과거 드라마로 인기를 끌었던 전격 Z 작전에서 키트는 우리에게 자율주행 자동차라는 환상을 심어주었다. 이러한 자율주행 자동차가 이제는 꿈이 아닌 현실로 다가오고 있다. 자율주행 자동차에 대한 정의를 내려보면 운전자의 개입 없이 주변환경을 인식하고, 주행 상황을 판단하여, 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다. 이러한 자율주행 자동차는 교통사고를 줄이고 교통 효율성을 높이며 연료를 절감하고 운전을 대신해줌으로써, 편의를 증대시킬 수 있는 미래 개인 교통수단이 될 것으로 기대된다. 본고에서는 자율주행 자동차의 기술 구성 요소와 관련된 기술 개발 동향에 대해서 기술하고, 자율주행 자동차가 실제 적용되기 위해 필요한 법적인 문제와 향후 전망에 대해서 살펴본다.
자동차 경주 게임은 실시간에 시뮬레이션 될 수 있는 사실적인 물리 모델을 요구한다. 자동차 경주 게임에서는 움직임의 사소한 오류도 쉽게 눈에 띄며, 다른 게임과 같이 상호작용적으로 동작해야 한다. 타이어와 지면의 정확한 물리를 모델링하여 이를 실시간 환경에 구현하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 효율적이며 효과적인 '가상 벽(imaginary wall)' 모델을 제안한다. 이 기법은 사용된 물리 모델의 단순성 때문에 쉽게 구현이 가능하며, 시뮬레이션의 결과가 자동차 경주 게임에 사용하기에 충분한 사실성을 가진다.
CCTV를 이용해 다양한 관제시스템을 구축하고 있는 상황에서, 악의적인 해킹으로 관제 시스템이 일부만 동작하는 상황을 대비하기 위한 연구를 수행 하였다. 현재 운용 중인 방범용 CCTV 관제 시스템을 실험 대상으로, 정상적인 상황과, 일부 CCTV 카메라가 동작하지 않는 상황을 두고, 관제 운용 영역을 감소시켜 보았다. 그리고 이 성능 저하를 객관적으로 나타내기 위한 규칙을 제시하였다.
자동차 내부 네트워크 데이터를 이용하는 자동차-IT 융합 기술은 자동차 안전 및 진단, 텔레매틱스, ITS등 새로운 서비스 시장을 형성하며 산업적인 파급 효과가 클 것으로 전망된다. 이러한 자동차 내부 네트워크 데이터 중 가장 최근에 많이 사용되고 있는 것이 CAN(Controller Area Network) 이다. 그리고 현실적으로 자동차 내부의 데이터 중 사용할 수 있는 가장 적절한 데이터가 Diagnostic CAN 데이터이다. 본 논문에서는 자동차-IT 융합 기술에서 사용할 수 있는 CAN 데이터 중에서 진단용 CAN 데이터에 대하여 알아보고 이를 제품개발에서 사용할 수 있도록 하기 위한 데이터를 수집하고 제공하는 방법에 대하여 알아본다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 기온이 0도 이하로 낮아졌을 때, 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 상황(슬립 현상)이 발생하고, 이로 인하여 대형 교통사고로 이어져 인명 물적 손실이 대량으로 발생하기에 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고 딥러닝을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 차량 충돌방지 레이더의 허상방지용 전파흡수체를 유전손실재료인 $TiO_2$을 이용하여 개발하였다. 먼저 전파흡수체 샘플을 유전손실재료인 $TiO_2$ 와 바인더인 CPE를 사용하여 조성비별 제작하고, 네트워크 아날라이저를 이용하여 측정한 5-parameter로부터 1-Port Method를 이용하여 복소비유전율을 계산하였다. 그리고 계산된 복소비유전율을 이용하여 전파흡수체를 설계 및 제작한 결과 조성비 $TiO_2$:CPE=70:30 wt.%, 두께 1.85 mm, 주파수 76-77 GHz에서 20 dB 이상의 전파를 흡수하는 전파흡수체를 개발하였다.
최근 이산화탄소에 따른 지구온난화 문제와 배기가스의 저감을 위하여 하이브리드 자동차가 각광을 받고 있다. 하이브리드 자동차는 기계적인 엔진과 전기적인 모터시스템이 결합된 동력구조를 갖는다. 차량의 주행조건에 따라 하이브리드 자동차의 구동을 위해 필요로 하는 에너지의 흐름은 달라진다. 본 논문에서는 실시간 모니터링 시스템을 이용한 하이브리드 자동차 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 하드웨어와 버추얼 프로그램으로 구성된 실시간 모니터링 시스템을 이용하여 하이브리드 자동차의 전체적인 운행을 주행조건별로 시뮬레이션을 통해 모사하고, 하드웨어를 통해 학습할 수 있는 방법에 대해 기술한다.
허브(hub) BLDC(Brushless Direct Current) 전동기란 아우터로터 타입 고효율 전동기로 다극의 영구자석으로 이루어진 회전자가 바퀴의 구동축이 되는 직접구동용 모터를 말하며, 휠인모터라고도 불린다. 본 연구에서는 허브모터를 구동축으로 갖는 2륜 또는 3륜 구동체를 구동하기 위한 BLDC 허브모터 속도 제어기를 PIC 마이크로 컨트롤러를 이용하여 설계한다. 구동기는 6 개의 독립된 MOSFET 스위칭소자를 사용하여 구성하며, 게이트 구동회로는 직접 설계하여 경제성을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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