같은 도로를 달리고 있는 차량들 사이에서 긴급메시지를 이용하여 긴급정지, 사고, 방해물, 차량 고장 등의 위험 관련 정보를 교환하는 고도화된 차량안전 시스템을 구축할 수 있다. 차량의 고속 이동성으로 말미암아 네트워크위상 변화가 심하고, 미리 설정된 연계성이 없는 상태에서 전달되기 때문에, 브로드캐스팅의 형태로 긴급메시지를 전파하고 있다. 하지만, 다중 홉의 영역과 무선 충돌 문제로 말미암아 효율성에 많은 문제점이 제시되고 있다. 차량안전통신을 위한 메시지 전달 방법으로 본 논문에서는 줄기와 가지 구조를 이용하는 선별적 재송신 방법을 제시한다. 제안된 방법은 같은 도로를 이동 중인 후방의 차량들에게 네트워크 플러딩과 유사한 방법으로 메시지를 전파하나 적절한 위치의 노드에게 높은 우선순위 부여하는 선택적인 전달 방법으로 메시지 전달의 효율성을 극대화 한다. 본 논문에서 제시한 방법과 유사연구를 비교하여 성능을 분석, 평가한다.
본 연구에서는 전기자동차 수요에 대해 가구의 유형 및 차량 보유별로 그룹을 분류하고 개인의 특성과 가구차량보유구조 및 구매의향이 있는 경우 등에 따른 차량 구매 선택요인을 찾고자 한다. 이를 위하여 시행한 설문조사 결과를 토대로 수요예측모형을 구축하고 탄력성을 분석 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인특성인 연령은 증가할수록 전기자동차 구매의향이 높아졌으나 성별은 구매에 있어서 유의미함을 찾아보기 어려웠다. 주택유형 또한 아파트의 경우만 유의미한 결과가 나타났다. 둘째, 차량이 있는 가구의 경우 전기자동차 구입의 중요 요인으로는 연료비와 충전시간, 주행가능거리 등과 같은 실제 사용에 있어 편의성과 관련된 요인이 탄력성이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 차량이 없는 가구의 경우에는 차량구매가격이 탄력성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 향후 전기자동차 수요예측과 보급활성화를 위한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
본 논문에서는 원형 배열 안테나를 장착한 차량이 이동하면서 메쉬 네트워크 환경을 구성할 때 다중 노드 빔 형성을 위한 안테나 선택 방식과 전력 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 안테나 선택 방법은 안테나의 방사 이득을 고려하여 빔 형성을 위한 안테나를 선택하고, 두 개 이상의 노드가 인접할 경우 배열 이득을 최대화하기 위해 안테나를 중복으로 선택한다. 제안한 전력 제어 알고리즘은 중복 안테나 선택 시 SIR이 최대가 되도록 각 안테나의 전력을 제어한다. 전산모의 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 적용하여 기존의 방식과 비교하여 두 노드가 $15^{\circ}$로 인접했을 때 최대 2.5 dB의 SIR 향상을 보인다.
본 논문은 오락과 운송의 목적으로 만들어진 로봇 차량의 주행과 바운싱 제어에 관해 소개한다. 로봇 차량은 2 바퀴로 균형을 유지하며 2명의 탑승자를 태울 수 있도록 만들어 졌다. 즐거움을 극대화하기 위해 균형제어 뿐만 아니라 바운싱 제어까지 구현하였다. 탑승자는 주행모드, 균형모드, 그리고 바운싱 모드를 선택할 수 있다. 균형제어와 바운싱 제어 그리고 주행제어를 실험하여 그 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 최적 특징점 선택기법를 적용한 다중 최적 Adaboost 분류기를 기반으로 새로운 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2 가지 주요 모듈로 구성된다. 첫 번째는 설치된 카메라의 사이트 모델링을 이용한 영상 스케일링을 기반으로 하는 이론적 DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) 모듈이며, 두 번째는 차량과 카메라의 거리에 대응하는 최적 Haar-like 특징을 활용하는 것이다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존의 방법에 비하여 인식 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 96.43% 의 인식률과 약 3.77%의 오검출이 발생하였다. 이러한 성능은 기존의 표준 Adabooost 알고리즘에 비하여 각각 3.69%와 1.28% 의 성능을 개선한 것이다.
분할 계층적 클러스터링(Divisive Hierarchical Clustering)은 하나의 클러스터에서 시작하여 각각의 데이터가 독립된 클러스터에 속할 때까지 각 클러스터를 분할하고 분할된 클러스터 간에 데이터를 이동하는 과정을 반복 수행한다. 하지만, 이러한 일련의 재귀적 호출 과정에서 입력 데이터가 임의적으로 선택되는 경우, 클러스터 내 데이터의 많은 이동을 야기할 수 있다. 이로 인해 주변 차량의 위치를 추정하여 수집된 위치 좌표 정보를 고속으로 클러스터링 할 필요가 있는 로컬 맵 생성 과정에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 주변 차량 위치 추정 과정에서 차량의 주행 방향 정보를 활용하여 분할된 클러스터를 구성하는 데이터의 임의성을 제거함으로써, 클러스터링 연산 속도를 평균 40% 가량 향상시킬 수 있는 새로운 고속의 분할 계층적 클러스터링 방법을 제안한다.
본 연구에서는 차 실내의 공간 음향특성으로 인한 음향왜곡과 주행소음으로 인한 오디오 음질 저하를 동시에 개선하기 위한 디지털 필터를 설계하여 음질을 개선하는 방법을 제안하였다. 라우드스피커의 입력에 적용할 디지털 필터는 차량 주행 소음 특성과 차 실내의 음향특성을 고려하여 설계하였다. 차량소음 분석은 주파수 옥타브 밴드 분석법을 이용한 객관적인 분석과 감성적 분석법인 NCB 곡선법을 사용했다. 그 결과를 이용하여 오디오 유니트의 11밴드 디지털 필터 보정치를 구하는데 사용하였다. 최적 음질 구현을 위해 7가지 형태의 디지털 필터를 설계하여 기준 음악원에 적용하여 음악원 샘플을 얻었고, 여기에 100km 차량 주행소음을 합성한 9가지의 음악원 샘플을 제작하였다. 64명의 평가자를 대상으로 Scheffe'가 제안한 7점 주관 평가법을 사용하여 9가지 음악원 샘플에서 최적음질을 나타내는 디지털 필터를 선택하였다.
본 논문에서는 ITS(Intelligent Transport System)인 VANET 환경에서 사고발생 시에 차량 속도와 방위각을 이용하여 경로 단절을 최소화시키면서 응급메시지를 신속하고 정확하게 전송할 수 있는 SARPE(Speed and Azimuth based Routing Protocol for Emergency) 시스템을 제안한다. SARPE 시스템은 다중 경로 탐색 및 경로 선정 작업 시에 불필요한 메시지 및 작업량을 최소화하기 위하여 방위각을 기반으로 경로 탐색을 수행하고, 근원지와 목적지 차량의 평균 속도와 탐색한 경로 내 차량 속도(최대속도, 최소속도)의 차를 이용하여 경로 단절 발생 확률이 적은 경로를 선택한다. 그 결과, 경로 단절로 인해 생기는 경로 재탐색 작업을 최소화하며, 응급메시지를 신속하고 정확하게 전송할 수 있다.
차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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