현재 지능형 자동차와 관련된 연구들은 끊임없이 발전되고 지속되고 있다. 차량에는 다양한 통신모듈이 장착되어 내/외부로 통신이 가능하며, 송수신된 데이터를 처리하기 위한 모듈은 모든 데이터에 대한 병목현상이 발생하지 않도록 정보를 제공하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 스케줄링 된 센서 정보는 내부에서만 사용이 가능하며, 외부로 센서 정보를 제공하기 위한 인터페이스 모듈에 대한 연구는 현재 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 차량에 부착된 다중 센서의 데이터를 외부와 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 인터페이스 모듈을 설계하는 것에 목적을 둔다.
CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 전기 잡음과 장기 계측이 어려운 스트레인 게이지 센서의 단점을 보완하기 위하여 FBG 광섬유 센서를 사용하여 저속용 축중기를 개발하였고 현장에 축중 시스템에 적용하여 실험하였다. 각기 다른 브라그 파장을 갖는 FBG 센서로부터 반사되는 파장 변화를 이 센서들과 동일한 FBG 필터들을 사용하여 빛의 강도로 변화시켜 차량의 무게를 측정하였다. 광원의 광전력과 온도 변화를 보상을 하였으며 잡음의 영향을 감소시키기 위해 위해 lock-in 증폭기를 사용하였다. 모의 실험을 통해서 차량의 하중인가 위치에 관계없이 동일하게 축중이 측정되는 구조의 설계가 가능하였다. 현장 실험을 통하여 실제차량 축중 측정에 대한 선형성과 재현성을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 가설 기법을 이용한 차량 항법용 지도 정합법을 제안하였다. 다중가설기법을 지도 정합에 도입하기 위하여 GPS/DR 센서 출력 부근의 도로에 대하여 의사 측정치를 정의하였으며, 이를 이용하여 단일 표적문제로 다중 가설 기법을 유도하였다. 가설에 대한 확률식을 유도할 때 GPS/DR 센서 출력뿐만 아니라 디지털 지도의 위상정보가 포함되도록 하였다. 또한 지도 정합 성능의 향상을 위하여 디지털 지도의 바이어스 오차를 보상하기 위한 바이어스 칼만 필터를 제안하였다. 주행 실험결과 제안한 지도 정합법은 도로 밀집지역, 입체도로지역 등 지도 정합이 어려운 지역에서도 우수한 성능을 보였다.
루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.
자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.
최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.
개인이 스스로 자신의 건강 기록을 관리 가능한 스마트 헬스(s-Health), 웨어러블 컴퓨팅 기기들과 모바일 기기들이 헬스케어 도구로서 활용되기 시작하면서 모바일 기반의 헬스케어(m-Health)가 부상하고 있으며, 현재 여러 가지 Light Care 제품이 있으나 수면 유도 및 기상 유도 등과 같이 간단한 색상으로 LED Spectrum을 이용한 제품과 리모콘을 이용한 조명 색상을 조절하는 제품에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 실제 사용자의 스트레스와 생활환경 등의 다중인지 요소를 이용해 스트레스 완화를 위한 LED 조명을 조정하며, 그 정보를 수집하여 헬스 케어 플랫폼과 연계한 컨텐츠를 구현하고자 한다.
가스센서는 그 용도에 따라서, 자동차용(배출가스, 연료혼합 가스, 산소, 분진), 농수산 식품산업용(신선도, 저장, $CO_2$, 습도, $NH_3$, 질소산화물 가스, 유기가스, 농약 및 살충제로부터 방출되는 유독가스), 산업 의료용(석유화학제품 가스, 수소, 산소, 유독가스), 군사용(화학무기 가스), 환경 측정용(CO를 비롯한 황과 질소 등으로 구성된 대기오염가스), 가정용(LNG, LPG, 부탄, 실내공기, 습도) 등으로 매우 다양하게 사용하고 있다. 산업 현장의 유해물질 종류는 약 700종으로 알려져 있으며 이들 중 대다수의 물질은 일반적인 환경 조건에서 가스 형태로 존재한다. 본 연구에서는 이러한 유독 가스들 중에서 차량 내부 등의 밀폐된 공간에서 발생하기 쉬운 중요한 탄소(CO), 이산화탄소($CO_2$), 암모니아 ($NH_3$)의 세 가지 가스를 검출하는 휴대용 가스센서 모듈을 구현하고자 한다. 유독 가스 중에서도 가장 인명 사고의 중요한 요소인 NH3, $CO_2$, CO의 3종류 가스를 검출하는 다중 가스검출 센서에 대해 연구한다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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