차량통신시스템은 차량/도로기술과 정보통신기술을 접목하여 다양한 안전 메세지를 전송하거나 지능형 교통시스템에 적용이 가능한 시스템이다. 최근 차량용 센서와 통신 기술의 발달로 길안내와 교통체중 알림 서비스뿐만 아니라 주변 차량의 주행 정보, 도로 상태정보, 차량 간 긴급 메시지 전달 등과 같은 다양한 ITS 서비스가 가능해졌다. 일반적으로 차량통신은 WAVE라고 알려져 있는 IEEE 802.11p/1609표준을 채택하여 차량간 통신 및 차량-노변기지국간 통신에 이용된다. 본 논문에서는 WAVE 통신 표준에 대하여 설명하고 신호 특성을 소개하였다. 또한 V2X 통신을 위해 실제 구현된 노변 기지국(RSS), 차량통신장치(OBE)의 소프트웨어 및 하드웨어의 특성을 분석하였다. 실제 WAVE 통신의 성능 평가를 위해 시험도로에서 시험차량의 통신장치의 수신 신호 세기 지수(RSS)를 측정하였다. 측정된 WAVE 통신 성능은 ITS 서비스에 충분히 가능함을 실제 시험을 통하여 입증하였다.
이동통신 기술의 발전과 자동차 산업의 발전은 현재 텔레매틱스 서비스라는 또 하나의 지능형 통신기반 자동차 서비스 산업을 일으키고 있다. 각국은 텔레매틱스 서비스의 무한한 산업적 시장성을 기대하며 본격적으로 연구 및 표준화 활동을 벌이고 있다. 텔레매틱스 서비스 제공을 위하여 차량안전통신 기술이 향후 가장 중요한 서비스 위치를 차지할 것으로 예상되며, 최근 이에 대한 연구가 기대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 ad-hoc 네트워크를 이용하여 차량 간 통신을 통한 차량 사고에 대한 위험인지와 회피 방안에 대한 설계를 제안하고자 한다.
첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.
최근 자동차 산업은 자율주행자동차로 인해 빠르게 변화하고 있고 관련된 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 하지만 자율주행자동차의 기술에 관한 연구가 대부분이며, 도로교통 안전과 관련한 변화 예측과 개선방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 사업용 차량 도로교통 안전사업의 개선방안 제시와 우선순위 도출을 목적으로 수행하였다. 자율주행자동차 전문가를 대상으로 한 설문조사 결과와 AHP를 이용하여 분석한 결과 교통수단안전점검 법령 개정, 자율주행자동차 운전자 및 운영자 등에 대한 교육제도 개발 등이 가장 우선시 되어야 할 것으로 분석되었다.
최근 전기차의 지속적인 보급 증가와 함께 전기차 화재사고 역시 급증하는 추세를 보이고 있다. 전기차 화재는 내연기관 차량의 화재에 비해 장기간 지속되며, 2차적인 폭발의 위험 및 다량의 연기를 발생시키는 문제들을 지니고 있는 사고이다. 특히, 반밀폐 공간인 지하도로 내에서의 전기차 화재는 기존 전기차 화재의 문제를 증폭시킬 우려가 있다. 하지만 현재 국내에는 지하도로 내부에서 발생하는 전기차 화재에 대한 관련 대응지침이 부재하다. 이에 본 연구에서는 일반인 대상 설문조사를 통해 화재사고에 대한 인지 수준을 확인하였으며, 지하도로 내 전기차 화재와 관련된 이해관계자들로부터 전기차 화재 특성 및 주요 고려 사항을 도출하였다. 이를 통해 지하도로 내 전기차 화재 대응지침을 구축하였다.
사물지능통신은 낮은 네트워크 비용과 범위에서 이점을 가지고 있다. 사물지능통신의 지능형 자동차는 구성요소와 망 규모의 비율로 차량간 위치에서 극심한 변화를 보여준다. 지능형 자동차는 무선 통신 기능으로 자동차 장치들 간에 정보를 교환하기 위해 차량 애드 혹 망에서 생체 정보를 통하여 안전성 제공을 요구한다. 본 논문은 자동차 이동시 자동차간의 상호 인증을 위해 생체 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.119-128
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2022
Recently, due to the development of related technologies for autonomous vehicles, driving work is changing more safely. However, the development of support technologies for level 5 full autonomous driving is still insufficient. That is, even in the case of an autonomous vehicle, the driver needs to drive through forward attention while driving. In this paper, we propose a method to monitor driving tasks by recognizing driver behavior. The proposed method uses pre-trained deep convolutional neural network models to recognize whether the driver's face or body has unnecessary movement. The use of pre-trained Deep Convolitional Neural Network (DCNN) models enables high accuracy in relatively short time, and has the advantage of overcoming limitations in collecting a small number of driver behavior learning data. The proposed method can be applied to an intelligent vehicle safety driving support system, such as driver drowsy driving detection and abnormal driving detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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