차량 전자 및 소프트웨어 기술 개발이 가속화됨에 따라 운전자가 자동차 운행을 위해 처리해야 하는 정보의 양이 증가하였다. 이는 운전자에게 안전 운전을 위한 다양한 정보를 제공해 주지만, 운전자의 집중력 감소와 운전 작업부하의 상승을 가져왔다. 운전자에게 필요한 이러한 정보들을 효과적으로 사용하기 위해서는 운전자 중심의 클러스터(계기판) 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션 기반 스마트 클러스터를 이용하여 전자기기가 익숙하지 못한 운전자나 고령의 운전자가 쉽게 사용할 수 있는 기반 구축 환경을 개발하고자 한다.
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.
현대시대 생활의 필수품인 자동차의 발전에 비례해 사고율도 급증적으로 증가하는 21세기에 좀 더 사고를 줄이고자, 본 논문은 차량의운전자가 급박한 상황이나 손이 불편한 노약자, 장애우분들을 위하여 편리성을 도모하고자 집필하게 되었다. 자동차의 안전사고 및 다양한 신호를 운전자가 음성으로 스마트폰을 통해 전달하면 자동차후면 LED pannel을 통하여 음성신호를 영상신호로 처리함으로써, 긴급한 상황이나 현재 상태를 명확히 전달이 가능하게 하였으며, 또한 근거리 통신망을 이용 근거리 상업 지역의 광고판으로써의 광고효과와 현 교통상황을 표시할 수 있게 연구를 제안하고자 한다.
디지털 컨버전스는 정보통신 영역에서의 단위 기술들의 융합을 통하여 나타나는 새로운 상품이라 할 수 있다. 이러한 컨버전스 시대상황에 맞추어 정부에서는 10개 산업 군을 포함하는 "2025년 ICT 수요조사"를 실시하였다. 본 연구에서는 스마트 시티의 하나의 구성요소인 스마트 모빌리티에 대해 기술하였다. 이러한 스마트 모빌리티의 중심 역할을 수행하는 지능형 교통 시스템은 도로, 차량, 신호시스템 등 기존 교통시스템의 구성요소에 전자, 제어, 통신 등의 첨단기술을 접목시켜 교통시설의 효율을 높이고 안전을 증진하기 위한 교통시스템을 말한다. 본 연구에서는 우리의 일상적인 생활 공간속에서 접하고 있는 지능형 교통시스템에 대한 해외 각국의 사례들에 대해 기술하였다.
IEEE에서는 V2I, V2V 등의 무선 통신 기능을 제공하여 차량 운행의 안전을 증대 시킬 수 있는 WAVE 규격을 정의하고 있다. WAVE 규격에서는 무선 통신이 갖는 보안 취약성을 극복할 수 있도록 메시지의 암호화 및 인증 기능을 지원하고 있다. 본 논문에서는 WAVE 규격에서 지원하고 있는 보안 알고리즘들을 openssl 라이브러리와 C언어로 구현하였으며, 구현된 알고리즘들은 관련 규격들에서 제시하고 있는 테스트 벡터를 이용하여 정상 동작을 확인하고 성능을 측정하였다. 본 논문에서 구현된 보안 알고리즘들은 플랫폼에 독립적으로 구현되어, WAVE 보안 규격의 구현에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
최근 불안정한 기상상태가 계속되며 집중호우, 태풍, 범람 등에 의한 수해가 늘어가고 있다. 특히 하천범람이나 도로침수 발생 피해가 속출하고 있으며 이로 인해 차량 통행의 제한으로 도심에서 교통이 마비되기도 한다. 본 연구에서는 집중호우로 인한 도로침수 및 도로 상에서 일어나는 사건 사고를 실시간 교통정보를 활용하여 돌발 상황을 우선 감지함으로 운전자와 보행자가 도로 상황에 즉각적으로 대처할 수 있는 방안에 대해 알아보고자한다.
요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나, 뺑소니 교통사고 발생하면 가해차량을 현장에서 찾기가 매우 어렵다. 교통사고 조사 과학화를 위해서, RFID 기술 및 유비쿼터스 이론을 이용하여 효율적인 교통사고 예방 시스템을 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 특별히, 본 논문에서는 시시각각 변화하는 따른 도로상황 및 날씨 조건에 변화에 따른 최적 교통안전 속도를 산출하는 모의실험을 하였다.
본 논문에서는 고속 자율주행 중 차선을 이탈 하였을 때 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 $360^{\circ}$ 카메라로 인식 후 경보를 울리는 경고 시스템을 설계하고자 한다. 자율주행 중 무리하게 차선을 바꾸려고 하거나 고속 주행 시 갑자기 나타나는 사람, 동물, 사물 등을 인지하지 못하여 사고가 발생하는 경우가 많다. 고속 자율 주행 중 차선 이탈시 카메라로 주변상황을 파악하고 차량 하부에 차선이탈 센서를 통해 경고 시스템이 울리는 자동차를 만들어 자율주행 시 일어나는 다양한 사고를 줄이고 보다 안전한 주행 시스템을 갖추고자 한다.
장애인 주차구역은 보행장애인을 위한 주차시설로써, 장애인의 보행 안전 통로를 확보하기 위한 주차공간이다. 하지만 장애인 전용구역에 대한 사회적인 인식 부족으로 실제 주차구역을 이용해야 하는 장애인의 이용이 제한되고 불법 주차 행위 및 주차 방해 행위 등 위반사례들이 매년 급증하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 장애인 주차 구역의 불법 주차 차량 및 주차공간 내부에서 주차를 방해하는 행위를 개선하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLOv5 모델을 적용한 장애인 주차구역 불법행위 단속시스템을 제안한다.
우리나라는 교통사고 안전 사회 실현을 위하여 범정부 종합대책을 2017년에 마련하였으며. 도심 지역의 제한속도를 기존 60km에서 50km로 낮추고 어린이보호구역의 경우에는 30km로 제한하는 등 차량이 저속으로 운행하게 하여 어린이 및 노인의 보행 중 사고를 최소화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 매년 어린이 교통사고 사고율이 높아지고 있는 특정 지역인 단양군을 지정하여 자동차 등록현황, 교통사고 공간데이터(GIS) 현황으로 각 데이터를 전처리 후 데이터의 구조를 이해하고 데이터의 구조적 패턴을 알아내기 위한 분석 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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