최근의 미래교통시스템은 주로 교통체계를 활용한 교통정보의 수집과 관리, 제공을 함으로서 교통안전을 도모하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 활용되고 있는 교통 인프라인 교통안전표지를 활용한 교통안전을 제안하고자 한다. 교통안전표지를 호스트로 하여 센싱 된 데이터를 차량이 수신하게 됨으로서 차량간 또는 인프라간 통신을 하게 된다. 센싱 데이터의 정보를 활용함으로서 다양한 정보를 얻게 되는데, 공사구간 뿐만 아니라 교통사고 등도 활용이 가능하다. 따라서 본 논문은 센싱 데이터의 프레임을 간단하게 설계하고, 향후 지속적인 연구를 통하여 교통안전에 이바지하고자 한다.
최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.
최근 차량에는 유지관리 및 운전자 편의성 제공 등을 위해 많은 ECU장치와 엔터테인먼트 장치들이 부착되고 있다. 차량 내부에서는 ECU 장치의 센서정보를 관리 및 제어하기 위해서 CAN이 사용되고, 각종 엔터테인먼트 장치 제어를 위해서 MOST 네트워크가 사용되고 있다. 또한, 차량 외부에서는 무선 네트워크인 Wi-Fi 등을 통해 정보를 수신 받을 수 있는 환경이 구축되고 있다. GPS 기반 자동차의 네비게이션은 CAN, MOST 네트워크와 무선네트워크에 통합되고 있다. 이런 통합 환경은 네비게이션이 자동차 네트워크를 통합 제어하는 HMI 기능을 갖게 한다. 본 논문은 터널, 빌딩 숲등의 지역에서 전파장애로 위치측정이 불가능한 GPS 장치의 문제점을 해결하고자 통합된 차량 네트워크에 연결 될 수 있는 지자기 센서와 Wi-Fi 장치(WLAN)의 센싱 데이터를 이용하여 차량의 위치정보를 측정하는 기법을 설계하고, 구현하고자 한다.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
본 논문에서는 차량 자동화 구현을 위한 센서네트워크 기반의 차량용 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터 프로그램에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 무선 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터, 에어콘 및 차량의 실내등을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동제어 및 조도 자동조절기를 구현하였다.
차량에서 수집된 차량 운행 데이터는 차량에서 발생한 영상 데이터 및 센싱 데이터가 그대로 기록된 것이기 때문에 외부에서 차량에서 일어나는 일을 분석하여 판단할 수 있는 객관적인 데이터로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 차량의 움직임 및 운전자의 조작 상태를 감지하고 분석하여 실제 도로 상황에서 차량 충돌 사고가 발생했을 때, 차량의 움직임, 운전자의 각종 조작상태, 충돌 펄스 및 충돌과 관련된 신호들을 감지하고 저장하여 분석하는 사고 상황감지 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템에서는 충돌 직전 운전자의 반응, 차량의 조작 상태 및 물리적인 움직임에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집하여 분석한 차량 운행 데이터는 충돌 사고가 발생했을 때, 사고 원인을 규명하고 공정한 사고처리에 이용할 수 있으며, 운전자의 운전 습관을 파악하여 잘못된 운전 습관의 교정 및 유류비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다.
차량 내 수 많은 센서 노드들이 무선 데이터를 전송할 때 충돌을 검출하고 해결하기 위한 매체접속제어 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 데이터 전송 시작 후 랜덤하게 충돌 검출 슬롯을 하나 선택하여 전송을 잠시 멈추고, 해당 채널을 센싱하여 다른 노드와의 충돌 여부를 에너지 레벨과 jam 신호 검출을 통하여 확인한다. 제안 방안은 이러한 충돌 검출 과정을 여러 번 수행함으로써 각 충돌 검출 단계에서 충돌을 인지한 노드는 걸러지고, 다음 단계에서는 살아남은 노드만 경쟁을 계속하여 충돌 해결 확률을 획기적으로 증가시킨다. 시뮬레이션 결과, 다수의 충돌 검출 단계를 사용한 제안 방식이 기존 경쟁 프로토콜보다 우수한 처리율을 갖는다. 또한 충돌 검출 단계의 개수와 충돌 검출 슬롯의 개수에 따라 제안 방안의 성능 변화를 살펴보고 최적 파라미터를 도출하였다.
센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.
최근 차량에는 내 외부로 다양한 네트워크가 도입되고 있으며, 이는 각 네트워크의 장치 제어나 정보 조회 서비스를 제공하는 하나의 HMI(Human Machine Interface)로 통합되고 있다. GPS 기반의 차량 측위 서비스를 제공하는 기존의 차량 네비게이션 시스템 또한 이러한 통합 네트워크에 기본 사양으로 포함되고 있다. GPS는 위성 신호를 이용하여 위치 정보를 제공하는 가장 보편적인 장치로 이용되고 있지만, 터널 빌딩 숲 등의 지역에서 위성 신호를 수신 받지 못해 위치 정보 제공이 불가능한 문제점을 가진다. 이에 본 논문은 통합된 차량 네비게이션 환경의 차량 내부 CAN 네트워크와 차량 외부의 Wi-Fi 네트워크의 센싱 데이터를 이용하여 GPS가 작동하지 않는 곳에서 차량의 위치를 측정하는 기법에 대해 제안하고, 구현한다. 제안한 기법은 구성된 맵 DB와 맵 매칭하여 구현함으로써 원활하게 동작함을 보였다.
이 논문에서는 교통소외지역의 양방향 단일 차선에서 자율주행 차량의 안전하고 원활한 운행을 위한 센서 데이터 공유 시스템을 제안하고 핵심 모듈인 상황인지 기술을 구현한다. 양방향 단일 차선 도로는 주차된 차량이나 마주오는 차량으로 인한 자율주행 차량의 후진 문제를 야기한다. 이 논문에서는 인프라 카메라를 사용하여 양방향 단일 차선 도로에 대한 차량의 접근, 진입 진출 상황을 실시간으로 인지하고 이 정보를 V2N 통신을 통해 자율주행 차량에 전송하여 자율주행 차량의 센싱 범위를 확장하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 핵심은 인프라 카메라를 통해 양방향 단일 차선의 상황을 인지하는 것이며 이 논문에서는 이를 객체인식 및 객체 추적기술을 이용하여 구현한다. 마지막으로, 구현한 상황인지 기술을 실제 양방향 단일 차선에서 수집한 데이터를 이용하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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