많은 연구 끝에 VANET의 상용화를 눈앞에 두고 있다. VANET은 차량용 애드혹 네트워크의 약자로서, Cloud와 융합하는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 하지만 놀랍게도 VANET 기반 클라우드로 진화한데 가장 큰 역할을 한 것은 차량과 통신기술의 발달이다. 이러한 기술이 확산되는 단계에서 연구자들은 항상 보안과 프라이버시에 대해 고민해 왔다. 게다가 VANET처럼 프라이버시, 익명철회, 경로추적 등 상반된 보안 이슈들이 서로 얽힌 상황은 연구자들을 더욱 고민에 빠지게 했다. 최근 Hussain 등은 VANET 기반 클라우드 프레임워크인 VuC (VANET using Clouds)를 제안하였다. VuC는 VANET과 클라우드가 VANET 사용자(서비스 가입자)에게 서비스를 제공하기 위해 협력하는 환경을 말한다. 본 논문은 Hussain 등이 제안한 VANET 기반 클라우드 프레임워크인 VuC에 초점을 두고 있으며, 특히 앞서 말한 프라이버시, 익명철회, 경로추적에 대한 문제를 다루고 있다. 제안하는 기법은 다중 익명화를 통해 프라이버시를 보호한다. 또한 비컨(Beacon)메시지를 클라우드에 저장하여 경로추적과 익명 철회에 활용한다. 익명철회 권한을 가진 기관들은 연합하여 사용자 노드가 선택한 경로를 특정 시간 동안 추적할 수 있으며, 필요한 경우 신원을 확인할 수 있다. 제안된 기법은 안전하고 조건부 익명성을 보장하며 기존의 기법에 비해 연산량이 적다.
독립형 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 협력형 자율주행 기술이 필요하다. 협력형 자율주행 시스템은 자율주행 차량이 다른 차량 또는 인프라와 협력함으로써 주행의 효율성과 안전성을 높이는 기술을 의미한다. 본 연구에서는 협력형 자율주행 기술 개발을 위해 필요한 기술적 요소를 알아보고, 국내·외 연구 동향을 조사하였다. 미국, 유럽, 일본, 국내에서 수행된 협력형 자율주행 관련 서비스, 통신 기술, 표준 개발 등의 사례 검토를 통해 국가별 연구의 특성을 비교하였다. 연구 동향 검토를 통해 향후 협력형 자율주행 기술 개발을 위한 시사점을 도출하고, 자율주행차량을 지원하기 위한 인프라 가이던스의 필요성을 제시하였다.
현재 항공기, 자동차 훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 지상의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 지상에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 GPS와 9-axis sensor를 탑재한 항공기, 차량에 GPS정보와 sensor 정보를 실시간으로 수집하여 항공기와 차량의 상태를 3D 시뮬레이션 영상을 구현하여 중앙의 관제센터에서 모니터링하여 교육훈련에 활용하고 GPS 정보와 sensor 정보를 파일로 저장하여 교육훈련 종료 후 저장된 GPS정보와 sensor 정보를 다시 3D 영상을 구현하여 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하고자 한다.
이 시스템은 위치정보를 얻기 위한 무선통신기의 특성상 중계기의 설치간격에 따라 정보의 범위가 제한되는 것을 보완하기 위한 체계를 구축한다. 주차장 관리 시스템은 주차 정보의 데이터베이스를 구축하고 데이터베이스 정보는 클라이언트와 관리자에게 용이하게 제공할 수 있도록 설계되었다. 주차장에 설치된 무선 통신 장치에는 센서가 부착되어 차량을 감지할 수 있고, 이 데이터는 서버에게 주차위치 기본 정보를 전송한다 무선 핸드폰 에뮬레이터 J2MEWTK를 클라이언트로 하여 서버의 연동을 확인했고, 주차정보의 전송을 통한 서버 주차관리 데이터베이스의 정보 가공을 확인하였으며, 서버와 관리자를 위한 관리자 프로그램은 사용자 편의와 관리에 용이한 메뉴화면을 제공하였다.
본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 항해용 국제 표준 기반의 전자해도를 기본 맵으로 육상 연안 정보 및 해저 수심 데이터를 제공하고, 선박 내 설치 운용되고 있는 자이로컴퍼스, DGPS, AIS의 각종 항해 지원 장비와의 표준 인터페이스를 제공하여 자선 및 타선의 실시간 항로 감시 및 안전운항 정보를 지원할 수 있는 중소형 선박 항해 성능 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 차량의 필수 장비인 육상 네비게이션의 기능 및 사용 방법들을 적용하여 항해자들에게 친숙한 사용 환경, 메뉴 구성, 쉬운 작동법을 제공하여 중소형 선박들이 보다 안전한 항해를 할 수 있는 장비 개발을 목표로 한다. 개발된 항해 성능 모니터링 시스템은 선박에 설치되어 있는 다양한 항해장비와의 인터페이스를 지원하고, 기존 해상 항해장비와 달리 사용자 편의를 극대화함으로써 조기에 선박간의 충돌사고 예방 및 선박 사고로 인한 인명 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
45(GNSS, SIIS, GIS, ITS) 기술의 핵심이 되는 공간정보의 상호 공유 극대화를 위하여 원격지 공간 데이터 공유 및 제공을 위하여 45-Van 시스템을 개발해오고 있다. 45-Van 시스템은 GPS/IMU, 레이저, CCD 영상, 무선통신기술을 통합 연계하여 현장에서 GIS용 DB 정보 등과 같은 45 핵심 DB정보 및 정확한 위치 정보를 직접 획득 생산이 가능하다. 즉, 4S-Van은 GPS와 IMU의 통합으로 카메라의 위치 및 자세를 결정하며, 두 대의 CCD카메라로 전방을 촬영하여, 공간전방 교회법(Space Intersection)으로 피사체의 위치해석을 하게 되고 기존의 벡터 DB 체계와 호환됨으로써 데이터베이스의 구축 및 현장활용이 가능하도록 할 수 있는 기술이다. 또한 적외선 카메라 및 무선 통신 기술을 활용한 다양한 응용이 가능하다. 본 논문에서는 GPS, CCD 카메라, IMU의 차량 탑재에 의한 45-Van 설계와 기능에 대하여 살펴본다.
본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다.
최근 GPS를 이용한 경로 안내 시스템은 폭넓게 이용되고 있다. 그리고 대형 상가 밀집 지역의 주차관리 시스템에는 주로 RFID(Radio Frequency Identification)를 이 용하여 주차장 상황을 관리하고 있다. 그렇지만 RFID 태그만을 부착한 차량이 여러 개의 주차장이 산재한 중소상가 밀집 상권으로 진입했을 경우, 실시간 주차장 상황 정보를 이용한 최적의 주차 경로 안내 시스템이 없으며, GPS만을 이용한 경로 안내 시스템은 실시간 주차 현황 정보를 이용할 수 없다. 이 논문에서는 상권 내에 여러 개의 주차장을 통합하는 주차 관제를 위한 MD 태그 객체의 위치 인식 기법을 제안하고, 데이터베이스와 연동하여 주차를 위한 최적의 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 위치 인식 기법은 미들웨어에서 태그의 판독 순서 및 안테나 번호로 추출하며, 데이터베이스와 연동하여 태그의 방향성 또한 인식함으로써 항상 최적의 주차 경로를 검색하도록 한다. RFID 태그, 리더, 미들웨어, 서버, 주차장 클라이언트, 모바일 클라이언트로 구성된 구현 시스템 결과는 제안한 기법이 원활이 동작함을 보이며, 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
최근 선박의 환경오염에 대한 규제가 강화됨에 따라 하이브리드형 전력체계를 갖춘 전기 추진 선박과 같은 스마트 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 전기추진선박에서 사용되는 배터리는 차량 등에 사용되는 배터리보다 용량이 크므로, 가격이 높아지고 유지 보수 측면이 중요하게 여겨진다. 선박용 배터리는 일체형으로 제작되어 배터리관리 시스템에 의해 관리되며, 배터리의 유지·보수는 배터리의 교체를 통하여 이루어진다. 본 연구에서는 배터리의 용이한 관리를 위해서 예비-셀을 적용한 배터리 모듈과 제어 알고리즘을 설계 및 구현한다. 또한, 전기추진선박 전력 체계 제어에 필요한 데이터를 전력 제어 시스템에 송신 할 수 있도록 제어기를 설계한다. 해당 예비-셀을 적용한 배터리를 사용할 경우 선박 및 배터리 시스템의 안정성이 높아지며, 유지 및 보수 측면에서 이점을 가질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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