차량의 블랙박스와 CCTV, 드론 등 다양한 채널에서 촬영된 영상의 증가로, 차량 및 교통 상황과 관련된 데이터의 양 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터들의 고속 처리를 위해, 실시간 메시지 분산처리 시스템인 아파치 카프카를 활용하여 블랙박스 영상의 프레임을 여러 노드에 분배하였다. 또한, 각각의 노드에 들어온 블랙박스 영상의 프레임을 입력으로 하여, 영상처리 기법을 통한 차량 번호판의 지역화와 문자 분할 및 이를 인식하기 위한 연구를 수행하였다.
본 논문은 논리 연산을 이용한 실시간 주행 차량 분할 및 추적에 관한 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 논리연산을 이용하여 영상을 분할하고, 배경과 잡음을 제거하였으며 영상에서 주행차량의 이동 영역을 추출하였다. 주행차량들을 논리 연산을 이용하여 영상분할 함으로써 기존 방법에 비해 평활화 및 에지추출 단계에서 나타날 수 있는 문제점들을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다. 또한 추적되는 영상으로부터 위치와 컬러등의 주행 차량의 특징을 직접 추출 가능하도륵 하였다.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
본 논문에서는 충돌하중 하에서 스페이스 프레임을 사용하는 경주용 차량의 프레임 변형 및 응력을 분석한다. 충돌 시 변형을 최소한으로 줄이고, 취약부분을 파악하여 운전자의 안전을 확보한다. 탄소강의 물성치를 바탕으로 트러스 구조로 설계된 차량 프레임의 유한요소모델을 만들고, ANSYS 프로그램을 이용하여 정면충돌 시 속도 변화에 따른 충격량 증가가 프레임에 미치는 영향을 분석한다. 또한 정면, 측면, 후면 방향에 충돌하중을 적용하여 프레임의\ 변형을 해석한다. 정면 및 후면충돌에서는 운전석에 가해지는 영향이 적지만, 측면충돌 시 충격에 의한 변형이 운전석까지 진행된다. 이러한 변형에 대한 취약부분의 보강을 통하여 프레임의 안전성 설계를 증진시키고 시뮬레이션 해석의 결과를 실제 프레임 제작에 활용한다.
차량에 부착되는 배선을 줄이고, 전장 기기의 수용성을 높이기 위한 차량 네트워크가 도입되었다. 차량 네트워크의 등장으로 차량에 부착된 전장기기들 간의 통신이 가능해졌으나, 다양한 네트워크가 탑재됨에 따라 각 네트워크별 고유의 기능만을 사용하고 네트워크간의 통신을 이용한 서비스를 지원하기 어려운 실정이다. 이에 로컬 네트워크들은 통합 프레임워크의 필요성이 요구되어진다. 따라서 본 논문에서는 XML을 이용하여 호환성과 이식성을 높일 수 있는 차량 네트워크 통합 프레임워크를 제안하고, 구현하였다. XML 표준 문서는 각기 네트워크 고유의 정보와 메시지를 적용함으로써, 통합 프레임워크에 호환가능하게 하였으며, 구현결과 이기종 네트워크간 정보교환이 원활함을 보여주었다.
알루미늄 재질의 도시철도차량 차체의 경량화를 위해 이중 판재구조로 이루어진 철도차량용 알루미늄 압출재의 최적설계를 수행하였다. 위상최적설계 기법을 이용하여 알루미늄 차체에서 가장 큰 중량을 차지하는 하부 프레임 베이스 플레이트의 경량화된 위상을 도출하였고, 이를 기반으로 압출재 부재별 치수 최적화를 수행하였다. 하부 프레임 다음으로 큰 중량을 차지하는 측면 프레임 압출재에 대해서는 치수 최적화를 통하여 경량설계를 수행하였다. 최적설계안과 현재 설계의 최대발생응력과 최대 변형량을 비교하여 최적설계결과의 타당성을 검증하였다. 이 과정을 통하여 언더프레임과 사이드프레임의 중량을 현재보다 평균 12% 줄일 수 있었고, 차체 전체로는 8.5%의 경량화 효과를 얻었다.
차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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