본 논문에서는 DC모터의 출력특성을 개선할 수 있는 새로운 구조의 DC모터 구동회로를 설계하였고 이 회로를 이용한 콘트롤러를 개발하였다. 설계된 구동 회로에 의하여 콘트롤러는 자체발진회로의 스위칭 신호를 갖는 트랜스포머를 이용하여 연속적으로 DC모터를 구동할 수 있다. 또한 최대속도시, 제어회로의 기준전압 값을 삼각파보다 높게 유지할 수 있고 모터 구동 FET를 항상 온 값을 가지도록 하여 최대출력을 얻을 수 있도록 한다. 제안된 구동회로를 활용하여 24V-500W급 DC모터속도 컨트롤러를 개발하였고 소형전동차를 제작하고 구동시험을 실시하였다. 구동테스트 및 특성 측정결과, 구동전류 12A로써 DC모터의 전진 및 후진 속도를 연속 가변 할 수 있음을 보였다. 그 밖에 과전류 감시기능, 모터과열 감시기능의 정상동작을 확인하였으며, 배터리 잔량이 20~100%까지 6단계로 표시할 수 있음을 확인하였다.
최근 하드웨어의 발달로 영상처리를 사용한 운전자 보조 기능의 차선인식 시스템이 상용화 되고 있다. 하지만 고속도로 주행과 같은 차선이 확실하고 곡률이 완만한 비교적 이상적인 상황에서의 차선인식을 전제로 만들어진 시스템이 많아 시내도로와 같이 상대적으로 곡률이 크고 일부 차선이 확실치 않은 장소에서는 차선인식이 힘들어 무인 자동차 제어에는 적용하기 힘들다. 본 논문은 무인차량의 자동주행을 위해 labeling과 차선예측을 통해 급격한 곡선 차로나 차선이 한쪽만 그려져 있는 경우에도 강인하게 차선인식이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 이상적인 경우가 아닌 급격한 곡선차로가 있거나, 차선이 한쪽만 있는 실제 환경의 경우에서도 차선인식이 가능함을 보였다.
2016년 다보스포럼에서 클라우드 슈밥이 언급한 '제4차 산업혁명'은 우리의 삶을 획기적으로 바꾸고 있으며, 그 정점에 자율주행자동차가 이 시대의 화두로 떠오르고 있다. 그러나 우리나라에서 자율주행자동차가 성공적으로 도입 및 정착되기까지는 아직 극복해야 할 과제들이 많이 있다. 특히 '인간' 중심의 법제도를 '인공지능'이 포함된 법제도로 패러다임을 변화해야 할 것이다. 자율주행자동차 시대의 안정적 운용을 위해서는 사람중심의 입법체계에 대한 획기적인 변화가 필요하다. 즉, 자율주행자동차를 운행하는 운행주체가 누구인지(무엇인지)와 일반도로에서 일반 자동차와 운행이 가능한지 여부, 교통사고 발생 시 민형사상 책임 문제, 자율주행자동차 관련 보험 문제, 개인정보수집과 이용에 관한 문제, 제3자에 의한 오남용 문제 등을 종합적이고 포괄적으로 검토해야 한다. 본 연구에서는 도로교통 관련 국내 법률, 해외 법제현황, 자율주행자동차 관련 법적 쟁점 등을 검토하여 입법론적 관점에서 자율주행자동차 운행 시 발생하는 제반 법적 문제 해결을 위한 별도의 법안 신설을 제안하며 그 법안에 대한 내용을 제시하였다.
4단계 이전의 자율주행은 반자율주행 단계로 차량이 주행을 하다가 운전자에게 빠르게 제어권을 넘겨야 하는 상황이 반복적으로 벌어진다. 하지만 지금의 자율주행 차량은 제어권을 넘길 때 일괄적으로 간단한 메시지와 경고음만을 사용해 운전자에게 알림을 주고 있어 개개인의 특성에 대한 고려나 다양한 위급 상황에 대한 설명을 제대로 전달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 판단에 대한 시·청각 정보 제공 정도와 운전자의 운전 효능감이 제어권 전환 요청 상황에서 운전자의 판단과 행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구 결과 제어권 전환 요구 시 제공된 시·청각 정보 조합 방식에 따른 운전자의 인지 부하, 신뢰도, 안전감, 사용성 및 유용성의 설문 항목에서 조건에 따라 유의한 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 운전자의 운전 효능감에 따라 제어권 전환 상황에서 요청을 전달하는 효율적인 정보 제공 방식이 달라진다는 인사이트를 발견할 수 있었다. 급박한 제어권 전환 상황에서 운전자의 특성을 고려한 요청이 이루어져야 한다는 본 연구의 결과는 보다 안전하고 효율적으로 운전자와 소통할 수 있는 자율주행 차량을 설계하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행차와 커넥티드 카 등 도로 위의 자동차의 주행이 편리하고 안전하도록 다양한 기술이 적용되고 있다. 또한 VANET을 통해 주변의 자동차나 도로 시설물과 통신함으로 경로선택이나 주유소 등 다양한 정보를 얻을 수 있다. VANET에서 사용하는 통신 스택은 보편적인 TCP/IP도 가능하지만, CCN을 사용하는 경우 일대일 통신 뿐아니라 교통정보 등의 공통적인 자료 공유를 위한 일대다 통신에 더 효율적이다. VCCN은 자동차 사이의 정보교환에 용이하지만, 이를 운용하는 경우 주변의 모든 노드들이 Interest 패킷을 재전송하는 경우, Broadcast Storm Problem 상황이 발생하여 데이터 전송 성능이 저하될 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 주변의 모든 노드들이 Interest 패킷을 재전송하지 않고 주변의 특정 노드들만 재전송 하는 경우, Data 패킷의 전송 성능이 향상될 수 있다. 이를 위해 본 논문은 SUMO를 이용해 자동차의 운행을 모의실험하고, ns-3를 이용해 CCN 네트워크에서 데이터의 전송 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 특정 노드만 전송하는 경우 요청 노드의 수에 따라 10%에서 25% 정도의 Data의 전송 성능이 향상되었다.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
전통적인 산업 분야인 자동차 산업에서 나타나는 두드러진 변화의 모습은 자동차를 운행시에 사람이 중심이었다면 이제는 다양한 편의 기능 및 자동 주행 혹은 자율 주행 기술로 인하여 점점 사람 이 아닌 자율기능 중심으로 이동하는 모습으로 발전하고 있다. 이러한 상황은 항공 산업 및 드론 시장을 비롯하여 로봇 시장 등 다양한 산업 분야로 확대되어 가고 있다. 항공 산업 중 드론 시장은 드론 운영의 무인 특성으로 인하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중에서 군사용 드론은 은밀하고 기술의 특수성으로 인하여 자세한 사항들이 공개되지 못하고 있으나, 첨단 기술들의 집합체로서 드론 개발의 핵심 역할을 수행하여 왔다. 본 연구에서는 드론 분야의 주요 경쟁국인 미국을 비롯한 중국, 유럽연합의 현 상황을 알아보고, 현재 운영 중인 드론들의 특성 및 운영 제원 등을 통하여 주요국에 대한 기술 등을 상호 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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