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표제지
목차
국문초록 10
ABSTRACT 12
제1장 서론 14
1.1. 연구의 배경 및 목적 14
1.2. 연구 범위 16
1.3. 연구 방법 16
제2장 관련 연구 17
2.1. 위험 운전 습관과 사고율의 상관관계 및 위험 운전 판단 기준 17
2.2. DTG, 위험 운전 판단 장치를 이용한 운전 습관 분석 19
2.3. OBD-II, 스마트폰을 이용한 운전 습관 분석 20
2.4. 웨어러블 디바이스를 이용한 운전 습관 분석 및 촉각 피드백 21
제3장 시스템의 설계 23
3.1. 서비스 구성 23
3.2. 하드웨어 구성 25
3.2.1. 연구실에서의 하드웨어 구성 26
3.2.2. 현장에서의 하드웨어 구성 27
3.3. 소프트웨어 구성 28
3.3.1. 시스템 전체 소프트웨어 구성 28
3.3.2. 시스템 내의 안드로이드 구성 29
3.3.3. 시스템 내의 웨어러블 디바이스 구성 35
제4장 시스템의 구현 및 테스트 36
4.1. 시스템 구현 36
4.1.1. 시스템 내의 안드로이드 부분 구현 36
4.1.2. 시스템 내의 웨어러블 디바이스 부분 구현 43
4.2. 연구실에서의 시스템 테스트 44
4.2.1. 연구실 테스트 환경 구성 44
4.2.2. 연구실 테스트 결과 및 해석 45
4.3. 현장에서의 시스템 테스트 45
4.3.1. 현장 테스트 환경 구성 46
4.3.2. 현장 테스트 결과 및 해석 47
제5장 결론 50
참고문헌 52
[표 1-1] 교통사고 통계(2014년) 14
[표 2-1] 11대 위험 운전 행동 기준 17
[표 2-2] 위험운전 행동 추가 기준(연속 운전) 18
[표 4-1] 위험 운전 모니터링 시스템 개발환경 및 실행환경 36
[표 4-2] 위험 운전 모니터링 시스템의 파일 구성 36
[표 4-3] 위험운전 모니터링 시스템 메인 화면[그림 4-4]의 세부 내용 40
[표 4-4] 위험운전 모니터링 시스템의 VehicleData에 취합된 정보 42
[표 4-5] 연구실 테스트 결과(이벤트 검출율) 45
[표 4-6] 현장 테스트 결과(이벤트 검출율) 48
[그림 3-1] 위험운전 모니터링 시스템의 서비스 흐름도 23
[그림 3-2] 위험운전 모니터링 시스템의 서비스 아키텍처 24
[그림 3-3] 위험운전 모니터링 시스템의 전체 하드웨어 구성도 25
[그림 3-4] 연구실에서 위험운전 모니터링 시스템의 하드웨어 구성도 26
[그림 3-5] ECU 시뮬레이터, OBD 스캐너 27
[그림 3-6] 현장에서 위험운전 모니터링 시스템의 하드웨어 구성도 27
[그림 3-7] 차량의 퓨즈박스 내 OBD-II 단자 연결부 28
[그림 3-8] 위험 운전 모니터링 시스템의 구성(전체) 28
[그림 3-9] 위험운전 모니터링 시스템의 구성(안드로이드) 29
[그림 3-10] 위험 운전 모니터링 시스템의 흐름도(안드로이드) 31
[그림 3-11] 위험운전 모니터링 시스템의 클래스 다이어그램 32
[그림 3-12] DangerousDetection에서의 주요 시퀀스 다이어그램 32
[그림 3-13] Gear S2로 이벤트 전달하는 시퀀스 다이어그램 33
[그림 3-14] OBD 스캐너와 연결하기 위한 블루투스 통신 시퀀스... 34
[그림 3-15] OBD 스캐너에 리퀘스트 쿼리를 전달하는 시퀀스... 34
[그림 3-16] 위험운전 모니터링 시스템의 흐름도(Gear S2) 35
[그림 4-1] ECU에서 받은 데이터를 분석하는 함수 37
[그림 4-2] 취합된 데이터에서 위험운전 중 '과속'을 판단하는 함수 37
[그림 4-3] 위험운전 모니터링 시스템 시작 화면 및 블루투스 페어링... 38
[그림 4-4] 위험운전 모니터링 시스템의 메인 화면 39
[그림 4-5] 위험운전 모니터링 시스템의 취합된 데이터 로그 41
[그림 4-6] 위험운전 모니터링 시스템의 Gear S2측 운전자 알림 화면 43
[그림 4-7] 현장 테스트 진행 지역 46
[그림 4-8] 실제 차량 OBD 인터페이스에 OBD 스캐너 장착 모습 47
[그림 4-9] 로그 데이터 확인을 위한 테스트 페이지 47
[그림 4-10] 비교할 영상 데이터와 녹화용 어플리케이션 페이지 48
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현대사회에서 자동차는 현대인에게 절대 빼놓을 수 없는 중요한 교통수단이다. 하지만 경찰청에서 발간한 「2015 교통사고 통계[2014년 통계]」에 따르면 1일 평균 교통사고 발생건수 612.5건, 이로 인한 1일 평균 사망자 13명으로 대한민국에서는 수많은 교통사고가 빈번하게 일어나고 있다. 또한, 교통사고의 연간 증감률을 보면, 증감 추이가 일정하지 않음을 보았을 때, 교통사고 발생 감소에 대한 뚜렷한 방안이 없음을 알 수 있다.
교통안전공단의 운행기록 분석시스템에서 제공하는 위험운전행동 통계 자료에 따르면, 사업용 차량의 업종별 위험운전행동 발생 횟수와 해당 사업용 차량의 업종별 사고율 비교 결과, 위험운전과 사고율 간에 상관관계가 있음을 파악할 수 있다. 교통안전공단에서는 교통안전법에 근거해 모든 사업용 차량에 대해 디지털 운행기록장치의 장착 의무를 시행했다. 이 장치는 주행 기록을 수집하는 기록 장치로, 이를 통해 수집된 정보는 교통안전공단은 운행기록 분석시스템에서 취합한다. 앞서 언급한 운행기록 분석시스템이란, 차량의 속도, RPM, 방위각, 가속도 등 시시각각 변화하는 차량의 운행정보를 실시간으로 기록할 수 있는 디지털 운행기록장치에 기록하고, 이렇게 축적된 데이터를 이용해 운전자의 과속 등의 운전 습관을 파악하여 제공한다. 그러나 운행기록 분석시스템은 교통안전공단에서 사업용 차량을 대상으로 제공하는 서비스이기 때문에, 일반 운전자에게는 제공하지 않는다. 또한, 디지털 운행기록장치를 따로 구매해야 하는 비용, 데이터 전송 등 일반 운전자가 사용하기에는 제약사항이 있다.
따라서 본 연구는 ECU와 스마트폰 센서에서 수집한 정보를 바탕으로 위험운전 이벤트 탐지 알고리즘을 이용하여 위험 운전 행동을 분석하고 파악하여, 웨어러블 디바이스를 이용해 운전자에게 결과를 제공하는 위험 운전 모니터링 시스템의 개발을 목적으로 한다. 이를 통해 운전자들의 안전 운전을 유도하여, 교통사고 사고율 감소에 기여하고자 한다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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