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영어

Due to climate change and various environmental factors, localized torrential rains and weather-related road accidents have been increasing around the world. The estimated precipitation of torrential rains is subtantially inaccurate in areas where the rainfall data are not directly observed but estimated based on neighboring observations. Much attention is focused on rainfall observation technologies such as radar and AWS, but these facilities are too expensive to install and therefore lack the spatial resolution. We developed a technology to produce rain information using sensor signal features generated from rain sensors for vehicles. The W-S-R relationship formula, which was developed to utilize rain sensor signals to obtain rain information, was applied to the average signal values for five minutes, but found inaccurate due to insufficient consideration of the wiper effects. To solve this problem, the rain information was generated by the method of using the difference between the values before and after wipers were operated on the rain sensor signal, and evaluated by comparing the ground rainfall with that from W-S-R method.

한국어

전 세계적으로 이상기후 등 다양한 환경 요인으로 인하여 국지성 집중호우의 빈도는 증가하고 이로 인한 도로재해 규모가 매년 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 직접적인 강우 관측이 이루어지지 않는 미계측 지역은 인근 관측 값을 통해 추정하여 활용하기 때문에 정확도가 떨어질 수밖에 없으 며, 이를 해결하기 위하여 레이더를 이용한 강우 관측, 방재기상관측소 등 강우 관측 기술에 대한 관심이 집중되고 있다. 그러나 이러한 시설들은 고비용이 소요되기 때문에 설치 수에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 차량용 레인센서에서 생산되는 센서 시그널 정보를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하였다. 레인센서 시그널을 강우정보로 활용하기 위하여 기존에 개발된 W-S-R 관계식은 5분 동안 생산된 값의 평균을 적용한 방법으로 와이퍼의 영향을 충분히 고려하지 못하여 정확도가 떨어지는 결과를 확인하였다. 이를 해결하기 위하여 레인센서 시그널에서 와이퍼가 동작한 전⋅후의 값의 차를 이용하는 방법을 적용하여 강우정보를 생산하고 지상강우량과 기존 W-S-R에 의한 강우량과 각각 비교하여 검증하였다.