본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.
현재 지능형 자동차와 관련된 연구들은 끊임없이 발전되고 지속되고 있다. 차량에는 다양한 통신모듈이 장착되어 내/외부로 통신이 가능하며, 송수신된 데이터를 처리하기 위한 모듈은 모든 데이터에 대한 병목현상이 발생하지 않도록 정보를 제공하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 스케줄링 된 센서 정보는 내부에서만 사용이 가능하며, 외부로 센서 정보를 제공하기 위한 인터페이스 모듈에 대한 연구는 현재 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 차량에 부착된 다중 센서의 데이터를 외부와 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 인터페이스 모듈을 설계하는 것에 목적을 둔다.
본 논문에서는 차량 자동화 구현을 위한 센서네트워크 기반의 차량용 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터 프로그램에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 무선 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터, 에어콘 및 차량의 실내등을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동제어 및 조도 자동조절기를 구현하였다.
자율주행 차량이 많아지고 차량의 ECU가 고도화되면서 정확한 차량의 데이터를 획득하고 분석하여 활용하는 것이 중요해지고 있다. 현재에는 내연 기관 차량의 ECU 데이터를 얻기 위해서 OBDII 포트(규격)에 기반한 CAN동선을 주로 이용하고 있다. 하지만 OBDII 규격을 통해서 연비와 같은 중요한 차량 정보를 얻는 경우, 변환식 (MAF 센서(흡입 공기량 센서)와 공기/연료 비율을 이용)의 오차 범위가 커서 데이터의 정확도가 낮다. 본 연구에서는 머신 러닝 기법 중에 하나인 회귀 기법을 통해서 기존의 계산보디 더 정확한 연비를 구할 수 있는 모델을 개발하였다. 이러한 모델 개발을 통하여 차량의 RAW 데이터를 기반으로 필요한 차량 데이터를 정확하게 구할 수 있게 되었으며 20회가 넘는 실 도로주행을 통해서 본 모델의 정확도를 검증하였다.
본 논문에서는 차량이 자동으로 도로를 추적하는 자율주행을 실현하기 위한 선행조건으로서 자기차선의 자장으로부터 차량의 위치와 방향을 추정하기 위한 시스템을 제안한다. 자기차선에 사용되는 원통형 영구자석인 단일자기원에 자기 쌍극자 모델이 적용될 수 있음을 검증하기 위해서 자기센서를 이용하여 위치에 따른 원형 영구자석 자장의 3축 성분을 측정하고 실험 데이터를 자기 쌍극자 모델과 비교하였다. 실험 데이터를 기반으로 한 모델을 이용하여 자장의 3축 성분에 의하여 센서의 위치를 추정할 수 있음을 보인다. 단일 자기원에 검증된 자기 쌍극자 모델을 자기차선으로 확장하고, 센서의 위치와 방향에 따른 자장의 3축 성분의 실험 데이터를 획득한다. 실험 데이터의 맵핑을 이용하여 자장의 3축 성분에 따른 센서의 위치와 방향을 추정한다. 자기차선 상에서 차량의 위치와 센서를 제안된 방법에 의해 추정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 차선추적에 적용한다.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.
본 논문에서 설계된 시스템은 무선 통신과 모바일 기기를 이용한 차량용 센서시스템의 제작과 관련된 내용이다 온도센서와 차량과 장애물간의 거리측정을 위한 통신 방법은 지그비 통신과 블루투스 통신 방법을 사용하였다. 온도센서를 통하여 차량 실내온도 및 차량 주차 시 차량의 전후방의 좌우 4곳의 거리를 초음파센서를 사용하여 측정된 데이터를 모바일단말기로 전송하는 시스템을 설계 제작하였다. 또한 온도 및 거리에 따라 이를 그래픽으로 처리하여 차량운전자의 운전과 안전에 도움이 되는 시스템을 구축하였다.
본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.
최근 블랙 아이스에 의한 사고 사례가 많다. 블랙 아이스는 사람의 눈으로 식별하기 힘들고, 보인다 하더라도 도로가 조금 젖은 것으로 판단할 가능성이 높아 차량 사고를 유발할 확률이 높다. 본 논문에서는 블랙 아이스로 인한 사고를 조금이라도 줄이기 위해 센서를 통하여 블랙 아이스를 판별하고 사전 예방할 수 있는 방법과 해결책에 대해 고찰해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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