타이젠(Tizen)은 Linux 오픈 소스와 그리고 웹기반의 모바일 운영체제이다. 삼성전자와 인텔, 리눅스 재단(Linux Foundation)이 주도하고 여러 협회사들이 참가하여 개발이 진행 되었다. Tizen은 태블릿컴퓨터, 넷북, 스마트폰, 스마트 TV, 차량용 인포테인먼트 시스템(In-Vehicle Infortainment)등에 사용할 수 있도록 설계 되었다. Tizen 이 Linux 와 오픈 소스에 기반을 두고 있다는 점은 안드로이드(Android)와 유사하다. 하지만 Tizen 의 응용프로그램 개발을 위한 소프트웨어 프레임워크는 주로 W3C(World Wide Web Consortium)의 웹표준과 WAC(Wholesale Application Community)의 웹기술에 기반을 두고 있으며 그 밖에도 Tizen 고유의 기술도 사용하고 있다. 본 논문에서는 Tizen 의 응용프로그램인 Tizen 웹어플리케이션의 특징과 구성에 대해서 살펴 본다. 마지막으로 안드로이드 응용프로그램과 비교하여 장단점을 조명해 본다.
본 논문은 USN 융합기술을 활용하여 u-city 또는 u-bike 등과 같은 시스템을 구축함에 있어서, 필수 구성요소인 USN 기반 센서 네트워크 게이트웨이를 설계하고 구현한다. 따라서 게이트웨이는 관리 대상인 사물에 대한 상황 인지 기능을 수행하기 위하여 상황 인지 처리 하드웨어를 포함하는 게이트웨이 제어부(MPU)와 상황인지 처리 Sink-Node간의 상호 연동 기능, IP 코어망을 통한 센서망 관리 운용 시스템 연동 기능 등을 포함한다. 개발된 게이트웨이는 현재 자전거 공용 시스템에 적용하여 운용되고 있다.
차량용 멀티미디어 네트워크 시스템의 증가로 인해 MOST 인터페이스 모듈의 수요가 증가하고 있다. MOST 장치는 네트워크 컨트롤러인 INIC 부분과 마이크로 컨트롤러의 EHC 부분으로 구성된다. MOST 장치를 개발함에 있어서 EHC에서 INIC을 통하여 MOST 네트워크로의 효율적인 데이터 송수신을 하기 위해서는 적절한 장치 드라이버의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 MOST 네트워크 컨트롤러가 지원하는 I2C, MediaLB, I2S 통신방식 중 MOST 네트워크상의 각 노드간 상태 및 제어 메시지를 전달하는데 이용하는 I2C 통신 드라이버 구현 방안을 제시한다. INIC을 통한 MOST 네트워크와의 효과적인 통신을 위해서 NetService API와 연계하여 I2C 통신 드라이버를 구현한다. 본 연구에서는 I2C 통신의 low level driver의 구현을 위해 MOST 오디오 인터페이스 장치에 통신드라이버 소스를 포팅함으로써 테스트 하였으며, 향후 이에 대한 연구를 확장하여 OS 기반의 MOST 장치에 대한 다양한 드라이버를 개발할 예정이다.
현재 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 통행료자동요금징수시스템이 전국 영업소에 구축 되면서 많은 차량용 단말기가 보급되었다. 이러한 통행료자동요금징수시스템 및 차량용 단말기의 인프라를 이용한 교통정보 수집 및 제공, 신호제어, 대중교통정보제공 및 관리 등 다양한 분야의 ITS 서비스를 위한 연구개발 및 사업화가 추진 중에 있다. 특히 차량용 단말기와 통행료자동지불시스템에 사용되는 노변장치를 이용한 교통정보 수집 및 제공 부분에 많은 연구가 이루어지고 있지만 DSRC의 응용 부분 표준과 교통정보 수집 및 제공을 위한 정보교환 표준이 명확하게 이루어지지 않았다. 이에 국토해양부에서 고시한 "기본교통정보교환 기술기준IV"를 DSRC 통신에서 교환되는 Action 프리미티브를 활용해 DSRC관련 표준의 수정 없이 표준화된 교통정보를 수집 및 제공하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 표준적용방안을 현재 ETCS(Electronic Toll Collection System)에서 사용되는 RSE(Road Side Equipment)와 OBE에 적용하여, 실제 도로에서 4대의 차량을 이용한 다양한 주행시험을 통해 시스템의 유효성 및 성능을 확인 하였다. 도로 주행시험 결과 약 97%의 통신 성공률을 통해 본 논문에서 제안한 표준 적용 방안의 유효성을 확인하였고, 약 3%의 실패를 통해 교통정보와 그 외 서비스 부분의 적용을 위해 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다.
차량용 레이더 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라서, 상호 간섭 문제는 차량 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 결정적인 이슈가 되었다. Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다. 제안된 기법은 간섭환경에서도 정확하게 주파수를 추정할 수 있는 multiple signal classification, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques과 같은 고해상도 알고리즘을 이용한다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 FFT 알고리즘에 비해 신호 대 간섭비 측면에서 14 dB 이상의 마진을 가짐을 확인하였다.
CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II 표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.
전 세계적으로 도로 상에서의 교통사고를 줄이고 교통 효율을 향상시키기 위한 많은 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 특히 C-ITS(Cooperative Intelligent Transportation System, 협력형 지능형교통체계) 기술을 기반으로 한 연구가 활발히 진행되고 있다. C-ITS 기술의 핵심은 인프라, 차량, 사람 등 도로시스템을 구성하는 요소들이 서로 간에 정보를 공유하고 재생성함으로써 도로안전 및 교통효율의 향상을 도모하는 것이며, 이를 위해 차량용 무선통신기술인 V2X(Vehicle-to-X) 통신기술이 적용되고 있다. 국내에서는 스마트하이웨이 연구를 통해 V2X 통신기술에 대한 연구가 진행되어 왔으며, 실제 고속도로 환경에서의 기술성능을 검증하기 위해 테스트베드를 구축하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 스마트하이웨이 테스트베드에 대해 간략히 소개하고, 테스트베드 상에서의 성능 분석 절차 및 결과에 대해 기술한다.
본 연구는 차량의 도로이탈을 방지하고, 충격량을 흡수하여 차량 탑승자 및 도로주변의 인도를 횡단하는 보행자를 보호하기 위한 차량용 방호울타리에 관한 연구로서 LS-DYNA를 이용해 탑승자 보호성능 평가시험을 시뮬레이션하였으며, 다양한 속도와 각도를 변경하여 반복 시뮬레이션을 하여 충돌조건에 따른 탑승자 보호성능을 고찰하였다. 시뮬레이션을 위한 변수의 설정은 국내차량 판매대수에 따른 평균차량의 중량을 구하고, 미국 NHTSA의 NASS를 분석하여 실제 사고가 발생하는 속도와 충돌각도구간을 검출하였다. 그 결과로 충돌속도와 충돌각도가 커질수록 THIV(탑승자 충격속도)와 PHD(탑승자 가속도) 값이 증가하는 것을 확인하였으며, 차량이 가드레일의 지주에 걸리는 현상이 발생할 때 탑승자보호성능이 크게 저하되는 것을 확인하였다.
본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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