본 논문에서는 차량용 블랙박스로 촬영된 고속도로 주간 주행 영상을 기반으로 차량을 종류별로 검출하고 추적한다. 그리고 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 새로운 배경 영상의 같은 위치에 올려놓음으로써 새롭게 창조될 수 있는 실시간 MR 콘텐츠 제작 방안을 설계한다. 차량을 종류별로 검출하고 추적하기 위해서는 딥러닝의 객체 검출 분야에서 가장 잘 알려지고 유명한 YOLO 알고리즘을 사용한다. 또한, 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 위해서는 RGB 색상을 기반으로 하는 Mask 기법을 사용한다. 실시간 MR 콘텐츠를 위해 사용될 차량 대체 영상의 크기는 원본 영상에서 검출된 차량의 영역 크기와 같은 크기로 대체된다. 본 논문에서는 실시간 MR 콘텐츠 설계가 가능함을 실험 및 시뮬레이션으로 확인하였으며 VR 콘텐츠 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
현재 차량용 블랙박스는 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 불필요한 영상정보들을 저장하는 문제점을 가지고 있어, 사용자가 매번 영상을 확인하고 지워야 하는 문제점이 있다. 이와 같은 방식은 한정적인 메모리를 사용하는 블랙박스에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 사고 상황을 인지하고 가중치에 따라 영상을 따로 분류 저장한 후 메모리의 공간이 협소할 경우 가중치가 낮은 영상부터 삭제하는 시스템을 설계 및 구현 하였다. 실제 외부환경에서 1:10비율의 모형 자동차에 이벤트가 발생할 때마다 30초 간격의 영상을 가중치 데이터와 날짜를 이용하여 이름을 바꾼 후 블랙박스 폴더에 저장하도록 하였다. 이를 바탕으로 주행 중 중대한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w2폴더에 생성되었으며, 또한 정차중 경미한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w1폴더에 생성되는 것을 확인하였다.
차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 위치, 시간, 그리고 충격량등의 정보를 기록함으로써 사고원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 하지만 이러한 기능과 더불어 운전자의 안전운전을 유도하여 사고를 미연에 방지하기 위한 기능이 보다 필요하다. 사고방지 기능의 대표적인 것이 차선이탈경보 기능이다. 차선이탈 경보기능을 구현하기 위해서는 차선인식을 위한 영상처리 과정이 선행되어야 하며 일반적으로 영상처리 알고리즘은 매우 많은 데이터량과 복잡한 알고리즘 구조 때문에 많은 계산량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 비교적 적은 계산으로 차량용 블랙박스의 실시간 도로영상으로부터 차선을 인식하는 효율적인 임베디드 영상처리 알고리즘에 관해 기술한다.
산업의 발전과 경제성장을 바탕으로 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 대한민국은 OECD회원국중 교통사고 발생건수가 높은 편이고 사망자수 또한 상위에 랭크되어 있다. 이러한 사망자 수는 각 나라별 교통사고 발생건수 대비 사망자수와 비교시 높은 사망률을 보이고 있다. 또한 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 블랙박스와 사고발생 통보 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 사고 발생시 충격 임계점을 계산한 후 사고 발생을 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 전송한다, 또한, 교통사고 발생 후 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 블랙박스를 접목한 차량용 응급상황 감지 및 통보 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 철도의 고속화, 자동화됨에 따라 철도 사고 역시 항공기 사고처럼 대형화 되고 인명피해 역시 매우 커지고 있다. 따라서 사고 발생시 사고원인을 신속하고 정확하게 분석하기 위해 철도 차량에 블랙박스의 설치를 법제화 하고 있고, 이에 대한 연구를 진행하고 있다. 사고의 정확한 판단을 위해서 블랙박스에 기록된 데이터를 분석하하는 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 블랙박스 분석 소프트웨어는 신속하고 정확하게 사고 원인을 규명할 수 있고, 구간별 운행 패턴과 기관사의 습관등을 파악할 수 있어, 운행을 개선 할 수 있어 사고를 미연에 방지 할 것으로 기대한다.
차량용 블랙박스의 저장된 영상은 교통사고 발생 시 사고 발생의 원인을 판별할 수 있는 중요한 기록이다. 현재블랙박스의 원격 감시는 차주 본인의 스마트폰으로 충격을 감시 하거나 전송 받을 수 있다. 이를 보완하여 차주가 사고로 인해 부상을 당하거나 정신을 잃었을 경우 SIP 영상 통신을 이용해 "INVITE" 메시지를 메신저 어플리케이션으로 보내고 응답을 하였을 때 "Notify" 메시지로 영상을 전송하여 지인에게 사고 소식을 알리고 영상을 확인 하여 위치 및 사고 상황을 파악하여 신속하게 대처할 수 있는 내용을 구현 및 연구 하고자 한다.
현대인들의 생활수준 향상과 기술의 발전에 따라 보안, 안전 등 미처 고려되지 않던 분야들이 다양한 영역에서 부각되면서 CCTV, IP카메라, 차량용 블랙박스와 같은 영상기반 시스템에 대한 시장수요가 증가하고 있다. 이에 맞춰 다양한 영상기반 시스템들이 개발되고, 개발 단계에서 낭비되는 시간을 줄이기 위해 프로토타이핑의 필요성이 대두되고 있지만 기존의 프로토타이핑을 위한 도구는 비용이나 속도측면에서 제한적이다. 본 논문에서는 영상기반 시스템 중 블랙박스의 하드웨어를 풀 시스템 에뮬레이터를 이용하여 모델링하고 수행되는 명령어 추출을 통해 시스템의 특성을 예측할 수 있는 하드웨어 프로토타이핑 도구를 제안한다. 또한 ARM 시스템용으로 컴파일 된 프로그램의 실행 여부를 확인하고, 프로그램을 구성하는 명령어와 추출도구를 통해 추출된 명령어를 비교하여 동작을 확인한다.
최근 도입되고 있는 첨단 차량 장치는 교통 안전분야에서 중요한 이슈가 되어왔던 중대형 사고 위주의 자료수집, 사고 자료의 정확성과 같은 다양한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 부각되고 있다. 본 연구는 이러한 첨단 차량 장치의 하나인 차량 블랙박스 자료를 활용하여, 이륜차(two wheeler: TW) 즉, 자전거 혹은 오토바이와 택시간 사고 발생 시 이륜차 운전자의 사고 심각도를 분석하고자 하였다. 연구를 위해 인천시에서 2010년부터 2011년까지 영업용 택시 블랙박스에 기록된 택시-이륜차 사고 자료를 활용하였으며, 심각도 분석을 위해 순서형 프로빗 모형을 적용하였다. 결과적으로 기존 연구결과에서는 확인할 수 없는 새로운 심각도 요인이 발견되었다. 즉, 충돌 직전의 택시 속도가 높을수록, 택시 또는 이륜차의 파손이 발생한 경우, 사고 후 이륜차 운전자의 보행이 불가능할 경우, 그리고 1차 사고 후 이륜차 운전자가 2, 3차 충격으로 이어진 경우 사고 심각도는 더욱 높아지는 것으로 나타났다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
자동차 IT 융합의 흐름에 따라 차량용 엔스크린 관련 기술이 본격적으로 상용화되고 있다. 정보 제공과 콘텐츠 공유를 주요 특성으로 하는 차량용 엔스크린 관련 기술들은 기기간 연동 이슈가 해결되면서 본격적인 서비스를 예고하고 있다. 차량용 엔스크린의 범위는 주요 이슈인 헤드유닛과 스마트폰의 연동 뿐만 아니라, 넓게 보면 블랙박스, 카메라, 뒷좌석 디스플레이, 클라우드 서버까지를 포함한다고 볼 수 있다. 산업적으로는, 헤드유닛을 중심으로 융합을 가져가려는 자동차 업체와 스마트폰을 중심으로 융합을 주도하려는 IT업계가 주도권을 잡기 위한 다양한 경쟁과 협력이 이루어지고 있다. 본 고에서는 차량용 엔스크린 서비스와 관련된 경쟁 동향을 정리하고 관련 기술 동향 및 발전 방향에 대해서 살펴 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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