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.
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.
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...
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 situation when a bicycle accident occurs. Currently, bicycle black box products are mainly based on video cameras, and are commercially available by adding various functions mainly on high resolution cameras and are sold at high prices. If a bicycle accident occurs, quantitative data on the accident location at the time of the accident and the state of the bicycle at the time of the accident is required. In this study, IMU sensor used to obtain acceleration and slope, and time and coordinates are obtained. In addition, real-time acceleration and tilt data while is stored in memory card and by using Bluetooth transmit to the smart phone owned by the in real time to prevent accidents and to monitor status.
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 situation when a bicycle accident occurs. Currently, bicycle black box products are mainly based on video cameras, and are commercially available by adding various functions mainly on high resolution cameras and are sold at high prices. If a bicycle accident occurs, quantitative data on the accident location at the time of the accident and the state of the bicycle at the time of the accident is required. In this study, IMU sensor used to obtain acceleration and slope, and time and coordinates are obtained. In addition, real-time acceleration and tilt data while is stored in memory card and by using Bluetooth transmit to the smart phone owned by the in real time to prevent accidents and to monitor status.
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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.
제안 방법
본 연구에서 블랙박스 내부에 GPS 모듈을 사용하여 위치와 좌표를 얻었으며, IMU 센서에 의하여 사고당시 자전거의 기울기, 가속도 데이터를 확보하도록 하였다. 또한 실시간으로 자전거 운행 시 자전거의 위치 좌표, 기울기, 가속도 데이터들은 블랙박스 내부 SD카드에 저장되고 동시에 블루투스를 통하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 전송하도록 하였다. 운전자는 스마트 폰 어플리케이션을 통하여 자전거의 상태를 확인할 수 있다.
유니티로 안드로이드 어플리케이션을 빌드할 경우 유니티의 블루투스 통신체계와 안드로이드 블루투스 통신의 주소 체계가 다르기 때문에, 이를 맞춰주기 위해 안드로이드 스튜디오를 이용하여 자체 블루투스 플러그인을 제작하여, 유니티의 함수와 직접적인 통신을 가능하게 하였다. 또한 유니티에서 사용하지 못하는 기 존의 안드로이드 기능을 수행할 수 있도록 안드로이드 UI 플러그인을 제작하여 연결을 할 때 또는 연결이 된 후 사용자에게 피드백을 줄 수 있는 기존의 안드로이드 시스템을 활용할 수 있도록 하였다. 블루투스 통신 간 데이터는 100ms 간격으로 데이터를 받으며, 받은 데이터는 즉시 유니티의 UI/UX에 반영이 되어 사용 자에게 보여주도록 하였다.
자전거 사고 발생 시 가장 중요한 정보는 사고당시 위치, 사고당시 자전거 상태 등의 정보가 필요하다. 본 연구에서 블랙박스 내부에 GPS 모듈을 사용하여 위치와 좌표를 얻었으며, IMU 센서에 의하여 사고당시 자전거의 기울기, 가속도 데이터를 확보하도록 하였다. 또한 실시간으로 자전거 운행 시 자전거의 위치 좌표, 기울기, 가속도 데이터들은 블랙박스 내부 SD카드에 저장되고 동시에 블루투스를 통하여 자전거 운전자의 스마트 폰으로 전송하도록 하였다.
자전거 사고가 발생하면 사고당시의 자전거 위치, 상태에 대한 기울기 및 가속도 상태 등의 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 자전거 상태 데이터를 운전자의 스마트 폰으로 실시간 전송과 더불어 블랙박스 내부에 동시 저장이 가능하도록 하며, 저가형의 블랙박스로 구현하였다.
블랙박스 시험은 블루투스에 의한 스마트폰 전송시험과 지그비 수신 시험을 수행하였으며, 외부에서 자전거 주행시험을 통하여 이를 확인하였다. 이를 통해 블랙박스의 인위적인 3차원 위치에 따라 기울기 및 가속도가 스마트 폰으로 전송되고 있음을 확인하였고, 동시에 SD 카드에 저장됨을 확인하였다.
스마트 폰 어플리케이션은 유니티(Unity) 및 안드로이드 스튜디오(Android Studio)를 사용하여 제작하였다. 유니티로 안드로이드 어플리케이션을 빌드할 경우 유니티의 블루투스 통신체계와 안드로이드 블루투스 통신의 주소 체계가 다르기 때문에, 이를 맞춰주기 위해 안드로이드 스튜디오를 이용하여 자체 블루투스 플러그인을 제작하여, 유니티의 함수와 직접적인 통신을 가능하게 하였다. 또한 유니티에서 사용하지 못하는 기 존의 안드로이드 기능을 수행할 수 있도록 안드로이드 UI 플러그인을 제작하여 연결을 할 때 또는 연결이 된 후 사용자에게 피드백을 줄 수 있는 기존의 안드로이드 시스템을 활용할 수 있도록 하였다.
자전거에 부착된 블랙박스의 기울기와 가속도 데이터를 실시간 얻기 위해서는 자전거를 운행하면서 고속으로 촬영을 해야 하기 때문에, 본 실험에서는 임의의 기울기를 만들어 실험을 수행하였다. 또한 블랙박스와 스마트 폰 간의 통신을 위해 스마트 폰 UI의 첫 페이지에서 디바이스를 연결하면 전송되는 데이터를 확인할 수 있었다.
야외에서 자전거 주행시험은 블랙박스를 자전거에 장착하고, 스마트 폰은 운전자의 왼팔에 착용하여 실시 하였다. 자전거의 경사 주행, 회전 주행 등의 여러 번의 주행시험과 사고를 가정한 자전거가 쓰러지는 상태 를 연출하여 전송상태를 확인하였다. 각 상태에 따라 GPS에 의한 위치, IMU에 의한 기울기, 가속도 데이터 가 스마트 폰 UI상에서 전송됨을 확인하였고, 동시에 SD카드에도 저장됨을 확인하였다.
이를 통해 블랙박스의 인위적인 3차원 위치에 따라 기울기 및 가속도가 스마트 폰으로 전송되고 있음을 확인하였고, 동시에 SD 카드에 저장됨을 확인하였다. 지그비 모듈 시험은 임의 지그비 모듈을 사용하여 PC상에서 지그비 전용 수신 프로그램을 통하여 이를 확인하였다.
T사는 차량용 블랙박스를 포함하여 모터사이클 블랙박스 뿐만 아니라 자전거 전용 블랙박스 공급하고 있다. 특징으로는 야간 영상 솔루션인 울트라 나이트 비전, 주행 시 격한 움직임에도 뚜렷하게 영상을 구현할 수 있도록 항공 드론에 사용되는 기술을 도입하였고 도난 방지 기술 및 실시간 위치 및 영상 구현, 확인도 가능한 전용 스마트폰 어플리케이션 등을 적용하였다(Thinkware, 2019).
대상 데이터
MPU9250은 MPU6050 센서의 후속제품으로 가속도와 자이로 센서, 지자기 센서가 1개의 센서에 모두 포함하고 있는 센서이다. MPU9250은 I2C(Inter Integrated Circuit)통신 프로토콜을 통해서 데이터를 추출한다. 자이로 센서의 입력 범위를 ±250, ±500, ±1000, ±2000°/sec 단위로 조정이 가능하고, 가속도 센서는 ±2g, ±4g, ±8g, ±16g 단위로 조정이 가능하다.
본 논문에서 구현한 자전거 블랙박스는 크게 자전거에 장착되는 블랙박스와 전용 어플리케이션이 설치된 스마트 폰으로 구성된다. 블랙박스 내부에는 6축 IMU(Inertial Measuring Unit : 관성측정장치)센서와 GPS 모듈을 장착되어 있으며, 데이터 전송을 위한 지그비와 블루투스 솔루션이 있다.
스마트 폰 어플리케이션은 유니티(Unity) 및 안드로이드 스튜디오(Android Studio)를 사용하여 제작하였다. 유니티로 안드로이드 어플리케이션을 빌드할 경우 유니티의 블루투스 통신체계와 안드로이드 블루투스 통신의 주소 체계가 다르기 때문에, 이를 맞춰주기 위해 안드로이드 스튜디오를 이용하여 자체 블루투스 플러그인을 제작하여, 유니티의 함수와 직접적인 통신을 가능하게 하였다.
성능/효과
자전거의 경사 주행, 회전 주행 등의 여러 번의 주행시험과 사고를 가정한 자전거가 쓰러지는 상태 를 연출하여 전송상태를 확인하였다. 각 상태에 따라 GPS에 의한 위치, IMU에 의한 기울기, 가속도 데이터 가 스마트 폰 UI상에서 전송됨을 확인하였고, 동시에 SD카드에도 저장됨을 확인하였다. 이를 통하여 블랙박스의 기능은 양호한 것으로 판단되었다.
자전거에 부착된 블랙박스의 기울기와 가속도 데이터를 실시간 얻기 위해서는 자전거를 운행하면서 고속으로 촬영을 해야 하기 때문에, 본 실험에서는 임의의 기울기를 만들어 실험을 수행하였다. 또한 블랙박스와 스마트 폰 간의 통신을 위해 스마트 폰 UI의 첫 페이지에서 디바이스를 연결하면 전송되는 데이터를 확인할 수 있었다.
7b]인 경우는 YAW 0, PITCH -44, ROLL –47°를 나타내고 있다. 실험을 통하여 블랙박스의 기울기와 가속도는 움직임에 따라 민감하게 반응하고 있음을 확인하였고, 모든 데이터는 SD카드에 저장됨을 확인할 수 있었다.
11]은 도로의 회전구간을 주행하면서 사고를 가정한 모습을 나타낸다. 실험을 통하여 자전거에 부착 된 블랙박스에서의 주행 중 기울기와 가속도 데이터 및 사고를 가정하여 자전거가 쓰러지는 경우의 기울기와 가속도 데이터가 실시간으로 자전거 운전자의 왼팔에 착용된 스마트 폰으로 전송됨과 동시에 블랙박스 SD카드에도 저장되고 있음을 확인하였다.
10]은 경사를 주행하면서 사고를 가정한 모습을 나타낸다. 실험을 통하여 자전거에 부착된 블랙박스 에서의 주행 중 기울기와 가속도 데이터가 스마트 폰으로 양호하게, 실시간으로 자전거 운전자의 왼팔에 착용된 스마트 폰으로 전송되고 있음을 확인하였으며, 동시에 블랙박스 SD카드에도 정상적으로 저장되고 있음을 확인하였다. SD카드의 데이터 확인은 주행 후 PC에서 확인하였다
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.
이렇듯 자전거 이용자수가 증가함에 따라 자전거에 따른 사고 또한 증가하는 추세인데 자전거 안전사고 발생 원인을 분석한 결과, 주행 중 부주의 또는 급정거 하면서 넘어지거나 미끄러져 다친 사례가 80% 정도 로 가장 많았고, 도로 노면 상황으로 인한 사고의 경우 도로 턱, 웅덩이 등으로 인해 넘어져 다친 사례, 난간, 쇠기둥 등에 부딪히면서 넘어져 다친 사례 등의 순이었으며, 다친 신체부위는 얼굴, 머리, 다리, 목, 어깨 등 의 순이었다. 자전거 도로 안전사고를 연령별로 분석한 결과, 20~29세가 가장 많아 대체적으로 사회적 활동기에 사고로 인한 사회적 비용이 증가되고 있음을 알 수 있다(Na et al.
각 상태에 따라 GPS에 의한 위치, IMU에 의한 기울기, 가속도 데이터 가 스마트 폰 UI상에서 전송됨을 확인하였고, 동시에 SD카드에도 저장됨을 확인하였다. 이를 통하여 블랙박스의 기능은 양호한 것으로 판단되었다.
블랙박스 시험은 블루투스에 의한 스마트폰 전송시험과 지그비 수신 시험을 수행하였으며, 외부에서 자전거 주행시험을 통하여 이를 확인하였다. 이를 통해 블랙박스의 인위적인 3차원 위치에 따라 기울기 및 가속도가 스마트 폰으로 전송되고 있음을 확인하였고, 동시에 SD 카드에 저장됨을 확인하였다. 지그비 모듈 시험은 임의 지그비 모듈을 사용하여 PC상에서 지그비 전용 수신 프로그램을 통하여 이를 확인하였다.
후속연구
향후 본 연구를 바탕으로 보다 소형, 경량화를 통하여 저가형의 자전거 블랙박스 제품화가 기대되며 긴급 구호를 위한 자동 긴급구조 신호 전송 장치와 같은 부가적인 회로의 보완이 필요할 것으로 생각된다.
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).
참고문헌 (11)
BikeT, http://www.biket.co.kr/, 2019.08.29.
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.
Cycliq, https://cycliq.com/, 2019.08.29.
Hexhive, http://www.hexhive.co.kr/, 2019.08.29.
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.
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.
Kim N. and Lee C.(2015), Thinking MCU programming practice, Sin-hwa, pp.150-206.
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.
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).
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.
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