IT기술의 발전에 따른 각종 산업에서의 유비쿼터스 도입이 이루어지고 있다 특히 자동차 산업에서 유비쿼터스 환경 도입을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, BMW의 경우 유비쿼터스 환경 기반의 운전자지원시스템을 연구한바 있다. 조선산업에서 유비쿼터스 환경을 구축하고자 유비쿼터스 기반의 혼합현실을 제시한다. 혼합현실은 현실과 가상이 융합된 환경으로 현실에 기반을 두었을 때 증강현실이라고 하며, 이것은 현실세계에 가상의 물체를 오버랩하여 보여줌으로써 보다 현실감을 높여주는 기술이다. 따라서 본 논문에서는 해양구조물에서의 효과적인 검자 지원을 위하여 증강현실 기술을 활용하였으며 프로토 타입을 구축해 봄으로 그 활용 가능성을 판단해 보고자 한다.
본 논문은 시각적 랜드마크를 제안하고, 이를 이용한 주차 보조 시스템을 보인다. 시각적 랜드마크는 주차 박스에 해당하는 특징으로 주차장의 환경을 고려하여 선택한다. 주차장은 두드러진 특징이 없는 단순한 모양이 반복되는 패턴을 가지는 환경으로, 기존 랜드마크는 주차장 환경에 사용하기 적당하지 못하다. 본 논문에서는 이런 주차장 환경에 맞는 랜드마크를 제안한다. 우리는 제안한 랜드마크를 사용하여 자동차의 위치를 추정하고, 현재 자동차 상태에 따른 자동차의 궤적을 예측한다. 시스템의 입력은 자동차에 장착된 카메라 한 대에서 촬영한 영상이다. 이 영상으로 자동차의 위치를 추정하고, 현재 바퀴 상태를 사용해 자동차가 주차장의 어디로 움직일 지를 보여주는 방식으로 운전자를 보조한다. 실험을 통해 제안한 시각적 랜드마크의 성능과 이를 사용한 주차 보조 시스템의 성능을 보였다.
텔레매틱스환경에서 운전자는 외부로부터 들어오는 정보와 같은 외부 자극에 대해서 능동적으로 처리 할 수 있어야 한다. 그러나 최근 정보기기의 발전으로 운전자가 운전 중에 처리하여야 하는 정보의 양은 급격하게 늘어났고, 운전자의 정보처리 능력을 초과한 운전부하의 과부하로 인한 교통사고를 야기시키기도 한다. 특히 운전 중 핸드폰의 사용이나 동승자와의 지속적인 대화는 운전자의 인지처리 능력을 저하시키고 운전부하를 과부하로 만드는 경향이 있어 지양되어야 한다. 본 논문에서는 운전 중에 운전자 대화가 운전자에게 미치는 영향에 대하여 논의하고 운전자의 대화여부에 따른 운전부하 측정을 위해 필요한 운전자 대화 여부 판단 알고리즘에 대해 제안하고 구현된 시스템을 이용하여 운전부하를 측정하는 방법에 대해 논의 하고자 한다.
최근 과학 기술의 발전으로 첨단 자율 기능을 탑재된 차량의 출현이 가능하게 되었으며, 기존 차량에 추가된 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems: ADAS)은 기존 차량에 추가된 이러한 자율 시스템들의 좋은 예라 할 수 있다. 이러한 시스템은 다수의 작동 모드를 가지는데 운전자들이 현재 수행중인 작동 모드를 잘못 인지하게 되면 교통사고가 일어날 수 있음이 관찰되고 있다. 본 연구에서는 적응 순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC) 시스템을 장착한 자동화된 자동차의 운전자 인터페이스를 설계하고 이를 정형 기법을 통한 분석과 피실험자를 이용한 실험을 통해 모드 혼동 발생 여부를 검증하고 이를 개선하는 연구를 수행하였다. 이를 통해 모드 혼동을 방지하기 위해서는 시스템에 대한 심성 모델의 정확성과 간결성뿐만 아니라 인터페이스 구현시 디스플레이의 명확성이 또한 매우 중요하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 상용 스마트폰에서의 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 위해 모바일 플랫폼에 최적화된 cascade 방식의 HOG 특징을 이용한 보행자 검출 방법을 제안한다. 제한된 모바일 플랫폼 자원을 효율적으로 사용하기 위해 OpenCL 병렬처리 라이브러리를 이용하였고 크게 두 가지 방법으로 수행속도를 향상시켰다. 첫째, 호스트 코드에서 OpenCL 프로그램 빌드 옵션을 특정하고 작업 그룹 크기를 조절하였다. 둘째, 커널 코드에서 지역 메모리와 LUT 등을 사용하여 가속화하였다. 성능 평가를 위하여 널리 알려진 영상처리 라이브러리인 OpenCV for Android 함수의 모바일 CPU 수행 결과와 비교하였으며 실험 결과, OpenCV의 hogcascade 함수보다 25% 향상된 처리속도를 보였다.
90년대 교통 시설의 이용효율성 및 안전을 제고하고자 ITS가 도입되었다. 최근 정보통신기술의 발달로 인해 첨단차량 및 도로에 대한 관심이 급증하고 있다. 차량제어모형 중 차로변경모형은 중요한 요소이지만 기존의 연구에서는 대상차량이 등속주행 상황에서 차로변경 여부를 판단하므로 실제적용에 한계성을 가진다. 따라서 본 연구에서는 차로변경 시 대상차량의 가감속을 통해 주위차량 간 안전성을 판단하여 차로변경을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 차로변경모형의 적합성을 검증하고자 시나리오별 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 목표차로의 선행차량을 추월하여 현차로의 선행차량과의 차간거리가 안전거리 이상이면 차로변경을 하였다. 또한, 현차로의 선행차량과의 차간거리가 안전거리 이하이면 목표차로의 선행차량, 후행차량과의 차간거리를 고려하여 차로변경을 적절히 수행하는 것으로 나타났다. 이러한 차로변경 모형은 안전주행 지원시스템, 자동운행시스템에 활용되어 첨단차량 및 첨단도로 시스템 분야 발전에 기여할 것으로 사료된다.
신호등 검출은 첨단운전자보조시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 알고리즘의 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 영상처리 기반의 신호등검출 알고리즘은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안하는 컬러맵과 HSV(hue-saturation-value)를 이용하여 신호등의 후보영역을 검출한다. 이후 검출된 신호등 후보영역으로부터 HOG(histogram of oriented gradient) 서술자와 SVM(support vector machine)을 이용하여 신호등을 검출한다. 검출된 신호등 영상을 이용하여 제안하는 Multilayer HOG 서술자를 이용하여 신호등의 방향 정보를 결정한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 제안하는 알고리즘은 높은 검출성능과 실시간 처리가 가능하다.
AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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