사무실과 가정의 컴퓨터, 대중화된 휴대폰 사용 그리고 인터넷으로 특징지어지는 정보통신 기술덕택에 현대인은 어느 정도 시간과 공간의 제약을 극복하고 있다. 그러나, 아직도 현대인은 예전에 비해 가까워진 지구촌을 여러 가지 이동체를 타고 이동을 하여야한다. 특히 현대인에게 있어서 자동차는 가정과 직장을 이어주고 업무 목적지와 휴식을 위한 휴양지를 찾아가기 위한 실질적인 이동 수단으로서 가정과 직장에 이은 또 하나의 정보통신기술이 필요한 중요한 영역이다. 따라서 미래형 자동차는 편의 주행, 쾌적 주행을 제공하고 그리고 안전 주행이 보장되는 지능형 자동차의 수요가 예견되고 있으며 이를 구현하기위해 첨단 정보통신, 전자, 제어기술이 요구되고 있다. [1][5][6] 이상과 같은 지능형 자동차 관련 응용 분야는 위 그림과 같이 자동차 여러 부위에 장착되는 첨단 전장품들에 의해서 구현이 된다. 그러나, 기존의 자동차와 달리 미래형 지능형 자동차에서는 많은 전장품들이 장착됨에따라 소요되는 전원의 용량이 증가하게되어 기존 12V에서 42V 시스템으로 바뀔 예정이다. 또한 각종 센서로부터 정보신호를 받아서 정보처리를 하고 Actuator를 제어하기 위해서 많은 전장품들간에 연결되는 신호선들의 배선이 복잡해짐에따라 생산부서에서의 공정비용이 증가하게된다. 또한 향후 석유 에너지의 고갈에 따른 전기 자동차로의 전환이 예상되는데 위에서 언급된 많은 전자장치들간 신호를 주고 받기위해 차량내 여러부위로 퍼져있는 배선들이 차지하는 무게가 상당하므로 차체의 무게를 가볍게 해야하는 차세대 전기 자동차의 성능 향상을 위해서 효율적인 In Vehicular Network 기술이 요구된다. 또한 향후 자동차에 장착된 많은 전자장치들의 고장 진단 및 내장된 SW를 효율적으로 갱신하기 위해서는 여러 전자장치들이 하나의 버스로 연결되는 In Vehicle network이 필수적이다.
교통공학 분야에서 비상사태와 기후 변화로 인한 교통망의 영향을 연구하는 주제는 많은 관심을 받고 있다. 특히, 많은 인구가 거주하고 있는 도심지역 교통망에 대해서는 비상사태에 대응하기 위한 적절한 교통운영관리 대책이 필요하다. 이를 위해 교통망 수요와 공급에 비정상적인 상황이 발생했을 때, 영향권 내에 있는 차량들의 신속한 대피와 그 근방 지점으로 접근 하는 차량들에 대한 우회경로 정보제공 전략 개발을 위한 다양한 시뮬레이션 모형이 개발되어 왔다. 비상사태의 특성에 따라 요구되는 교통운영관리 전략 및 대응방안이 달라지는 것이 일반적이다. 이에 대한 연구의 일환으로 최근 들어 유비쿼터스 (ubiquitous) 통신 및 센서네트워크 기술을 적용하여 비상사태 발생 시 개별 맞춤 정보제공을 통해 교통운영관리의 실효성을 증진하기 위한 방안이 개발 중에 있다. 신속하고 정확한 비상사태 관련정보의 수집, 연계, 제공으로 교통운영관리에 대한 관리기반을 확보하고, 보다 체계적인 교통운영의 상황조치와 모니터링으로 교통운영관리의 시스템 안전성을 유지하는 것이다. 본 연구에서는 이에 필요한 핵심 사항 중 비상사태 발생 시 차량에 대한 대피 및 우회정보 제공을 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 비상사태 발생 시 교통망에 근거한 동적 대피 및 우회경로 제공을 위해 동적 최단경로 탐색기법과 동적 통행배정모형을 기반으로 하였다. 이를 서울시 강남구 도로망에 적용하였고 가상 시나리오(테러 발생)에 따라 모형의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 횡단보도의 보행자와 차량 간에 효율적인 도로 사용을 유지하면서 횡단보도 사고의 많은 부분을 차지하는 야간 횡단보도 보행자 사고를 센서, 카메라, 투광기 및 네트워크를 활용하여 사전예방하고 사고 발생 시 이를 적극적으로 추적하고 후속 조치를 취할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 보행자가 횡단보도에 진입하였을 때 보행자에게 조명을 비추어 보다 먼 거리에서 운전자가 용이하게 식별을 할 수 있으며, 횡단보도 내 사고 발생 시 관제 센터에서 현장 정보를 수신 받아 상황에 맞춰 대응할 수 있는 환경을 제공한다.
교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.
유비쿼터스 환경을 위한 센서 네트워크 분야에서 RFID 관련 기술들은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. RFID는 정보의 실시간 처리 및 네트워킹의 특성으로 현재 사용되고 있는 바코드를 대체하여 유통 및 물류 분야 등의 산업 전반과 각종 원격측정장비 그리고 보안분야에 걸친 다양한 응용 서비스분야에 이용되고 있다. 현재 RFID 기술을 이용한 항만의 관리 시스템은 컨테이너 차량의 이동, 화물 장치, 화물 선적 등의 분야에 이용되어 작업 시간의 단축 및 정보의 정확성의 향상 등에 이점을 제공하고 있지만, 물적 자원을 위주로 운영되고 있어 인적 자원에 대한 관리는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 항만 내 작업인원에 대하여 2.4GHz 대역의 RFID 태그를 소지하게 하여, RFID 리더를 통해 위치 정보를 수집하여 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하였다.
유비쿼터스 환경을 위한 센서 네트워크 분야에서 RFID 관련 기술들은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. RFID는 정보의 실시간 처리 및 네트워킹의 특성으로 현재 사용되고 있는 바코드를 대체하여 유통 및 물류 분야 등의 산업 전반과 각종 원격측정장비 그리고 보안 분야에 걸친 다양한 응용 서비스분야에 이용되고 있다. 현재 RFID 기술을 이용한 항만의 관리 시스템은 컨테이너 차량의 이동, 화물 장치, 화물 선적 등의 분야에 이용되어 작업 시간의 단축 및 정보의 정확성의 향상 등에 이점을 제공하고 있지만, 물적 자원을 위주로 운영되고 있어 인적 자원에 대한 관리는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 항만 내 작업인원에 대하여 2.4GHz 대역의 RFID 태그를 소지하게 하여, RFID 리더를 통해 위치 정보를 수집하여 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하였다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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