AMBA AHB-Lite 버스는 저전력 및 경제성 측면에서 SoC에 널리 사용되는 온칩 버스 프로토콜이다. 하지만 이 프로토콜은 종단간 데이터 무결성을 위한 에러 검출 및 정정이 불가능하다. 이로 인해 자동차와 같이 열악한 환경에서 동작하는 경우에 데이터 변질과 시스템 불안정을 일으킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AMBA AHB-Lite 버스에 SEC-DED(Single Error Correction-Double Error Detection)를 적용하는 방법을 제안한다. 이는 전송 중 발생하는 데이터 에러를 실시간으로 감지하고 정정하여 종단간 데이터 무결성을 강화한다. 시뮬레이션 결과, 에러가 일어나도 실시간으로 이를 감지하고 정정하여 차량용 온칩 버스에서 종단간 데이터 무결성을 강화하는 것을 확인하였다.
GPS를 이용하여 이동 차량의 현재 위치를 정의하는 기술이 많이 연구되어 왔다. 그러나 GPS를 이용한 차량안내 시스템은 실시간으로 변하는 주차 상황과 도로 조건을 고려한 최적화된 주차 경로를 검색하는데 어려움이 있다. 또한, GPS 시스템은 고층빌딩, 지하주차장과 빌딩내부 도로에서는 동작하지 못한다. 반면, RFID를 사용할 경우 도심의 밀집지역내에서도 실시간 주차 및 도로 현황을 반영할 수 있다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 RFID 기반 주차경로 안내 시스템을 제안한다. 구현 결과는 주차장 및 도로 정보의 변화를 즉시 감지한 후 새로운 경로를 적절히 안내할 수 있음을 보여 주었다. 이동 중 주차장이 만차일 경우 시스템은 즉시 새로운 경로를 재추출해서 고객의 모바일 단말기로 전송한다. 그리고 지정된 경로상의 도로가 갑작스런 사고나 공사 중일 때는 우회 경로를 안내한다. 제안한 기법은 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 영상에 기반한 실시간 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수 면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA (Field Processing Agent)와 TSM (Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이 변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.
본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 실시간 금속 물체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론를 이용하여 금속 물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하는 알고리즘과 차량안의 특정 영역 내에서 FSCF(Fuzzy Skin Color Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 탐지된 동승자의 손 영역을 기점으로 색상기반 원형탐색 기법을 사용하여 최종적으로 위협을 가할 수 있는 금속물체의 후보영역을 설정하고, 제안된 금속 물체 필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기 경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험출의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할 수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거니- 조기 감지하는 것을 목적으로 한다. 본 인구는 CPS와 CDMA, GIS 기술을 통해 위험물 차량의 통행이 허용되어 있는 노선을 택하고 있는지 모니터링 할 뿐만 아니라 위험물 차량의 사고발생시점과 위치를 신속히 파악하여 긴급 대응할 수 있는 시스템을 개발하고 수행능력을 평가하여 실제 저용 가능성을 확인하고자 수행되었다 평가결과, 각 실험구간에서의 통신 정확도는 고속도로 구간 99$\%$, 일반국도 구간 96$\%$, 고지대 구간 97$\%$, 일반지대 구간 99$\%$, 지방부 구간 96$\%$, 도심부 구간 99$\%$, 터널구간 98$\%$로 나타나 개발된 시스템은 현실에 적용해도 문제가 없을 만큼 릎은 통신성공률을 기록하였다. 다만, 단점으로 나타난 것은 무건 통신망을 이용하는 PDA를 차량용 단말기로 채택하여 개발함에 따라 전용 안테나가 적은 지방부나 통신 음영지역에서는 차량용 단말기와 운영서버와의 통신에 문제가 나타난다는 한계가 있다 따라서, 향후 본 시스템의 상용화를 위해서는 지방부나 터널 등 통신음영지역에 단점으로 나타난 무선 통신의 한계를 극복 할 수 있도록 CDMA, DSRC, 무선데이터 등 다양한 통신기술의 복합적 활용 방안과 위험물 운송차량의 모니터링 목적에 맞는 전용 단말기 개발이 필요할 것이다. 또한, 현재 특별한 유해물질 관리체계 및 규약이 존재하지 않은 우리나라에서는 본 시스템을 통해 위험물 수송을 위한 지침으로의 활용방안에 관한 연구가 필요하다. 아울러, 개발된 시스템을 이용하여 위험뭍 차량관리 이외에도 특정 폐기물의 무단 방치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동단속이 가능하도록 서비스 분야의 전략적 확대 등 정책적 측면에서의 연구도 병행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 임베디드 시스템과 지그비(Zigbee) 무선통신을 기반으로 지능형 자동차를 위한 모니터링 및 제어가 가능한 임베디드 웹서버를 구축하였다. 자동차의 모든 정보를 담고있는 ECU(Electronic Control Unit)에 주제어기와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 자동차의 운행정보를 모니터링하고, 자동차의 내, 외부에 추가된 센서신호는 지그비 통신을 이용해 임베디드 시스템에 전달하도록 하였다. 임베디드 시스템을 이용해 웹서버를 구축했기 때문에 개인용 컴퓨터 및 모바일 기기를 이용하여 차량에 접속할 수 있으며, 자동차의 상태를 실시간 감지하고 제어할 수 있다.
GPS(Global Positioning System)로 대표되는 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satel lite System)은 우주공간의 위성을 이용하여 사용자에게 위치와 함께 시각 정보를 제공해 준다. 위성항법시스템은 항법 분야 뿐 아니라 측량, 측지를 비롯하여 정밀 시각동기 및 지각변동의 측정까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 항법분야에 있어서 위성항법시스템의 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 위성항법을 움직이는 이동체에 적용할 경우 주변 환경에 따라 위성항법 신호의 오차가 증가하여 급격한 위치 오차를 유발하므로 추가적인 센서 사용을 통하여 안전성을 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 위성항법 기반의 위치정보와 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 병렬적으로 사용하는 주행시스템을 구성하고 주행 시험을 수행하였다. 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 이용한 주행시스템의 경우 이동 거리를 측정할 수 있는 엔코더와 조향각을 측정할 수 있는 포텐셔미터 그리고 차량 모델을 이용하여 구성하였다. 시험 결과 위성항법기반의 위치 정보와 이동체의 센서 정보를 이용한 위치 오차의 차이는 0.4m 이내로 위성항법 신호에 급격한 오차가 들어오는 경우 이동체의 센서 정보를 이용하여 감지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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