자율주행차량의 기술과 수준이 발전하고 보다 다양한 도로 환경에서 주행함에 따라 차량이 직면한 상황을 해결하고 대응하기 위한 직관적이고 효율적인 상호작용 시스템이 필요하다. 자율주행의 관점에서의 주행 기술 개발은 사람 혹은 그 이상의 상황을 대응하기 위한 궁극적인 목표를 가지고 있다. 특히, 복잡하고 상호 양보해야 하는 도로환경에서는 차량 간 혹은 보행자와 차량 간의 서로의 상황을 이해할 수 있는 효율적인 의사소통에 대한 방법을 통해 유연한 대처가 가능한 시스템의 역할이 중요하다. 차량의 상태 혹은 직면한 상황을 해결하기 위해서는 정보의 제공과 방법이 직관적이고 의도에 대한 상호 작용을 통해 효율적인 자율주행 차량을 운영해야 한다. 본 논문에서는 리빙랩에 주행하는 자율주행차량이 다양하고 복잡한 환경에서 안정적이고 효율적인 주행을 하기 위해 차량이 처한 상황에 대한 정보를 표출할 수 있는 차량 구조와 그 기능을 설명한다.
본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
본 논문은 운행 중 차량에서 수집된 교통정보를 차량간 방송방식의 ad-hoc 무선 통신망을 통하여 수집하여 최소의 데이터로 가공하고, 이를 상대 차량에 제공하는 교통정보 제공 서비스 방식을 제안한다. 제안 방식은 특정 서버를 사용하지 않고 차량에 있는 네비게이션과 차량간 통신을 위한 무선통신장비만으로 서비스를 제공할 수 있다. 또한 별도의 교통정보 검지장치나 프로우브 카를 이용하지 않고도 광범위한 지역의 교통상황에 대한 정보를 분석할 수 있으며 이를 토대로 정확하고 빠른 교통상황 정보를 각 운전자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서 VANET 기반 트래픽 정보 서비스를 제공할 경우 방송 전파 특성을 ns-3 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
최근 스마트폰, 블랙박스, EDR등에서 자동차 네트워크인 OBD-2를 이용하여 자동차 실시간 제어 데이터를 알 수 있게 되었다. 각각의 장치(스마트폰, 블랙박스, EDR등)에서는 OBD-2에서 자동차 데이터를 수신 받을 때 사용되는 통신은 각각 Wifi, 블루투스를 이용한다. 하지만 각각 통신 네트워크 방식이 달라 만약 사용자가 제품을 바꾸면 OBD-2 커넥터를 새로 사거나 바꾸어야 하는 단점이 존재한다. 본 논문은 이러한 단점을 보완 하고자 각 장치에서 대부분 사용되어 지는 Bluetooth와 Wifi 네트워크를 통합하여 사용자가 1개의 리더기 만으로도 어느 장치에서든지 OBD-2 네트워크에서 자동차 실시간 제어 데이터를 알 수 있는 OBD-2 네트워크의 송, 수신을 위한 통합 하드웨어를 설계 하였다.
작황 모니터링은 농민들에게 최적의 작물 생산을 위한 농작업 관리 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시료 채취에 의한 분석 등에 한정된 기존의 현장 모니터링 방법은 많은 시간과 노동력이 필요하다. 무인항공기는 고해상도 이미지를 신속하고 정기적으로 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재배 면적, 생육인자, 생육이상 및 생산량 추정 등과 같은 작황 모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한, 위성과 비교하여 비행 고도가 낮아 흐린 날씨에서도 높은 화질의 영상을 수집할 수 있다. 본 연구는 작황 모니터링 분야에서의 무인항공기 활용 가능성을 검토하고 무인항공기 기반의 작황 정보 생산을 위한 적용방안을 제시하고자 하였다.
Gue Hun Kim;Seung Yong Lee;Joong Hyun Choi;Youngmi Kwon
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1278-1282
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2009
In apartment type of housing, if resident's vehicle is registered in central control office and RFID TAG is issued, identification can be recognized from the time of entrance into parking lot and intelligent parking guide system can be activated based on the residents' profile. Parking Guide System leads a vehicle to the available parking space which is closest to the entrance gate of the vehicle's owner. And when residents forget where they parked their cars, they can query to the Parking Guide and Management System and get responses about the location. For the correct operation of this system, it is necessary to find out where the residents' cars have parked in real time and which lot is available for parking of other cars. RFID is very fancy solution for this system. RFID reader gathers the ID information in RFID TAGs in parked cars and updates the DB up to date. But, when non-residents' cars are parked inside apartment, RFID reader cannot identify them nor know the exact empty/occupied status of parking spaces because they don't react to RFID reader's query. So for the exact detection of empty/occupied status, we suggest the combined use of ultrasonic sensors and RFID. We designed a tree topology with intermediate data aggregators. The depth of tree is normally more than 3 from root (central office) to leaves (individual parking lots). The depth of 2 in tree topology brings about the bottleneck in communication and maintenance. We also designed the information fields used in RFID networks and Sensor Networks.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 내비게이션의 시장 확산에 따른 경쟁 상황에서 신규 서비스 기능에 대한 소비자 기대감 충족을 위한 차별화된 서비스의 필요성이 증가되고 있다. 또한 현재 차량에서는 대쉬보드에 나타나는 각종 차량 상태를 파악하여 해당 차량의 이상 유무를 파악하도록 되어 있지만 구체적인 차량의 이상 상태를 운전자가 본질적으로 파악하기 어렵고, 주행 중에 있는 운전자에게 실시간으로 알려주는 장치들은 거의 없다. 그래서 운행 중에 발생되는 각종 이상에 대한 신속한 조치를 취할 수 없어 안전사고를 미연에 방지하기 어렵다. 본 논문에서는 멀티미디어서비스와 지리정보시스템 중심의 내비게이션의 한정된 서비스에서 소비자에게 보다 향상된 서비스 제공을 위한 자동차 관리 및 진단, 차량 편의 장치 제어 등의 기능을 추가하고 OBD-II표준을 이용하여 ECU로부터 차량 정보를 가져와 무선 네트워크 기술인 블루투스 통신을 이용하여 실시간으로 내비게이션에서 차량의 관리 및 진단이 유용한 내비게이션과 연동한 자동차 진단 프로그램을 제안하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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