$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

6축 센서를 이용한 저가형 자전거 블랙박스 구현
Implementation of Low-priced Bicycle Black Box Using 6-axis Sensor 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.18 no.5, 2019년, pp.171 - 182  

원라경 (고신대학교 IT경영학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

자전거는 무공해 교통수단으로서 레저용 외에도 친환경 대체 교통수단으로 사용량이 증가하고 있다. 이에 따라 자전거에 따른 사고 또한 증가하는 추세이다. 본 연구는 자전거 사고발생시 사고 상황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 한다. 현재 자전거 블랙박스 제품들은 주로 영상카메라에 의한 것으로 고해상도 카메라를 중심으로 여러 가지 기능을 추가하여 시판되고 있으며 고가로 판매되고 있다. 자전거 사고가 발생하면 사고 당시의 사고 위치와 사고 당시 자전거 상태에 대한 정량적인 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System: 위성항법장치)에 의하여 시간, 좌표 데이터를 확보하고, IMU(Inertial Measuring Unit : 관성측정장치)센서를 통해 사고 당시의 자전거 가속도와 기울기의 정량적인 데이터를 취득하여, 이를 블랙박스 내부의 메모리 카드에 저장하며, 동시에 블루투스를 이용하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 실시간 전송하여 사고예방 및 운전 상태를 감시하도록 하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Bicycles are a pollution-free means of transportation. In addition to leisure, the use of bicycles is increasing as alternative eco-friendly transportation. Accordingly, bicycle accidents are also increasing. The purpose of this study is to implement bicycle black box technology to identify situatio...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구는 자전거 사고발생시 사고 상황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 하여 센서 위주의 저가형으로 구성하였으며, 자전거 운행상태에 대한 가속도, 기울기, 위치 데이터가 자동으로 저장되며, 사고방지를 위하여 운행자가 소유한 스마트 폰으로 실시간 운전 상태 감시가 가능하도록 하였다.
  • 자전거는 무동력, 무공해 교통수단으로 아웃도어 레저용 외에도 친환경 대체 교통수단으로도 각광 받고 있어 그 사고 또한 증가 추세이다. 본 연구는 자전거 사고발생시 자전거의 상태를 정량적 데이터로 제공하여 사고 정황을 파악할 수 있도록 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목적으로 하였다.
  • 블랙박스 상태에 따른 기울기와 가속도 데이터의 스마트 폰 간의 수신여부와 블랙박스 내부의 SD카드 저 장여부를 확인하기 위하여 실험을 실시하였다.
  • 평상시 6축 IMU센서와 GPS 데이터를 기반으로 자전거의 위치 및 기울기, 속도 등의 데이터를 저장하고, 블루투스를 통해 자전거 운전자의 스마트폰으로 이 데이터를 전송하여 운전자가 상태를 확인할 수 있다. 이와 같은 기능은 사고 발생 시 자전거의 사고 위치, 시간 및 자전거 돌발적인 기울기와 가속도를 저장하여 사고 당시 상황 파악이 가능하도록 한다. 한편으로는 블랙박스 외부에 센서를 확장하기 위하여 지그비 솔루션이 추가되어 있으며, 데이터 저장을 위한 SD카드(Secure Digital Card : 메모리 카드), 전원회로 및 충전회로 등이 내장된다.

가설 설정

  • 8]은 필요에 따라 블랙박스 외부에 센서를 추가하는 경우, 외부 센서 데이터를 지그비로 전송하였을 경우를 나타낸다. 지그비 전송시험을 위하여 외부 센서를 가정한 임의의 지그비 모듈을 사용하였다. 지그비 전송상태 시험은 시리얼 웍스를 통해 실험하였고, [Fig.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자전거 사고의 주요원인으로 가장 많은 것은? 자전거 교통사고 분석 결과 자료를 보면 주요 사고 장소는 횡단보도, 교차로, 진출입로 순이었으며 자전거 교통사고 5건 중 1건은 자전거가 피해자가 아니라 오히려 가해자라는 놀라운 사실이었다. 자전거 사고의 주요원인으로 전방 주시 태만이 가장 많은 것으로 차량을 살피지 않고 주행하다가 일어난 사고가 전체의 60% 를 넘는다. 아울러 자전거 교통사고 대부분에서 안전모 미착용 사고였고, 야간 사고 경우는 후미등을 점등하지 않은 사고인 것으로 판명되었다.
자전거 교통사고의 주요 사고 장소는 어디인가? 자전거 교통사고 분석 결과 자료를 보면 주요 사고 장소는 횡단보도, 교차로, 진출입로 순이었으며 자전거 교통사고 5건 중 1건은 자전거가 피해자가 아니라 오히려 가해자라는 놀라운 사실이었다. 자전거 사고의 주요원인으로 전방 주시 태만이 가장 많은 것으로 차량을 살피지 않고 주행하다가 일어난 사고가 전체의 60% 를 넘는다.
QHD(Quad High Definition: 쿼드)급 고해상도 자전거 블랙박스는 기존의 2MB급 제품에 비해 해상도가 몇 배 우수한가? 영상 기술 전문 기업 H사 블랙박스는 8MB 이미지 센서를 탑재해서 360도 촬영 가능한 QHD(Quad High Definition: 쿼드)급 고해상도 자전거 블랙박스를 출시하고 있다. 이 제품은 기존의 2MB급 제품에 비해 해상도가 4배 높고, GPS 모듈 (Global Positioning System: 위성항법장치) 을 내장, 사용자 위치 정보와 속도까지 확인할 수 있다. 헬멧에 장 착하여 주변을 360도 전 방위로 촬영할 수 있다(Hexhive, 2019).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. BikeT, http://www.biket.co.kr/, 2019.08.29. 

  2. Choi S. and Lee G.(2016), "Analysis and Prediction of Bicycle Traffic Accidents in Korea," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 53, no. 9, pp.89-96. 

  3. Cycliq, https://cycliq.com/, 2019.08.29. 

  4. Hexhive, http://www.hexhive.co.kr/, 2019.08.29. 

  5. Hofmann-Wellenhof B., Lichtenegger H. and Collins J.(1997), Global Positioning System theory and Practice, Fourth, devised edtion, Springer Wien New-York, pp.11-26. 

  6. Kim J., Kim J., Kim J. and Gwan G.(2014), "Public Bicycle System Using Smart Phone," Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 9, no. 6, pp.727-731. 

  7. Kim N. and Lee C.(2015), Thinking MCU programming practice, Sin-hwa, pp.150-206. 

  8. Lee B., Bae T., Kang J., Park J. and Kim B.(2017), "Improving Safety of Bicycle Driver System By Using Arduino," Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 12, no. 4, pp.525-532. 

  9. Na H. and Park B.(2012), "Analysis on the accident severity of motorcycle using ordered logit model," Journal of The Korean Planning Association, vol. 47, no. 4, pp.233-240(in Korean). 

  10. Thinkware, http://www.thinkware.co.kr, 2019.08.26. 

  11. Yu C. and Na J.(2014), "A Study on the Factors Influencing Satisfaction Leisure Type Bicycle Paths," Korean Urban Management Association, vol. 27, no. 2, pp.211-230. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로