본 연구에서는 차량 충돌 시험시 결과에 관하여 측정하는 방법 중 인체 상해 기준에 따른 평가를 지원해주기 위한 시스템에 관한 것이다. 차량 충돌시험의 가장 큰 분류인 정면 충돌과 측면충돌 2가지에 대찬 내용을 기준으로 인체 모형 각 부분의 결과 값에 따른 기준과 계산 방법 및 법규 규정을 제시하여 준다. 이러한 시스템은 인체 모형의 구성과 차량 충돌 시험시 중요시하는 인체 부분에 대한 이해를 돕는다 실제 인간의 대신한 인체 모형의 이해는 실제 인간이 승차하고 있는 차량의 안전도의 이해를 돕는다. 본 연구에서는 차량 충돌 시험 평가와 인체 상해 기준에 대해 차량충돌 안전부문 관련자들에게 온라인으로 이용할 수 있는 정보지원시스템에 대하여 기술하였다.
본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services : u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 차량 충돌 위치와 관련한 서비스 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템에서 사용된 GPS Packet에는 위치에 대한 정보와 차량 충돌에 대한 충돌 세기와 시간, 차량에 대한 NodeID 등으로 구성되어 있다. 이러한 데이터들을 이용하여 하나의 패킷이 만들어 지게 되고 차량 간 충돌이 발생할 경우 차량에서 Gateway로 전송된다. Gateway에서 Server로 전송된 패킷은 충돌 여부를 판단하여 위급상황으로 판단되면, 구급센터로 위치정보와 충돌측정여부에 대하여 알려주게 된다. 또한, 이러한 위급상황에 대해서는 외부에 있는 가족 등의 관련된 사람들에게 무선으로 무선단말기(PDA, 휴대폰)를 통해 알려주게 된다. Server에 들어오게 되는 충돌 정보들은 Database에 저장이 되도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u-LBS시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험을 수행하였다.
미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.
WSN기반 주차관리 시스템에서 대부분의 연구는 주차장에서 사건을 통제하기 위해 무선 센서를 이용하지만, 주차장에서의 차량충돌에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 시간에 따른 자세한 차량의 위치는 충돌 사건을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 주차장에서 차량 충돌사건을 감지하여 분석하고, 이를 차주에게 통보하는 충돌감지 방법을 제시한다. 차량의 위치 및 이동 방향을 감지하기 위해, 움직임 센서로부터의 정보를 활용하며, 빠른 OBB 교차 테스트를 사용하여 검증을 위한 객체를 추적한다. 성능평가 결과 위치추적 기법은 센서를 추가함에 따라 좀 더 정확함을 보였고, 제안한 OBB 충돌 테스트가 일반적인 OBB 교차테스트에 비해 속도가 향상됨을 나타내었다.
최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.
소형궤도 차량 시스템(PRT: Personal Rapid Transit)은 짧은 거리에 비교적 많은 승객을 수송하기 위하여 매우 짧은 차간 간격을 요구하며 또한 차량 간의 충돌을 피하기 위해서 매우 정확한 차량 속도제어 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 소형궤도차량 시스템의 차량의 충돌회피 알고리즘 개발을 위한 장치의 구성에 대해서 다룬다. 개발 장치는 모의 차량, 중앙제어 시스템, 모의지상설비, 모니터링 장치로 구성되며, 설계된 알고리즘의 모의시험을 위해서 Labview Simulation Interface Toolkit과 Matlab/Simulink가 결합된 모의시험 환경을 이용한다.
차량에서 수집된 차량 운행 데이터는 차량에서 발생한 영상 데이터 및 센싱 데이터가 그대로 기록된 것이기 때문에 외부에서 차량에서 일어나는 일을 분석하여 판단할 수 있는 객관적인 데이터로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 차량의 움직임 및 운전자의 조작 상태를 감지하고 분석하여 실제 도로 상황에서 차량 충돌 사고가 발생했을 때, 차량의 움직임, 운전자의 각종 조작상태, 충돌 펄스 및 충돌과 관련된 신호들을 감지하고 저장하여 분석하는 사고 상황감지 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템에서는 충돌 직전 운전자의 반응, 차량의 조작 상태 및 물리적인 움직임에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집하여 분석한 차량 운행 데이터는 충돌 사고가 발생했을 때, 사고 원인을 규명하고 공정한 사고처리에 이용할 수 있으며, 운전자의 운전 습관을 파악하여 잘못된 운전 습관의 교정 및 유류비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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