소비자는 자동차 에어컨 제작자에게 시원함만을 요구하기보다는 엔진 출력에 따른 주행성, 저 소음 에어컨, 실내 공기의 청정도 관리의 필요성, 편일사시의 느낌이 좋은 에어컨 등의 구체적 이고 수준 높은 요구를 하고 있다. 이러한 요구는 에어컨 제조업체로 하여금 전문화된 고급 인 력과 고도의 기술, 실험 장비, 정밀한 부품생산체제를 갖추지 않으면 안되게 되었다. 이러한 쾌 적성에 대한 소비자의 요구는 점차로 높아져서 차량의 내외기와 차량의 주행정보를 각종센서가 감지하여 인체가 가장 쾌적하게 느끼는 실내를 항상 유지할 수 있는 시스템의 개발을 촉구하고 있다. 현재 업계에서는 지구 환경 보호에 대응하기 위한 신냉매 에어컨 시스템의 개발은 물론 공해 문제로 인하여 새로운 자동차의 등장에 따른 차세대 에어컨 시스템의 개발과 관련된 연구 개발에 활발한 투자가 이루어지고 있다. 이 글에서는 '70년부터 시작된 한국 자동차에어컨의 변 천을 뒤돌아보고, 현재 사용되는 차량용 에어컨 시스템과 앞으로 사용될 차량용 에어컨 시스템이 어떻게 변화할 것인지에 대하여 살펴보고자 한다.
차량종적제어시스템을 이용한 운행장치에서 측정센서에 의하여 감지되는 정보량에 따른 응답특 성은 다음과 같다. 1) 종적제어시스템(longitudinal control system)을 이용하여 소대를 형성하는 과정에서 순차형 태로 정보를 전달할 때는 거리만을 이용하는 경우보다 거리 및 접근속도를 모두 사용하는 것이 훨씬 안정된 소대의 형성을 나타내었다. 2) 제어장치에서 제어상수의 선정에 따라 구분되는 세 가지의 영역이 정의되었다. 쾌적한 운행의 판단은 빠른 주기로 변화하는 응답특성이 나타나는지의 여부로 결정할 수가 있다. 즉 빠른 주 기로 감가속을 변화시켜야 할 경우에는 안락한 승차감을 기대할 수 없다.
모든 주차 면수에 대해 감지하는 시스템은 큰 비용이 필요하여 주차정보 제공을 위해 필요한 스마트 주차장의 설치를 부담스럽게 하므로 애플리케이션을 통한 주차정보 제공을 어렵게 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 외부 디바이스, 서버, 애플리케이션으로 구성된다. 주차장 출입로에 아두이노를 활용한 IOT 디바이스를 설치하여 센서를 통해 출입 차량을 감지하고 소량의 데이터를 장거리 전송할 때 적합한 LoRa(Long Range) 네트워크를 통해 주차정보를 서버로 전송하며 사용자의 요청이 있을 때 주차정보를 제공한다. 기존 시스템보다 감지범위를 줄이고 LoRa 네트워크를 활용한 시스템을 통해 주차공간 탐색으로 인한 사회적 비용과 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.
AVM(Around View Monitoring) 시스템은 차량 주변에 대한 영상을 운전자에게 제공함으로써 안전 운전을 도와주는 시스템이다. 측면 거울이나 실내 거울을 통해서 볼 수 없는 사각 지대는 운전자의 안전 운행에 위협이 된다. 사각지대는 특히 후진 주행, 주차, 좁은 골목길 주행, 굽은 길 회전 등에서 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 이러한 위험을 피하기 위해 후방의 장애물을 감지하는 후방 센서나 후방 카메라 등과 같은 운전자의 시야를 개선하는 ECU들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 ECU들의 도움을 받더라도 차량의 전, 후, 좌, 우 사방의 상황을 동시에 볼 수 없기 때문에 사고를 피하기 위해 운전자들은 주의를 기울여 운전해야 한다. 본 논문에서는 운전자의 안전 운행을 돕기 위해 차량 주변 영상을 실시간으로 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 차량의 전, 후, 좌, 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합하여 Bird's Eye View 영상을 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 셔틀버스 내부 갇힘 사고 방지 및 사고 발생 시 빠른 처리를 위한 시스템을 제안한다. 셔틀버스 운행 종료 후 운전자가 차량 내부에 남아있는 아동 확인 후 맨 뒷좌석에 부착된 지문인식을 이용한 슬리핑 차일드 체크를 실시한다. 또는 사고 발생 시 차량 내 적외선 인체 감지 센서로 감지한 후 카메라로 촬영한다. 촬영 영상은 GPS 모듈로 파악한 현재 위치와 함께 앱에서 확인할 수 있다.
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.
부산시는 도로가 가지고 있는 구조적 한계로 인한 심한 교통체증이 유발되어 차량속도가 상대적으로 낮아, 이에 대한 개선이 요구된다. 한정된 도로 환경에서 교통 정체현상을 완화시키기 위하여 현재의 신호체계를 개선한 교통상황에 적응적인 신호 체계를 위한 연구가 필요하다. U-City에 있어서 'U-Traffic'은 도시 안에 중요한 인프라인 도로, 기반 시설, 차량 등 기존 교통의 구성요소에 유무선 통신 인프라를 기반으로 첨단 정보기술(IT)을 통합하여 사회적 교통 인프라의 효율성을 극대화 하는 교통정보 서비스 제공을 목표로 한다. 본 연구에서는 여러 가지 감지기를 통하여 차량을 감지 할 수 있는 감지 방법, 감지된 차량을 이용하여 계산 할 수 있는 신호체계의 알고리즘, 시스템을 전체적으로 구성할 통신망 등 시스템을 가상적인 시뮬레이터를 구현한다. 구현된 시뮬레이터의 결과를 확인 하여 교통 정체현상이 일부 완화 되는 효과를 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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