A windshield wiper system plays a key part in assurance of driver's safety at rainfall. However, because quantity of rain and snow vary irregularly according to time and velocity of automotive, a driver changes speed and operation period of a wiper from time to time in order to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming direct cause of traffic accident. Therefore, this paper presents the basic architecture of vision-based smart windshield wiper system and the rain sensing algorithm that regulate speed and operation period of windshield wiper automatically according to quantity of rain or snow. Also, this paper introduces the fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates performance of suggested algorithm in simulator model. In especial, the vision sensor can measure wide area relatively than the optical rain sensor. hence, this grasp rainfall state more exactly in case disturbance occurs.
본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.
본 연구에서는 초고속 비행체 고공환경 모사시험 설비의 운용범위를 확인하기 위하여 시험모델의 형상변수에 따라 상온시험 및 수치해석을 수행하였다. 시험 모델의 형상변수로는 폐색율, 각도 및 길이 비를 고려하였다. 폐색율은 경사충격파와 팽창 팬의 영향으로 40% 이상의 영역에서 운용이 제한될 것으로 판단된다. 각도의 변수는 강한 충격파의 영향으로 45도 이하의 크기에서 모델을 선정해야함을 확인하였다. 길이의 변수는 모델직경대비 8배의 길이 변화에도 성능의 차이가 없었다. 최종적으로 원뿔형 시험 모델의 형상 변수에 따른 성능 데이터베이스를 확보하였으며, 준 자유흐름식 고공환경 모사설비의 운용 가능한 범위를 확인할 수 있었다.
2016년 이후부터 경찰당국에서는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하기 시작했다. 경찰은 교통 혼잡이 야기되는 시간이나 시즌에 갓길을 사용하거나 음주운전, 난폭운전 등의 차량들을 감시한다. 지금까지는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 많은 경찰인력이 각각의 드론을 충전하고 데이터를 수동으로 수집 및 분석해야하는 번거로움이 있기 때문에 매우 비효율적인 방식이다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 넓은 지역의 고속도로 상에서 적은인력으로 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 효율적인 드론 패트롤 네트워크 시스템의 토폴로지를 OPNET 시뮬레이터로 디자인하고 성능을 평가하였다.
자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
국내 2010년도 음주운전 교통사고는 28,641건으로 전체 사고건수 226,878건의 12.62%를 차지하고 있지만, 사망자수는 781명, 부상자수는 51,364명으로 전체 교통사고 사망자수인 5,505명의 14.19%, 부상자수인 352,458명의 14.57%로 여전히 높은 비율을 차지하고 있다. 음주운전으로 인한 교통사고를 예방하기 위해서 경찰 단속이나 법적규제를 강화하는 등 다양한 노력을 기하고 있지만 음주운전에 대한 사회문화적 관용과 상습음주운전자 관리 부재등으로 인하여 음주 관련 교통사고가 쉽게 줄어들지 않고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 음주운전의 특성 및 음주에 따른 운전행동 변화를 실증적으로 알아보기 위하여 정신운동검사와 차량시뮬레이터를 활용하여 국내운전자 26명을 대상으로 음주 전 후 정신운동 및 운전 수행 결과를 비교분석 하였다. 정신운동검사 결과의 경우, 음주 후에는 음주 전에 비하여 정답수가 감소하고 오답수는 증가하였으며 생략반응 또한 증가되는 경향을 나타냈다. 그리고 차량시뮬레이터 실험결과에서는 음주 전에 비하여 음주 후의 주행속도가 상대적으로 빨라졌으며 가속페달 답력 편차 및 차량편측위치 편차가 커지는 등 위험운전 행태를 보였다. 이러한 결과는 알코올이 운전자의 시각인지능력 및 주행안전성을 저하시킨다는 것을 보여준다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
조건부 자율주행 차량은 주행 상황에 따라 운전자에게 제어권을 인계해야 한다. 그러나 운전자가 비운전 과제에 몰입해 있다면, 상황에 맞는 의사결정을 하지 못할 수 있다. 선행연구에서는 주행 방향정보를 제공하는 단서 자극 (Cue)이 제어권 전환 성능을 높인다는 것을 확인했으나, 이러한 방법론이 실제 운전자의 뇌 활성도에 미치는 영향에 관한 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구는 조건부 자율주행에서 제어권 전환 시, Cue에 따른 운전자의 뇌 활동을 평가한다. 총 25명의 피험자가 운전 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 성능에 평가를 수행하였다. 뇌 활동의 평가를 위해서는 혈액 내 산화 헤모글로빈 농도 변화를 통해 뇌 활성화를 측정하는 기능적 근적외 분광법이 사용되었으며 뇌 영역 중 전전두피질 (Prefrontal Cortex; PFC)의 활성화를 평가했다. 실험결과, Cue가 존재하는 경우 운전자의 PFC가 활성화되어 안정적인 제어권 전환 성능이 형성됨을 확인하였다. 본 연구는 Cue가 운전자의 뇌 활성도에 미치는 영향을 정량적으로 확인하였다는 점에서, 향후 조건부 자율주행에서 생체반응을 활용한 제어권 전환 성능 평가 연구에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
GNSS 수신기는 자율주행 자동차에 장착되어 항법 장치를 이루는 필수 요소이다. 하지만 의도적인 재밍 신호가 발생하였을 경우, GNSS 수신기 추정 위치 값의 성능 저하로 인해 사고 위험에 노출될 우려가 있다. 이를 방지하기 위한 연구가 필요하며, 그에 따라 재밍 발생 장치가 구비되어야 한다. 그러나 재밍에 관련한 법 조항에 따라 이를 불법으로 규정하고 있다. 본 논문에서는 법 조항을 준수하고, 주위 GNSS 센서에 영향을 주지 않는 차량 내 재밍 발생 장치를 구현한다. GNSS 알고리즘의 성능 평가를 위해 드라이빙 시뮬레이션을 활용하며, 간섭 환경에서 발생하는 자율주행 차량의 오작동 및 GNSS 센서에서 출력된 데이터 오차를 분석한다.
엔진오일은 다양한 내연기관의 윤활을 위한 가장 기본적인 윤활제이다. 최근 자동차사 및 엔진오일 제조사 등은 엔진오일의 교환주기를 15000~20000 km를 권장하고 있는 반면, 대부분의 정비관련업자 및 운전자들은 엔진오일의 성능진보와는 별개로 관습적으로 매5000 km 마다 엔진오일을 교환권유 또는 인식하고 있다. 빈번한 엔진오일의 교환은 폐엔진오일로 인한 환경오염과 차량 유지비 등의 증가요인으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 신유와 실제 운행조건의 차량을 활용하여 5000 km, 10000 km를 각각 주행한 후 회수된 사용엔진오일의 다양한 물성으로 인화점, 유동점, 동점도, 저온겉보기점도, 전산가, 4구식 내마모시험 및 금속분을 조사 분석하였다. 결과적으로 사용엔진오일은 신유에 비해 전산가, 마모흔, 철과 구리 성분 증가가 다소 관찰되었지만, 주행거리별 사용엔진오일의 물성 및 금속분 변화는 거의 유사하였다.
첨두시 고속도로의 혼잡이 심각할 경우 수요와 용량을 조절하는 운영방안이 필요하다. 고속도로의 연결로에서 본선으로 진입하는 교통류가 본선의 용량을 초과하지 않도록 진입제어 시스템을 이용하여 혼잡을 감소시키고, 안전성을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 램프부에 위치한 차량들을 본선의 교통상황을 고려하여 진입시키는 진입제어 전략을 보다 효과적으로 운영하기 위한 방안으로 진입제어 실시영역에 대하여 연구하였다. 본선의 교통상황에 따라 진입제어를 실시하거나 미실시하는 교통영역이 존재할 것이라 판단하고, 제어 불필요 제어 필요 제어 최소화 등으로 교통량 수준에 따라 진입 제어 전략이 운영될 수 있는 교통상황 영역을 도출하였다. 이를 위해 고속도로 본선 및 램프부의 교통량에 따라 시나리오를 수립하고 널리 이용되고 있는 진입제어 알고리즘 중의 하나인 ALINEA를 미시적 교통류 시뮬레이터에서 구현하여 모의실험을 수행하였다. 밀도와 평균속도를 효과척도로 하여 본선교통량과 본선으로 투입되는 교통량에 따라 진입제어를 운영해야하는 적정 교통수요 영역을 도출하였다. 분석결과, 본선의 교통량이 많아질수록 밀도는 감소하는 경향을 보이며 감소폭도 크게 산출되었다. 또한, 평균속도는 진입제어를 운영하는 것이 15%의 개선효과를 보였으며, 본선교통량 이 3000~5000대/시이고 진입교통량이 700~900대/시일 때 통행속도의 증가폭이 크게 나타났다. 본 연구에서 도출된 교통수요 영역은 적정 진입제어 영역으로 볼 수 있으며 이에 따라 본선으로 진입하는 교통류를 제어할 경우 밀도와 평균속도 측면에서 유의미한 효과가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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