영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.
본 논문에서는 EDISON_전산열유체 시스템을 활용하여 군집주행 형태 변화에 따른 항력계수 및 연료효율 변화를 분석하였다. 해석 대상은 자동차 형상을 단순화한 모델인 아흐메드 형상(Ahmed body)을 이용하였다. 동종차량 간 거리변화에 따른 항력계수 및 연료효율의 변화, 이종차량의 배열순서변화에 따른 항력계수 및 연료효율을 분석하며 연구를 수행하였다. 연구 결과, 4대의 동종차량 군집주행시 항력계수를 최대 69% 감소할 수 있으며 이에 따라 km 당 0.073L의 연료를 절감할 수 있다.
최근 전 세계적으로 5G 이동통신 표준화 및 연구개발이 시작되었다. 기존의 4세대까지의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 최근에는 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 서비스도 점차 중요해지고 있다. 이동 중인 차량 내에서 일반 사용자들은 차량외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량내 이동 핫스팟 네트워크(MHN)형태로 서비스를 받을 수 있다. 최근 5G 이동통신에서는 고속환경(최대 500km/hr)에서도 최적의 서비스 품질을 유지하도록 요구하고 있다. 본 논문에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀의 지원을 위한 이동무선백홀 기술의 동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 MHN 이동무선백홀 기술을 소개한다.
본 논문에서는 수시로 차량이 빠르게 이동하고 차량 밀도가 변화하는 그리드 형태의 도로로 구성된 도심의 VANET 환경에서 패킷 전송 성공률을 높일 수 있는 다중경로 패킷전송기법을 제안하였다. 다중경로 패킷전송기법은 이웃노드 리스트의 정보를 이용하여 목적지까지 다중경로를 정한 후 도달가능성이 높은 순서대로 1개 이상의 다중경로로 패킷을 전송하는 방법이다. 다중경로가 발생할 가능성이 높은 그리드 형태의 도로환경에서 목적지까지의 거리 및 차량 밀도를 기반으로 다중경로를 선정하고 각 경로 별로 패킷 프레임에 선호경로 및 Trace 등의 정보를 추가하여 Local Maximum에 빠질 확률을 낮추고 경로 단절로 인한 경로 복구와 그에 따른 경로 중복 및 패킷 전송지연을 방지하여 패킷 단절률을 낮추고 패킷 전송 성공률을 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 차량 네트워크를 위한 긴급메시지 브로드캐스트 방안으로 긴급이벤트가 발생되는 즉시 긴급메시지를 최대한 신속하고 정확하게 전파하기 위하여 필요한 브로드캐스트 기법에 대해서 연구하였다. 제안하는 프로토콜은 차량간 그룹을 형성하여 일정거리에 위치한 모든 차량들에게 긴급메시지를 전달하는 브로드캐스트 형태의 프로토콜로써 차량 안전관련 상황이 발생하였을 때, 이 사실을 일정거리 안에 있는 후위 차량들에게 효과적으로 전달하기 위한 긴급메시지 전달 방법이다. 이는 차량간 그룹을 이용하여 긴급 메시지를 후위로 전파하는 방식으로써 형성된 그룹 안에서 선정된 대표차량에 의해서만 재전송을 수행하기 때문에 불필요한 전송을 최소화할 수 있으며 긴급메시지의 충돌 가능성 또한 낮출 수 있게 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식을 이용하여 긴급메시지를 전파했을 경우 기존의 차량간 프로토콜에 비해 비교적 훨씬 적은 양의 패킷으로 빠른 시간 안에 효과적으로 긴급메시지를 전파할 수 있었다.
본 연구에서는 타이어를 장착한 차량시험기에서 교량과 차량의 상호작용효과를 분석하고자 반복하중시험을 실시하고 이에 대한 동적반응을 파악하였다. 이를 위하여 차량-교량간 상호작용이 포함된 이동질량형 윤하중 실험기를 단순교 형식의 교량에 적용하여 이동질량 반복주행실험을 수행하였다. 이동질량 반복주행실험 결과를 분석하여 차량-교량간의 상호작용을 포함한 가속도 형태의 실동주행차량가속도를 규명하였다. 규명된 차량의 실동주행차량가속도를 범용 해석프로그램에 적용하여 차량-교량 상호작용을 재현할 수 있었다.
대다수 차량은 문제가 발생하면 사용자가 직접 정비소에 방문하여 정비가 이뤄지는 형태를 취하고 있다. 정비가 이뤄지는 동안 사용자는 운행을 하지 못하는 불편함과 함께, 대상 차량이 수익을 창출하는 차량이라면 경제적인 손실도 감수해야 한다. 실시간으로 차량 정보를 수집하고, 수집된 빅데이터를 기반으로 차량에서 발생할 수 있는 문제를 파악하여 사후 서비스 보다는 사전 서비스를 제공한다면, 안정된 차량 운행에 도움을 줄 수 있으며, 경제적 손실도 감소할 수 있다. 이에 본 논문에서는 IoT기반 게이트웨이를 설계하고, 실시간 차량 정보를 수집하여 빅데이터를 구성하여 실시간으로 차량 정보를 제공할 수 있는 플랫폼을 설계하였다.
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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