스마트 폰에 있는 가속도 센서와 자이로 센서를 이용한 보행자-차량 충돌 감지 시스템
Pedestrian-Vehicle Collision Detection System Using Acceleration and Gyroscope Sensors in Smart Phone
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초록
현대인들에게 스마트 폰은 편리성과 유용성 등으로 일상생활에 많은 도움을 주고 있다. 스마트 폰 기능의 다양화로 스마트 폰의 이용률은 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 보행 중 발생할 수 있는 보행자 대 차량의 교통사고를 감지하는 보행자-차량 충돌 감지 시스템을 제안한다. 충돌 감지 시스템은 측정 모듈, 사고 발생 판단 모듈, 사고 유형 판단 모듈, 메시지 전송 모듈로 네 개의 모듈로 구성된다. 측정 모듈은 3축 가속도 센서와 자이로 센서를 이용하여 모니터링을 한다. 사고 발생 판단 모듈은 모니터링 중에 발생하는 데이터를 이용, 사고 발생 조건을 만족시킬 때, 보행자의 사고 상황이라 판단하여 사고 유형 판단 모듈을 실행한다. 자체 판단 알고리즘을 이용하여 보행자의 상해 정도를 판단하여 메시지 전송 모듈을 이용하여 보행자의 인적 사항, 사고 내용, 사고 위치, 사고 시간 등의 중요한 정보를 119, 112 또는 사전에 보행자에게 입력받은 연락처로 전송하여 사고 후 보행자의 골든타임을 최대한 놓치지 않기 위한 기능을 설계 및 구현한다. 시뮬레이션을 통해서 차량과 보행자의 충돌 이후의 충격 가속도 값의 그래프를 산출하여 최적의 사고 판단 임계치를 추출한다.
Abstract
Smart phones help people by providing convenience and mobility, etc. Due to the smart phone’s diversified functions, the demand for smart phones is continuously increasing. In this paper, we propose a collision detection system to validate a car accident between a pedestrian and a car by using sensors embedded in a smart phone. The collision detection system consists of four modules: measuring module, accident decision module, accident class decision module, and message sending module. The measuring module conducts monitoring by using 3-axial acceleration and gyro sensors. The accident decision module executes the accident class decision module when the analyzed data satisfies the accidental condition. In order not to lose the precious time when the pedestrian meets the accident, the system is designed to decide the degree of the pedestrian’s injury by using a self-decision algorithm and send important information such as the pedestrian’s personal information, place, type and time of accident and other pertinent data to 119, 112 or to a predefined emergency contact address. We developed the optimal accident decision threshold values based on the graph of impact acceleration produced after collision between a vehicle and a pedestrian with simulation.
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