본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.
The vehicle oriented block box system based on the u-healthcare and the human-free guard functions is developed in this paper. We also suggested the design philosophies, ideas, and analyzed the performance of the suggested system. The developed vehicle oriented black box system has some characteristics such as; 1) detects the dangerous situation by ultrasonic sensor in advance, and stores the situation information of the neighborhood of the vehicle to the imbedded SD memory card if the dangerous situation may be occurred in the parked vehicle; 2) detects the present location and speed information of the vehicle by GPS receiver and 3-axes acceleration sensor, and stores the information to the SD memory card periodically if the vehicle is running; 3) measures the dioxide carbon in the vehicle inside using $CO_2$ sensor, and forces the ventilation motor of the vehicle to operate and maintains the driver's health if the measured level is more than standard health requirements; 4) provides the stored vehicle's operating information to the driver by GUI (Graphical User Interface) based touch LCD monitor.
앱 마켓을 통해서 공급되는 많은 수의 응용프로그램들은 유용한 기능들을 제공한다. 하지만, 검증 과정의 비효율성 때문에 GUI 버그들을 포함하는 것이 많다. 모바일 시험연구는 많이 있지만 기존의 연구들은 소스코드에 대한 의존도가 있고, 효율성이 낮으며, 자동성이 부족하여 앱 마켓에 있는 광범위한 응용프로그램에 대해서 GUI 시험을 수행하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 효율적으로 GUI 버그를 검출하기 위한 자동화된 블랙박스 시험 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 기존 블랙 박스 시험 도구에 비해서 더 높은 코드 커버리지와 GUI 버그 검출률을 달성했다.
현재 우리나라에서는 일반 자동차 부품처럼 보급되고 있는 자동차 블랙박스는 하드웨어 기반의 장비로, 추후 애로사항 수정 및 추가기능 업데이트가 불가능하다. 또한 여러 가지 물리적 문제로 인하여 많은 운전자들이 불편을 겪고 있다. 현재 출시된 블랙박스는 GPS와 영상정보만 수집하여 추후 저장된 사고기록을 바탕으로 사고원인의 규명 할 때 신뢰성이 낮은 결과가 나올 수 있다. 본 논문에서는 앞에서 서술한 기존 자동차 블랙박스의 문제점을 해결하고자 기존의 블랙박스에서 취급하는 정보 이외에 OBD프로토콜을 통해 수집되는 자동차 내부정보를 다루는 안드로이드 OS용 자동차 블랙박스 어플리케이션을 개발하고자 한다.
차량의 블랙박스는 자전거 블랙박스에 맞지 않는 센서들이 포함되어 있어서 자전거 블랙박스에는 적합하지 않다. 그래서 본 연구에서는 기울기에 따라 자전거 블랙박스의 영상을 핸드폰으로 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 자이로 센서를 이용하여 각도를 측정하고, 측정된 각도를 라즈베리파이에 제안된 각도에 근거하여 영상 파일을 저장하였다. 저장된 영상 파일을 FTP 방식으로 핸드폰 어플리케이션을 통해 다운 받을 수 있는 시스템을 개발하였다.
최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 위치, 시간, 그리고 충격량등의 정보를 기록함으로써 사고원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 하지만 이러한 기능과 더불어 운전자의 안전운전을 유도하여 사고를 미연에 방지하기 위한 기능이 보다 필요하다. 사고방지 기능의 대표적인 것이 차선이탈경보 기능이다. 차선이탈 경보기능을 구현하기 위해서는 차선인식을 위한 영상처리 과정이 선행되어야 하며 일반적으로 영상처리 알고리즘은 매우 많은 데이터량과 복잡한 알고리즘 구조 때문에 많은 계산량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 비교적 적은 계산으로 차량용 블랙박스의 실시간 도로영상으로부터 차선을 인식하는 효율적인 임베디드 영상처리 알고리즘에 관해 기술한다.
도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.
본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
선박제조에서 Ubiquitous-IT Convergence를 적용한 디지털 장치들은 선박 자동화 장치로서 사용되고 있다. 선박의 화재 등 재난의 책임 소재를 가리는 법적인 증거자료로서 무결성과 연속성을 갖춘 선박 블랙박스의 항해자료기록이 필요하다. 본 논문에서는 선박에서 사용되는 근거리 RFID 센서와의 Zigbee 무선 근거리 통신과 Wireless LAN, UWB 통신, GPS와 인공위성을 이용한 다차원 네트워크를 이용하여 선박 블랙박스로부터 Forensic자료를 생성하는 연구이다. 블랙박스에 기록되는 선박의 항해 기록은 3DES 1024bit로 암호화하여 인공위성을 통해 전송되며, SHA-1 해시 함수를 이용하여 선박보험사와 선박관리기록청에 실시간으로 2중으로 저장하여 Forensic자료로서 연속성과 무결성을 확보한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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