급격한 원유가격 상승과 환경 친화적 차량에 대한 수요가 증가하면서 전기자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 근거리 전기자동차(NEV)는 양산 가능성이 매우 높은 무공해 차량으로 관련 기술에 대한 개발이 시급히 요구되는 시점이다. 본 논문에서 연구하고자 하는 중대형 2차전지 On-Board 충전기는 우주항공 및 일반 산업 분야에서도 충분히 응용가능한 요소 기술이고, Off-Board 스탠드형 충전기는 향후 활성화될 충전 인프라 구축 사업에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 영상 및 인체 감지 센서를 활용한 새로운 슬리핑 차일드 체크 시스템을 설계 및 제작 할 계획이다. 그에 따라 아두이노 기반의 주 제어 장치로 인체감지 센서 및 온도 센서의 데이터 수집을 통해 차량 내부에 사람 유무와 특정한 온도에 따라 발생 할 수 있는 차량 내 사고에 대해서 방지 할 수 있는 시스템을 구현할 계획이다. 또한 센서들의 값을 블루투스 통신이나 와이파이 통신 방식과 연동하여 휴대폰에 정보 전송을 하여 어플 화면에 센서값을 텍스트로 출력 할 수 있다. 또한 라즈베리파이와 카메라 모듈을 활용하여 차량 내부에 상황을 디스플레이와 스마트폰 스트리밍 서비스를 구축할 계획이다. 이를 통해 본 논문에서 실험과 연구를 통해 정량적 목표인 인체감지 센서로 차량 내부를 100% 인식하게 함으로써 통학 차량 내 안전사고를 방지 하는 것이 본 연구의 목표이다.
본 논문은 V2P(Vehicle to Pedestrian) 통신시스템에서 고령자의 보행 행태를 고려한 위험정보의 제공방법에 관한 연구이다. 본 연구에서는 경기도 지역의 2011년-2014년의 1219건의 노인교통사고에 대하여 도로유형(단일로, 교차로), 신호유무(무신호, 신호), 횡단보도유무(횡단보도, 무단횡단), 사고원인(무단횡단, 신호위반, 부주의사고, 기타)로 분류하여 고령자 사고의 행태를 분석하였다. 또한, 고령자의 행태변수와 차량속도변수를 검토하고, 기준치를 이용하여 상충위험정보제공에 활용하도록 하였다. 고령자의 보행속도, 안전여유값 그리고 차량의 접근속도에 따라 사고를 방지할 수 있도록 요구하는 거리를 제안한다. 본 연구의 결과물을 고령자 보행형태의 변수를 고려한 V2P 통신 및 P2V 통신 기반의 상충위험정보 제공시스템에 적용함으로써 고령자의 사고경감에 도움이 될 것으로 사료된다.
동적인 전력 공급을 통해 에너지 효율을 높여줄 것으로 기대되는 스마트 그리드 기술은 최근 전기자동차 기술의 발달과 함께 차량의 배터리를 가정용 축전지로 활용하는 Vehicle-to-Grid(V2G) 기술에 대한 관심으로 이어지고 있다. 한편, 무선으로 전력을 공급해주는 비접촉 충전 방식은 직접 사용자가 전기 플러그를 콘센트에 꽂지 않고도 자기장 유도 기반으로 전력을 공급해줌으로써 사용자의 안전과 편의성을 보장해 줄 수 있다. 더욱이 이러한 무선 충전과 동시에 자기장을 활용한 통신 시스템이 구축되면 스마트 그리드의 동적 전력 공급의 영역을 이동하는 전기자동차까지 확장함으로써 보다 실용적인 V2G 기술을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위한 자기장 통신 시스템을 제안한다. 자기장 통신 시스템은 데이터 통신 기능과 위치 인식 기능을 제공하며 비접촉식 충전인프라를 그대로 활용할 수 있는 장점이 있기 때문에 V2G 활용에 있어서 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 제안하는 시스템의 데이터 통신을 전력 공급 관련 정보를 패킷화하여 송수신하고, 위치 인식을 통해 차량과 충전인프라의 위치에 따른 충전 효율 및 통신 성능을 향상시킨다. 또한 테스트 베드를 개발하여 다양한 환경에서 성능 검증을 수행하였다.
지자기 센서 기반의 차량검지 시스템에서 지자기 센서 노드는 복잡한 케이블 연결 없이 쉽게 도로에 매설할 수 있도록 무선 통신을 이용하는 방식으로 설계되며, 시스템의 유지보수 비용을 줄이기 위해서는 도로에 매설된 지자기 센서 노드의 배터리 수명을 늘리는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량검지 시스템에서의 차량 검지 정보의 실시간성을 보장하면서 지자기 센서 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있는 저전력 TDMA 프로토콜을 제안한다. 성능분석에서는 실제 지자기 센서 기반 차량검지 시스템에서의 지자기 센서 노드의 전력 소모를 측정하였으며, 시스템의 시간동기를 유지하면서도 배터리 효율을 62% 향상함으로써 약 5년간 배터리 교체없이 사용할 수 있음을 검증하였다.
현재 자율주행 차량 시장은 3레벨 자율주행 차량의 상용화를 넘어 4레벨 자율주행 차량을 연구, 개발하고 있다. 4레벨 자율주행 차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨의 자율주행 차량은 긴급상황을 차량이 직접 대처해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 긴급상황에서의 즉각적인 반응보다는 차량의 목적지가 정해진 순간 사고 가능성이 가장 낮은 경로를 결정하는 Optimized Vehicle Routing System (OVRS)을 제안한다. OVRS는 RSU 통신으로 수집한 도로와 주변 차량 정보를 분석하여 도로의 위험성을 예측하여 주행 중인 차량이 더 안전하고 빠른 길로 주행할 수 있도록 경로를 설정한다. OVRS는 네트워크 라우팅 방식처럼 도로에 있는 RSU를 통하여 도로 상황에 따른 경로 안내를 실행하기 때문에 차량의 안정성을 더욱 높일 수 있다. 실험 결과, OVRS모듈 중 하나인 ASICM의 RPNN은 CNN보다 약 17%, LSTM보다 약 40% 더 좋은 연산 시간을 보였다. 그러나 해당 연구가 PC를 이용한 가상환경에서 실행되었기 때문에, VPDM의 사고 가능성을 실제로 검증하지 못했다. 따라서 향후 사고 데이터 수집으로 인한 VPDM의 정확도 높은 실험과 실제 차량 및 RSU에서 실제 도로를 대상으로 한 실험이 진행되어야 한다.
차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
최근 편의성, 안전성, 편리성 등의 키워드가 자동차 시장에서 새로운 화두로 등장하면서 자동차 시장에서 차량 내 전장부분의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 많은 전자기기의 사용이 필수적으로 요구되어지면서 전자기기들 간의 통신이 부각되어지고 있다. 차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 그리고 멀티미디어 기기인 오디오, 스피커, 비디오, 네비게이션 등 다양한 장치들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 현재 차량 네트워크는 서로 각각의 목적에 따라 운용되고 관리되어 지고 있다. 본 논문에서는 MOST Network를 이용하여 최근의 키워드가 되고 있는 편의성, 안전성, 편리성 등을 고려한 지능형 자동차에 요구되는 Navigation을 구현하여 차량 내 CAN Network를 제어하는 시스템을 제시하고자 한다.
차량이 곡선도로를 선회함에 있어 차량 내부적 요소인 차량의 진입속도, 차량에 작용하는 횡가속도, 전복과 관련된 롤 각, 그리고 외부적 요소인 노면과 타이어와의 마찰 및 도로의 구조는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 교통사고 재현을 위한 PC-Crash프로그램을 이용하여 차량의 진입속도와 도로의 편경사, 노면상태에 따른 마찰계수를 변수로 두어 선회 시 차량의 상태변화를 분석하였다. 그 결과로, 곡선도로 선회시 한계속도 설정에 관해 도로구조와 노면상태에 따른 마찰계수가 중요한 요소가 된다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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