본 논문은 레일리 채널에서 차량이 이동할 때 같은 차선에서 같은 방향으로 이동하는 인접 차량들과의 통신성능과 다른 차선에서 반대 방향으로 이동하는 차량들과의 통신성능을 일반도로에서 상대속도에 따라 분석한 것으로서 그결과 상대속도가 점진적으로 증가할수록 통신성능이 저하되는 현장이 발생하였다.
최근 네비게이션, GPS 등과 같은 운전 보조를 위한 장치 및 DVD 플레이어 등과 같은 운전자의 인포테인먼트 요구를 위한 장치 등 다양한 차량용 ECU들이 등장하고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들을 연결하여 상호 협력을 통해 ECU 고유 기능뿐만 아니라 추가의 기능을 수행할 수 있는 다양한 기술도 활발히 연구되고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들이 연결되어 상호 동작하기 위해서는 다양한 ECU 및 네트워크를 관리하는 서버 역할을 할 수 있는 고성능의 Car PC 의 장착이 필수적이다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SOC의 형태로 개발되었다. 그러나, Car PC가 차량에 장착되면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없는 소프트웨어로 구현할 수 있다. 이를 위해서는 차량 주변 영상을 실시간으로 제공할 수 있도록 카메라 보정 같은 영상 처리 모듈의 성능이 실시간 영상을 제공할 수 있는 성능을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템을 위해 카메라 보정 및 통합 처리를 위한 모듈을 스레드(thread)를 이용하여 설계하고 구현한다. 또한, 제안하는 영상 처리 모듈의 성능과 스레드를 사용하지 않는 방식의 영상 처리 모듈의 성능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가의 비용이 없는 소프트웨어 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
새로운 엔진과 차량을 개발하여 엔진을 차량에 탑재할 때, 중요하게 고려해야 할 사항 중의 하나는 냉각 성능이다. 만약 냉각 성능이 열악하다면 엔진은 과열되어 파손되게 된다. 그러나 자동차회사에서 일반적으로 엔진은 차량보다 훨씬 빠른 시기에 개발이 진행되게 되어 엔진을 차량에 탑재한 조건에서 냉각 성능을 시험할 수 없다. 본 연구에서는 몇 가지 시험과 계산 결과를 이용하여 엔진의 냉각 성능을 추정하였다. 첫 번째로 엔진의 열정산 시험이 진행되었다. 두 번째로 냉각수 유동 시험이 진행되었다. 이 시험에서 라디에이터로 유입되는 유량을 구할 수 있다. 그리고 차량의 냉각 시험 성능 조건으로부터 차량의 부하와 속도를 구하고, 이로부터 엔진의 토크와 rpm이 계산되었다. 그리고 이러한 결과를 비교하여 엔진의 냉각 성능이 추정되었다.
현재 대부분의 차량은 사용자에게 차량 성능에 관한 일부 정보만을 제공하기 때문에 차량의 안전 운행 및 유지 보수에 어려움이 따른다. 이러한 문제점 등을 해결하기 위하여 최근에 차량 제어 및 진단시스템에 대한 다양한 방식의 연구개발이 진행되고 있지만, 시스템 구현의 복잡성, 성능진단의 신뢰성 저하, 오동작 등 여러 가지 문제점이 나타나고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 문제점을 해결할 목적으로 위성 원격측정기술을 이용하여 차량 성능을 실시간으로 측정하고 분석하여 차량 성능의 신뢰성을 진단할 수 있는 차량 성능진단시스템에 관한 개념 설계를 수행하였다. 본 연구에서 도출된 개념 설계 결과는 향후 차량 성능진단시스템 구현을 위한 상세설계의 기반 데이터 및 자료로 이용될 것이다.
차량용 인포테인먼트 시스템은 차량 내부에서 정보와 엔터테인먼트 기능을 제공하는 시스템으로, 현재 급격한 성장세를 보이고 있다. 이에 따라 많은 기업이 차량용 인포테인먼트 관련 기술을 연구하고 개발하고 있다. 이는 결국 차량에서 발생하는 트래픽이 이전보다 증가하는 것을 의미한다. 차량 발생 트래픽은 모바일 트래픽과 달리 시간에 따라 뚜렷한 발생 패턴을 보인다. 이러한 특성을 고려하여 RNN, LSTM, GRU 세 가지 종류의 순환 신경망 모델을 활용하여 차량 트래픽 예측 모델을 구현하였고 시간대별 모델 성능을 비교한 결과, LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다.
기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 다중 사용자가 존재하는 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 지연된 채널 상태 정보를 가진 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데, 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향에 대한 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 다중 중계기가 존재하는 무선 인지 차량 네트워크에서 지연된 채널 상태 정보의 영향을 분석한다. 본 논문에서는 스펙트럼 공유(spectrum sharing) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링 한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 지연된 채널 상태 정보의 영향을 확인한다.
본 논문에서는 다중중계기가 존재하는 인지 차량 네트워크의 성능 분석을 한다. 기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 본 논문에서는 언더레이(underlay) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 cascaded Rayleigh fading으로 모델링 한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분석된 불능확률 값과 모의실험을 통해 얻어진 불능확률 값이 거의 일치한다는 것을 보인다.
최근 차량통신 환경에서의 위성/지상파 DMB 등 차량통신에 대한 관심이 증대되고, 전 세계적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 좁고 긴 도로 내에 차량이 수시로 들락거려 일정한 통신 구심점을 찾는 것이 쉽지 않고, 빠르게 이동하는 차량의 특성으로 채널 특성이 좋지않 으며, 차량통신을 위한 인프라가 충분히 설치되지 않을 경우 V2I 통신의 어려움 등이 문제점으로 지적될 수 있다. 본 논문에서는 차량통신 네트워크의 효율적 운용을 위한 적응적 클러스터링(Clustering) 기법을 제안하도록 한다. 제안된 적응적 클러스터링 방법에서는 차량의 속도, 위치, 차량 간 거리에 의하여 수시로 클러스터가 적응적으로 재구성된다. 이를 위해 효율적인 클러스터해드 설정이 이루어지며, 차량통신 인프라, 클러스터해드를 중심으로 통신이 이루어진다. 제안된 기법은 제한된 인프라에서도 이중 홉 통신 및 적응적 클러스터 재구성을 통하여 차량의 네트워크 연결성을 높인다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 적응적 클러스터링 방법의 성능을 알아보도록 한다. 모의실험을 통하여 빠른 속도로 움직이는 차량의 네트워크 접근성을 확인하고, 차량 밀도 및 인프라 간 거리에 따른 성능변화를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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