• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.152-159
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• 2005

The method of induction noise reduction can be classified by using passive control or active control method. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction to low frequency (below) 500Hz) range and to be limited in a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used in LMS (Least-Mean-Square) algorithm because it can obtain the complex transfer function easily in real-time. Especially, Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm could not match if the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. So, in order to solve the problem in this study, the Moving Bandpass Filter(MBPF) was proposed and implemented. The ANC using MBPF for the reduction of the induction noise shows that more noise reduction as 4dB than without MBPF.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.494-502
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• 2011

바이모달 저상굴절 트램은 자동운전으로 일반도로와 전용구간을 주행할 수 있는 고무차륜방식의 저상굴절 차량으로서, 철도의 정시성과 버스의 접근성을 동시에 구현할 수 있는 신교통수단이다. 바이모달 트램은 전자기 궤도를 사용한 자동운전, 전차륜 조향과 함께 CNG 엔진과 리튬 폴리머 배터리 팩을 사용한 친환경 직렬형 하이브리드 추진시스템을 사용한다. 본 논문에서는 바이모달 트램의 직렬형 하이브리드 추진시스템 개발에 대해 기술하고 시험선및 일반도로에서 수행된 시험 결과를 분석한다. 또한 바이모달 트램 추진장치의 튜닝 및 시험데이터 취득을 위해 개발된 계측장비의 구성 및 동작방식에 대해 설명한다. 시작차량에 설치된 계측장비의 데이터를 기초로 전용 시험 선과 일반도로에서 주행시 직렬형 하이브리드 추진시스템의 동작을 확인하며, 차량의 연비 및 엔진 효율을 계산한다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.51-62
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• 2009

VMS(Variable Message Signs)는 도로를 주행하는 불특정 다수의 운전자에게 실시간으로 교통정보를 제공하는 대표적인 수단으로써 널리 보급되어 있다. VMS를 통해 제공되는 메시지는 운전자에게 교통운영 및 교통제어의 기능을 수행하며, 경고정보 메시지는 교통사고와 직접적으로 관련된 개별차량의 속도와 운전자의 주행경로 선정에 많은 영향을 미친다. 그러나 VMS를 통한 정보제공 방안 중 교통사고 예방을 위한 경고정보 메시지 설계에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 경고정보 메시지를 효과적으로 전달 할 수 있는 메시지 설계 방안을 도출하기 위하여 특정지점에 이동하여 설치 운영할 수 있는 PVMS(Portable Variable Message Signs)를 이용한 실험 및 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 실험을 1 2차로 구분하여 실시하였다. 1차실험은 TEXT 표출방법, '픽토그램 또는 기호' 표출 방법, TEXT와 '픽토그램 또는 기호'의 조합을 통한 표출방법으로 구분하여 이용자 선호도를 조사하였다. 또한, 2차 실험은 1차 실험(이용자 선호도 조사)의 결과를 조합하여 PVMS 메시지를 설계 후 실제 주행환경에 적용하여 1차 실험 결과의 현장 적용 타당성을 평가하였다. 본 연구 결과는 정보 설계를 위한 기초자료로서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.19-24
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• 2019

ICT 기술의 발달은 기존의 폐쇄형 CCTV 보안 장비 시장에도 크나큰 영향을 일으켰다. 특히 자율주행 자동차와 무인 자동차, 스마트 시티 같은 분야에서 영상 데이터의 중요성이 부각되면서, 영상을 활용한 다양한 기술이 나오고 있다. 본 논문에서는 차량용 CCTV 영상을 단순 녹화 용도로 사용하지 않고, 스마트 시티의 한 부분으로 통합하기 위해 영상과 메타 데이터를 전송하고, 그 메타 데이터를 활용하여 도시 생활 속에서 유발되는 교통, 환경, 보안 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고, 차량용 CCTV 영상을 원격지에서 접속하기 위한 방법으로 리버스 터널링 기법을 설계하고 구현하였다. 폐쇄적인 환경에서 제한적인 용도로만 사용되던 차량용 CCTV 영상과 메타 데이터를 실시간으로 통합 관리함으로써, 차량 상태 검사 뿐 아니라 도로와 각종 시설물 관리처럼 스마트시티에서 요구하는 효율적인 통합센터 운영을 가능하게 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.75-82
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• 2021

국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-172
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• 2018

화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.157-163
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• 2019

The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-36
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• 2019

국방 분야에서 무인 차량의 주행로는 포장 도로 뿐만 아니라, 자주 다양한 변화를 갖는 야지의 비포장 도로 등이 포함된다. 이 무인 차량은 주로 험지나 오지에서 감시 및 정찰, 진지 방어 등을 수행하므로 자율 주행을 위해서 예측하지 못했던 다양한 주행로와 환경을 수시로 접하게 되며, 이에 따라 추가 학습이 필요하다. 본 논문에서는 'Forgetting' 문제를 피하면서 거리 비교와 Class 비교를 통해 빠르게 추가 학습이 가능하도록 Approximate Nearest Neighbor를 수정한 GPU 기반 Additional Learning Nearest Neighbor(ALNN) 알고리즘을 제안한다. 또 ALNN 알고리즘은 학습 데이터가 누적될수록 연산 속도가 저하되는 문제가 있고, 본 연구에서는 OpenGL Shading Language 기반의 GPU 병렬 처리를 사용하여 이를 해결하였다. ALNN 알고리즘은 기존의 학습 데이터에 영향을 주지 않으면서 빠르게 추가 학습이 가능하여, 빈번히 실시간으로 재학습이 필요한 국방 등의 분야에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.813-826
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• 2022

카메라를 이용한 영상 처리와 그에 따른 인공지능 기술의 발달로 다양한 분야의 기술이 발전하기 시작했다. 하지만 보드가 가벼울수록 연산이 많이 필요한 영상 처리 알고리즘을 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 경량 임베디드 보드에서 물체 인식 알고리즘을 위한 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 비교적 적은 양의 계산으로 segmentation을 처리하는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 ROI(Region of Interest)를 결정할 수 있다. 영역을 마스킹한 후, 더 정확한 딥러닝 알고리즘을 사용해 물체 감지를 할 수 있다. Python에서 입력 이미지를 처리하기 위해 OpenCV를 사용했고 ENet과 YOLO(You Only Look Once)를 사용하여 이미지를 처리했다. 이 알고리즘을 실행함으로써 평균 오차가 절반으로 감소해 정확한 객체 검출을 처리할 수 있고 경량 임베디드 보드에서 실시간으로 객체 인식을 실행할 수 있다. 이 연구는 자율주행과 IoT에서 저가격 경량화된 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1323-1328
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• 2021

본 논문에서는 이동에 어려움과 불편을 겪고 있는 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼을 제시한다. 제안된 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 현재 운용 중인 퍼스널 모빌리티 공유 플랫폼의 IOT 기술을 접목한 기능인 모바일 대여, 반납, 기능을 기본으로 포함하고, 교통 약자들이 처할 수 있는 다양한 사고의 위험으로부터 빠르게 대처할 수 있도록 안전 기능을 강화하였다. 교통 약자를 위한 전동차 공유 플랫폼은 GPS를 통해 운행자료가 실시간으로 서버에 저장되며, 사고의 사전 알람 및 호출 기능을 강화하여 신속한 SOS 처리가 되도록 하였으며, 사고 발생과 동시에 서버로부터 관리자 및 보호자들에게 연락을 취해 재빠른 상황대처를 할 수 있도록 하여 교통 약자들이 안전하고 편안하게 운행할 수 있다.