In order to protect occupant during car crash accident, Regulation and NCAP(New Car assessment Program) have been developed among various countries like U.S.A., Europe, Korea and Australia. Especially NCAP scores affect to sales of vehicles. So vehicle makers are trying to get good score in NCAP. Low leg injuries play an important role in Australia and Euro NCAP and these injuries are related with footrest design. Optimization of footrest design in early stage of vehicle development is necessary to obtain better and robust results of low legs during crash tests. In this paper, DFSS method and finite element model were used to optimize the low leg performance in small RHD vehicles. Compared with the lower leg injury of base model, the lower leg injury of proposed model was slightly improved and robustness was enhanced also.
차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 텔레매틱스 단말기, 내비게이션, 오디오 및 비디오 등 다양한 모듈들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 게다가, 사용자는 이동 중에 무선 모바일 네트워크를 이용하여 ITS나 인터넷에 접속할 수도 있다. 이러한 네트워크의 다양한 활용은 데이터 해킹, 프라이버시 침해, 위치 추적 등과 같은 많은 보안 문제를 야기하게 된다. 또한, 차량 운영 데이터(센서, 제어 데이터)를 해킹함으로써 차량을 고장 내거나 사고를 유발할 수 있는 가능성도 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크에 적용할 수 있는 암호화 기능을 가지는 보안 모듈을 제안한다. 이 보안 모듈은 DES, 3-DES, SEED, ECC 및 RSA와 같은 일반적인 암호화 알고리듬과 전자서명 기능을 제공하게 된다.
The blind spot is an area where drivers visibility does not reach. When drivers change a lane to adjacent lane, they need to give an attention because of the blind spot. If drivers try to change lane without notice of vehicle approaching in the blind spot, it causes a reason to have a car accident. This paper proposes a night-time blind spot vehicle detection using cameras. At nighttime, head-lights are used as characteristics to detect vehicles. Candidates of headlight are selected by high luminance feature and then shape filter and kalman filter are employed to remove other noisy blobs having similar luminance to head-lights. In addition, vehicle position is estimated from detected head-light, using virtual center line represented by approximated the first order linear equation. Experiments show that proposed method has relatively high detection porformance in clear weather independent to the road types, but has not sufficient performance in rainy weather because of various ground reflectors.
차량 간 통신 네트워크 환경에서 차량 간 혹은 차량 대 기지국 간 통신 시 다양한 통신에 방해가 되는 장애 요소가 발생하거나 존재할 수 있다. 다양한 장애 요인들로 인하여 차량의 고장이나 긴급상황이 발생할 경우 정보 전송과정에서 통신 네트워크의 포화상태나 과도한 경쟁으로 인한 패킷의 손실 및 지연이 발생하게 된다. 이러한 결과 인적, 물적 피해와 더불어 지속적인 통신시도로 차량의 전원고갈 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 다양한 장애요인이 상존하는 도로 환경에서 종단간에 고속, 안정적일 뿐만 아니라 에너지 효율적인 프로토콜 개발이 요구된다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.3 WPAN을 기반으로 차량간 통신 시스템에서 에너지 효율적인 긴급 메세지 전송을 위한 MAC 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션 및 분석을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 패킷충돌 및 경쟁으로 발생하는 전송지연을 감소시켰으며, 에너지 효율적인 프로토콜임을 확인하였다.
현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.
도로구간에서의 주행조건은 연속적인 도로축 상에서 구간별로 변하게 되고 이에 따라 도로에서의 교통사고는 도로 기하구조 변수뿐만 아니라 도로주변 환경변수, 교통조건 변수 그리고 기타 다양한 변수들에 의해서 발생하게 된다. 따라서 본 연구는 현장조사를 통해 얻어진 다양한 도로기하구조 요소를 고려하여 동질성을 갖춘 구간 분할 후에 도로를 구성하는 도로 기하구조, 교통조건, 도로주변 환경 그리고 기타 다양한 요소들을 복합적으로 반영하고자 한다. 이를 반영하기 위해 본 연구에서는 도로구간의 주행조건을 결정짓는 주요인들에 의해서 주행조건 동질구간을 결정하고, 각 동질구간에서의 도로 및 교통조건 등을 고려하여 사고예측 모형을 개발하였다. 모형 개발을 위해 사용된 자료는 대도시권 외곽과 평지 및 구릉지를 대표할 수 있는 수도권 외곽내에 지방부 도로구간과 전라북도 지방부 도로구간에서 수집되었다. 본 연구에서는 연속된 도로구간에서 사고건수가 "0"인 구간수가 매우 높게 나타나므로 이에 대한 과대 예측을 방지하기 위해 ZIP(Zero Inflated Poisson) 모형을 이용하였다. 사고예측모형 개발 결과 지방부 다차로 도로구간에서 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량과 도로구간 길이를 포함한 EXPO($365{\times}ADT{\times}Length{\times}Year/10^{-6}$), 곡선반경, 종단구배변화, 가드레일, 지형(산악지), 횡단보도개수, 버스정류장 개수가 지방부 다차로 도로구간에서의 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수로 나타났다.
매년 국내 자동차 등록은 계속 증가하고 있으며, 차량이 많아짐에 따라 교통사고 또한 많아지는 중이다. 교통사고가 발생하는 경우 가해자와 피해자를 판단하여 상황에 맞게 처리해야한다. 이러한 상황을 판단할 때, 현장에 있었던 목격자를 제외하고 증거가 될 수 있는 것이 차량용 블랙박스이다. 차량용 블랙박스는 교통사고에 대비해 자동차에 필수 불가결한 장치가 되어가는 중이다. 그러나 블랙박스는 디지털 증거인만큼 증거 훼손, 조작 등으로 인해 무결성을 입증할 방법이 없다. 이에 따라 본 논문에서는 무결성 입증을 위해 PingPong-256 암호알고리즘을 이용하여 생성된 Hash값을 통해 영상의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 교통사고를 예방하고 교통사고 구간 대기시간을 줄이기 위해서 신경망을 이용한 예측방법을 제안한다. 뿐만 아니라, 교통사고 예측에 있어서 신경망에 정규화하지 않은 데이터를 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 신경망 훈련시 데이타의 최대 값을 추정할 필요가 없어 정규화 없이 신경망을 사용 가능하며, 신뢰성 예측 결과도 추정된 최대 값과 실제 획득될 최대 값과의 차이(추정 오차)만큼 정확해질 수 있다. 또한 비정규화 된 데이터를 사용하는 방법이 데이터의 최대값을 알고 있다고 가정한 상태의 정규화된 방법보다 예측 정확성이 좋음을 보였다. 모의실험결과 제안된 신경망 예측시스템이 신경망을 고려하지 않은 기존방법보다 교통사고 구간 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다. 이와 같이 검증된 예측능력을 바탕으로 사용자에게 교통상황을 실시간으로 서비스하기 위하여 센서 데이터베이스를 이용한 실시간 교통정보 예보 시스템을 제안한다.
Due to the rapid increase in the number of vehicles, the physical and human losses caused by traffic accidents have become serious social problems. In the global trend, there have been active studies conducted on improving safety level of automobile in order to reduce the number of automobile accident. As a result of such research, traffic accidents continue to decline. In the case of South Korea, however, rate of death by automobile accident is 8.5 per 10,000 people and it is a seven rank among the countries in OECD (Organization for Economic Cooperation and Development). This average rate is almost double compared to average automobile accident rate per 10,000 vehicles, of other OECD countries in 2015. Consequently, many studies and policies currently have been conducted and made for increasing safety of pedestrians; however, they are only emphasizing characteristics of pedestrians and drivers. For this reason, this study suggests scenarios for establishment of test standard corresponding with domestic environment and international standard of AEB (Autonomous Emergency Braking) and conducts a real car test by scenarios by setting up a goal with a function for remaining distance after braking and then examine equation by comparing real car tests results and outcome after calculation. This is a theoretical method to predict a relative remaining distance after AEB prior to conducting a real car test for evaluation of safeness of automobile with AEB and it is expected that it solves problem of complication of real car test.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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