목적지 노드까지 거리만 고려하기 때문에 통신에 필요한 노드의 밀도가 충분하지 못하면 네트워크 지연 및 단절을 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도시 기반의 VANET 환경에서 차량 간 안정적인 통신을 위해 구역 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 실제 도시 환경을 구역으로 나누고 목적지까지 거리뿐만 아니라 차량 밀도를 고려하여 최적의 통신 환경을 선택함으로써 패킷 손실률을 최소화 하였다. 성능을 평가하기 위해 구현한 결과 기존 연구 결과 보다 우수한 성능 결과를 보였다.
본 연구에서는 다양한 구조 및 하중조건에 대하여 중차량의 주행에 의한 충격효과를 분석하였다. 중차량 주행시의 다주형 강판형교의 동적해석에서는 노면조도 및 차륜-바닥판 사이의 상호작용을 고려하였다. 진입로와 교량바닥판의 노면형상은 각 노면조도에 따라 지수 스펙트럴 밀도 함수를 사용하여 생성시켰으며, 교량바닥판과 차륜사이의 상관력을 좀더 합리적으로 반영하기 위해 개선된 후처리기법을 사용하여 보정하였다. 또한 교량진입부에서 발생할 수 있는 바닥판과 진입로사이의 단차조건도 분석하였다. 현행 도로교 표준 시방서에 준하여 설계된 다양한 교량들에 대하여 동적거동에 중요한 영향을 미치는 구조인자들(경간장, 주형간격 등)의 영향을 체계적으로 검토하였다. 다양한 주행속도에 따른 단일주행에 의한 기본적인 하중상태 뿐만 아니라 동일차선 및 인접차선을 주행하는 다수 차량의 하중조건도 검토하였다.
본 연구에서는 인휠 전기구동 시스템의 장점을 바탕으로 첨단능동안전지원 기술의 일종인 적응순항제어(Adaptive Cruise Control, ACC) 알고리즘의 고도화 방안을 제시한다. 본 연구에서 대상 차량은 전륜은 엔진에 의해, 후륜은 인휠모터에 의해 구동되는 4륜 하이브리드 구동계를 갖는 것을 특징으로 하는데, 이러한 구성은 기존 내연기관 차량을 개선하여 차량의 출력을 증가시키거나 4륜 하이브리드 형태로의 변화를 용이하게 하는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 차량의 구성을 바탕으로 기본 상태에서는 엔진만을 이용하여 차간거리 제어를 수행하되, 젖은 노면 등 주행 환경에서 제어오차가 커지게 되면 후륜의 인휠모터를 구동하여 제어성능을 확보할 수 있는 ACC 알고리즘을 제안한다. 제안된 ACC 알고리즘은 상기와 같은 방법으로 ACC 제어성능을 최적화함과 동시에 기존 4륜 자동차가 갖는 장점을 그대로 유지하도록 한다. 또한 본 연구에서는 고정밀 동역학 SW를 기반으로 대상 인휠모터 및 인휠 하이브리드 구동계, 해당 구동계 기반의 ACC 제어시스템을 모델링하였으며, 이를 통해 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 알고리즘의 검증 결과를 제시한다.
GAK(GPS adapter kit)은 GPS/INS 항법 모듈을 내장한 사거리 연장 키트의 일종으로 자유 낙하식 폭탄에 장착하여 투하 정확도의 향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 GAK 항법 모듈의 차량 시험 결과를 제시하였다. 항법 모듈은 상용의 MEMS IMU, 내장형 GPS 수신기 및 항법 컴퓨터로 구성된다. GPS 수신기는 위성 가시성 향상 및 자세 측정을 위하여 다중 안테나를 사용하는 구조로 설계하였다. 실시간 항법 소프트웨어는 모듈화 구조로 설계하여 유지보수성 및 확장성을 고려하였다. 항법 모듈의 성능을 평가하기 위해 고성능 INS인 Honeywell H-726 MAPS를 탑재한 차량 시험을 수행하였다. 차량 시험 결과 GPS 자세 결과를 사용한 GAK 통합 합법 모듈이 일반적인 GPS/INS 통합의 경우에 비하여 더 나은 항법 성능을 나타내었으며 재밍 환경을 고려한 경우에도 순수 항법에 비하여 우수한 coasting 성능을 제공하였다.
현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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