차량 운전자의 안전을 보장하고 운전의 편의를 돕기 위한 기술로는 차량용 레이더, 타이어 공기압 감지 장치, 원격시동 장치, 지리정보시스템 등이 있다. 그중 타이어는 차량의 수많은 부품들 중 도로와 직접 접촉하는 부품으로 타이어의 상태는 운전자의 안전에 직접적인 관련이 있다. 과거 포드 자동차에서는 파이어스톤에서 납품한 타이어 전량을 리콜하는 대규모 교체사례가 있었다. 초기 타이어 공기압 감지 장치는 일부 고급차종에만 적용되었는데 최근 압력 및 온도 측정용 센서의 높은 신뢰성과 양산비용의절감 및 국가의 정책적 요소가 복합적으로 작용하여 일반 차량에도 보급화가 진행중이다. 본 논문에서는 오늘날 타이어 공기압 감지 장치를 양산하는 업체들의 기술 동향을 분석하여 타이어 공기압 감지 시스템의 도입 배경, 국내외 기술기준 현황, 타이어 공기압 감지 시스템을 형성하는 기본 구조, 높은 정밀도를 가지는 반도체 센서 및 관련 기술에 대해 살펴본다.
자동차 이용자 수가 증가 할수록 자동차 사고로 인한 피해도 많이 늘어나고 있다. 이러한 자동차 사고를 사전에 예방하기 위해서는 운전자의 상태 및 현재 차량 상태를 파악하여 사고를 미리 방지함으로서 운전자의 안전을 보조할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안전운전을 보조하기 위하여 졸음운전 여부 감지 시스템, 후진시 후방 안전거리를 감지하는 시스템, 쾌적한 운전 환경을 위한 실내 환경 측정 시스템, 주차 시 생길 수 있는 사고에 대한 감시시스템을 센서와 MCU등을 이용한 임베디드 시스템을 구현 하였다.
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.
전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
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.
고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.
최근 차량 내 잔류 어린이 사고가 빈번히 발생하고 있다. 이를 예방하기 위하여 어린이 안전교육과 더불어 안전장치의 보완이 필요하다. 본 논문은 유치원생들이 스쿨버스를 하차한 후 미처 내리지 못한 아동들의 움직임, 압력, 음성의 이벤트를 감지함으로써 잔류 어린이들의 차량사고를 방지할 수 있는 시스템을 제안하였다.
본 연구에서는 최근 도심지 대심도 지하도로 및 침매터널등에서 중요성이 부각되고 있는 터널내 화재안전 설계를 위한 영상유고감지시스템의 성능평가를 수행하였다. 영상유고감지시스템(VIDS)의 성능 평가를 위하여 터널 내부에서 발생할 수 있는 유고상황을 5가지로 구분하여 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 연기발생등의 상황을 인위적으로 발생시켰으며 이에 따른 감지 능력을 평가하였다. 실험결과 2, 3회 걸친 지속적인 교정과 세부조정을 거친 후에는 보행자 98.3%, 낙하물 96.7%, 정지차량 100%, 역주행 100%, 연기감지 100%의 감지율을 나타내었으며 카메라의 설치거리 100m 이내에서 비교적 높은 감지율을 나타내었다. 영상유고감지기의 적용 신뢰도는 터널내 조도, 카메라의 설치 위치에 따른 영상 변화등에 의존적이었으나 대심도 터널등의 신속한 화재감지를 위한 대안으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 교통 감시 시스템에서 차량추적방법을 제안한다. 교통 감시 카메라를 이용한 차량추적시스템은 차량 감시, 사고감지 및 교통정보를 확인할 수 있게 하는 시스템이다. 차량추적을 위하여 먼저 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 배경과 전경을 분리하고 형태학적 필터링을 이용하여 차량을 검출한다. 검출된 차량으로부터 SURF(Speed Up Robust Features) 매칭을 통하여 차량추적방법을 제안한다.
도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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