도로교통공단 교통사고 분석시스템(TAAS)에 따르면 2016년 기준 전체사고의 약 11%가 고령운전자 사고이며, 고령운전자 사고로 인한 사망자수는 759명에 달한다. 본 연구에서는 고령운전자의 신체적 특징을 감안하여 전기(65세~74세), 중기(75세~84세), 후기(85세 이후)로 나누고 로지스틱 회귀분석을 이용하여 고령운전자의 연령대별 사고특성과 사망사고에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 특성을 고려한 안전대책을 제시하고자 하였다. 분석결과 차량단독사고일 때 고령자 전 연령대에서 사고위험도가 높게 나타났으며, 도로이탈로 인한 사고인 경우 다른 사고요인에 비해 위험도가 높게 나타났다. 사고원인별로 살펴보면 안전운전의무 불이행, 중앙선침범으로 인한 사고인 경우가 높았으며, 기상상태별로 볼 때 전기고령자에서 중기, 후기 고령자로 갈수록 흐릴 때의 사고위험도가 높아지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 운전자의 편의를 위해 직관적인 방향 정보를 햅틱 정보로 전달하기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 구현하기 위해, 햅틱 진동에 방향성을 추가하기 위한 햅틱 기술을 적용하였다. 제안하는 시스템의 작동 과정은 인지와 햅틱 신호 생성으로 나누어지며, 그 과정은 다음과 같다. 인지 과정에서는 차량의 양 측면에 달린 카메라를 이용해 차선을 검출한다. 또한 상단에 부착된 라이다 센서를 이용해 장애물의 방향과 거리를 판단한다. 동적 햅틱 신호 생성 과정에서는 인지된 정보들을 활용하여 차선 이탈과 장애물 충돌의 경보를 구분할 수 있고, 방향성을 포함하는 동적 햅틱 신호가 생성된다. 생성된 신호는 스티어링 휠과 시트에 부착된 진동 모터를 통해 전달된다. 이러한 기능을 갖는 시스템은 로봇을 사용한 시뮬레이션 환경에서 진행되었다.
차량이 도로를 이탈하여 성토부로 추락하는 것을 방지하기 위해 설치되는 연성 차량방호울타리는 사면부 시작점 근처에 도로방향으로 일렬로 근입된 무리말뚝과 무리말뚝 위에 부착되는 가드레일로 구성되어 있다. 차량방호울타리에 차량 충돌 시, 충돌에너지의 일부는 가드레일의 변형에 의해 흡수되며, 나머지 에너지는 가드레일을 지지하는 말뚝과 지반의 상호작용으로 저항하게 된다. 본 논문에서는 충격하중에 대한 말뚝과 지반의 상호작용을 원심모형실험을 수행하여 분석하였다. 풍화토로 다져진 경사지반에 설치된 단말뚝의 충격하중에 대한 극한지지력 및 거동특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 말뚝에 충격하중을 모사할 수 있는 하중재하시스템을 설계 및 구축하였다. 구축된 원심모형실험체 및 하중재하시스템을 이용하여 하중 및 지반조건에 대한 매개변수연구를 수행하였다. 최종적으로, 말뚝의 하중재하점에서 나타나는 하중-변위 곡선을 계측하여 충격극한지지력을 분석하였다. 또한, 휨모멘트 분포도로부터 산정된 지반반력 분포도를 도출하였고, 선행 연구결과와 비교하여 차량 방호울타리 지지말뚝의 지지거동을 분석하였다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
최근 개통되고 있는 고속도로는 설계속도 및 제한속도가 상향되고 있어 주행환경의 양호성 확보와 함께 이에 따른 다양한 안전시설물들이 설치되고 있다. 특히 양호한 선형으로 인한 졸음운전이나 야간 및 이상기후로 차로를 제대로 볼 수 없을 때 차량의 차로 이탈사고를 미리 방지할 수 있도록 하는 노면요철포장(rumble strip)의 설치가 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 이러한 시설물이 운전자에게 미치는 효과의 크기가 얼마나 되는지에 대한 실질적인 연구가 미흡하여 명확한 효과를 제시하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 운전 중인 운전자 뇌파를 측정하여 도로구간에서 적정한 데이터를 수집하고 수집된 자료로부터 노면요철포장(rumble strip)의 효과를 분석할 수 있는 방법 및 생체 신호 파라메터를 제시하였다. 분석결과 뇌의 중심엽 부위에서 추출된 세타파 값은 본선 2차로 주행구간에서 0.619, 노면요철포장(Rumble strip)구간에서 0.157으로 0.462가감소하여 본선 2차로 구간대비 약 74% 수치 감소를 보였으며 신뢰수준 95%에서 통계적으로 유의한 결과를 나타내었다. 이러한 수치의 감소는 운전자의 각성이 그 만큼 증가하였음을 의미하는 것으로 노면요철포장의 효과에 대한 운전자 측면의 수치적 해석이 가능함을 나타낸다
최근 발전되고 있는 정보통신 IT 기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 두 개 이상의 센서를 이용한 레이더센서 와 카메라 융합 방식 및 Stereo Camera 방식을 이용하지 않고 하나의 단일 Camera를 이용하여 주/야간 차선이탈 경보 및 장애물 및 보행자 인식이 가능한 플랫폼을 구현 하고 차량에서 인식률 평가 및 유효성을 분석 하여 단일 카메라를 이용한 다기능 주행안전 플랫폼 연구를 제안 한다.
본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.
이 논문의 목적은 현장에서 발생되는 자동차 에어백 시스템의 고장사례를 모아 분석하고 연구하는 것이다. 첫 번째 사례에서는 에어백 시스템의 클럭 스프링과 에어 백 모듈 사이 배선 핀의 납땜부가 이탈되어, 배선 접촉불량에 의해 핀이 흔들릴 때마다 에어백의 작동불량 현상이 발생되는 것을 확인하였다. 두 번째 사례에서는 에어백 컴퓨터 내부의 단품 소자의 손상으로 인해 에어백 작동불량 현상이 발생된 것을 확인하였다. 세 번째 사례에서는 조수석 시트 벨트 프리텐셔너(pre-tensioner)의 내부 핀과 저항을 연결해 주는 납땜부 이탈로 인해 에어백 경고등이 점등된 것을 확인하였다. 네 번째 사례에서는 승용자동차가 화물자동차의 후면을 추돌하였을 때 때 범퍼는 상대편 차량보다 낮아 아래로 끼어들게 된다. 이 때 사고의 충격은 차량의 프레임부분에 전달되지 않기 때문에 충격센서가 설치된 프레임부분에 충격이 적게 전달되어 에어백이 작동하지 않은 것을 확인하였다.
무선 네트워크와 모바일 컴퓨팅 응용의 급속한 보급과 더불어, 최근 네트워크 보안의 배경도 많은 변화를 가져왔다. 특히 이동성이 높은 차량 노드들로 네트워크 위상을 유지하는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)는 일반적으로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망으로, 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동으로 망을 구성하고, 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중 제어 없이 누구나 접속이 허용되기 때문에 네트워크상에 해로운 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별하여 침입을 탐지할 수 있는 러프집합을 이용한 가중치 기반 침입탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차 ${\epsilon}$에 대한 비정상 행위로 인한 침입 탐지율과 거짓 경고율로 평가한다.
주행중에 취득된 비디오에서 정확한 차선 정보를 추출하는 기술은 차선이탈 경보시스템, 무인 자동차, 실감 차량항법 시스템 등의 지능형 자동차와 관련된 서비스 개발에 필요한 핵심 요소 기술의 하나이다. 본 논문에서는 주행중에 취득된 비디오에서 차선의 색깔을 인식하고 주행중인 차로의 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 즉, 석양이나 역광 등의 다양한 조도 환경에서도 차선 색깔을 인식하기 위한 방안으로 Background-color 제거 기법을 제안하고 주행 차로의 위치를 인식하는 기법으로 확률망 기반 기법을 제안한다. 제안된 확률망 기반 기법은 비디오 인식을 통해서 얻은 차선의 색깔, 차선의 타입(점선, 실선) 등의 정보와 데이터베이스에서 얻은 차로의 수, 차로 폭 등의 도로 정보를 결합하여 주행차로를 결정하는 프레임워크를 제공한다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 도로 환경에서 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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