• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.1
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• pp.61-68
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• 1999

본 연구의 목적은 운전 상황과 도로 상황에 따른 자율신경계의 반응을 측정하는 것이다. 지금까지의 생리 신호는 대부분 제한된 실험실에서 측정되었고, 이 결과들은 자연스러운 상황에 측정된 데이터와는 차이가 있을 것이다. 그러므로 보다 동적인 환경에서 인간의 감성을 추출하고자 본 연구를 수행하였다. 건강한 5명의 피험자로부터 심박 변화율, 피부 저항, 피부온도 등의 생리 신호를 측정하였다. 먼저, 정차, 정속 주행, 급출발, 급제동의 운전 상황 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였고, 둘째로, 직선 도로와 굴곡이 심한 도로에서 정속 주행을 하면서 생리 신호를 측정하여 도로상황 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였다. 정차 및 정속 주행에 비해 급출발, 급제동일 때, 직선도로에 비해 굴곡이 심한 도로에서 주행을 할 때 평균 R-R 간격은 감소하였고, 전력 스펙트럼의 (LF+MF)/HF비는 증가하였고, 피부온도는 감소하였고, 피부저항은 증가하였다. 본 연구로부터, 정차 및 정속 주행에 비해 급출발, 급제동일 때 그리고 직선도로에 비해 굴곡이 심한 도로에서 주행을 할 때 교감신경계의 활성화비가 증가한다는 일치된 경향을 관찰할 수 있었다. 앞으로 피실험자수를 늘려 보다 정확한 통계적 분석을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.15-18
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• 2013

본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.4
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• pp.25-37
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• 2020

As social costs of traffic congestion increase, various studies are underway to predict road speed. In order to improve the accuracy of road speed prediction, unexpected traffic situations need to be considered. In this paper, we propose a road speed prediction scheme considering traffic incidents affecting road speed. We use not only the speed data of the target road but also the speed data of the connected roads to reflect the impact of the connected roads. We also analyze the amount of speed change to predict the traffic congestion caused by traffic incidents. We use the speed data of connected roads and target road with input data to predict road speed in the first place. To reduce the prediction error caused by breaking the regular road flow due to traffic incidents, we predict the final road speed by applying event weights. It is shown through various performance evaluations that the proposed method outperforms the existing methods.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.153-154
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• 2010

최근 GPS를 이용한 위치기반서비스(LBS)는 일상생활의 큰 변화를 가져왔다. 이러한 LBS 중에서도 가장 흔히 접할 수 있는 것이 차량 항법용 장치인 네비게이션이다. 초창기의 네비게이션이 단순히 목적지까지 가기 위한 가장 짧은 도로를 안내해 주는 것이 목적이었다면 최근에는 TPEG과 같은 실시간 교통 상황 안내, 이용자 선호도를 고려한 경로탐색, 에코 드라이빙과 같은 좀 더 높은 수준의 서비스가 개발되고 있다. 하지만 현재의 차량항법 시스템은 교통상황 안내 이외에는 현실적인 도로상황 반영이 어렵고 시간대별 통행량의 차이가 큰 국내 교통상황에 대한 고려가 미흡하다. 또한 교통정보 수집장치가 설치되지 않은 도로는 교통상황 안내마저도 제공되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임베디드 DBMS를 이용하여 과거 통행이력정보를 저장하고 활용할 수 있도록 도로망 DB스키마를 정의하였다. 그리고 이를 탐색경로의 소요 시간 산출에 활용하여 실제적인 도로상황을 고려한 경로안내 방법을 제안한다. 실제주행이력은 네트워크 데이터의 링크단위로 관리되며 저장된 주행이력은 경로탐색에 필요한 정보인 진입시각, 진출시각, 요일, 통행횟수로 관리된다. 이렇게 단말기에 저장된 주행이력은 중앙DB를 통해 사용자간 공유가 가능하고 향후에는 실시간 동기화를 통해 더욱 신뢰도 높은 경로탐색에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.169-171
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• 2016

본 논문에서는 일반 자연 영상에서 주로 적용되어 왔던 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 상황의 도로 주행 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 악천후 상황이란 안개가 있거나 비, 눈이 오는 상황을 의미한다. 도로를 주행하는 환경에서는 비나 눈이 오는 경우에도 안개가 있는 상황과 비슷하기 때문에 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 환경의 영상을 개선한다. 우선 최신의 안개 제거 기법 중 하나인 non-local prior 기반의 기법을 도로 주행 영상에 적용 하였을 경우 문제점이 발생하게 되는데 그에 대한 원인을 분석한다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위하여 예상된 전달량을 보정한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법을 적용하여 도로 주행 영상에서 발생한 문제점을 완화하고 악천후 상황이 개선된 결과를 얻었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.6
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• pp.77-85
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• 2011

2011년 7월에 도로명과 건물번호를 사용하는 새로운 주소 체계인 도로명주소가 고지되었다. 본 고에서는 100년 가까이 사용한 지번주소를 대체하기 위한 도로명주소와 관련 사업 등의 추진 동향을 살펴보고, 현재 추진상에서 쟁점이 되는 사항들과 도로명주소 등의 추진에 관련된 기술적인 이슈 및 동향 등에 대해서 살펴보기로 한다. 이를 위해서 기존 주소의 문제점 개선과 국제적인 표준 동향에 따르기 위한 도로명주소의 추진 상황과 국가의 기관별로 구역설정을 공통으로 활용하기 위한 구역번호의 추진 상황을 살펴본다. 도로명주소 추진 상황을 더욱 이해하는 차원에서 최근에 제기되고 있는 건물 단위의 행정구역과의 불일치 문제, 도로명의 표기 문제, 동과 공동주택 명칭 사용 제외 등에 대한 쟁점사항을 소개한다. 그리고 도로명주소와 관련된 기술적 이슈 및 동향들을 GIS 기술과의 결합, 데이터 정제 기술, 상세 주소의 정형화를 통한 데이터 호환, 정보시스템의 구현 및 연계 기술, 국제 표준화를 위한 대응, 우편물류 분야 측면에서 각각 살펴본다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.11 no.4
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• pp.83-95
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• 2005

The purpose of the present study was to investigate the relationship between spatial-erceptual ability and several aspects of driving-related situation awareness(in particular, recognition and prediction). Video clips of real driving were used in both recognition and prediction tasks, and the digit calculation task during driving the simulator was required as the integration task of recognition and prediction. The results showed that the subjects of higher spatial-perceptual ability performed better in recognition task, especially in terms of sensitivity measured in d'(as signal detection theory), prediction task, and digits calculation performance than those of lower spatial-perceptual ability.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.100-109
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• 2021

Flooding usually brings in disruptions and aggravated congestions to the roadway network. Hence, right information should be provided to road users to avoid the flood-impacted areas and for city officials to recover the network. However, the information about individual link congestion may not be conveyed to roadway users and city officials because too many links are congested at the same time. Therefore, more significant information may be desired, especially in a disastrous situation. This information may include 1) which places to avoid during flooding 2) which places are feasible to drive avoiding flooding. Hence, this paper aims to develop a framework to identify the flood-impacted areas in a roadway network and their criticality. Various impacted clusters and their spatiotemporal properties were identified with field data. From this data, roadway users can reroute their trips, and city officials can take the right actions to recover the affected areas. The information resulting from the developed framework would be significant enough for roadway users and city officials to cope with flooding.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.214-227
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• 2021

The purpose of this study is to find the driving difficulty of automated vehicles in terms of road infrastructure operation. It was judged out of this study that the level of automated driving would be enhanced if the road situation recognition ability was advanced through the presentation of infrastructure information during the difficult driving situations. The difficulty evaluation index was divided into three stages, and a survey of experts and an AHP were conducted. The result of the AHP showed that the driving difficulty of the interrupted flow was much higher than that of the uninterrupted flow. The AHP results also showed that and the driving difficulty of unsignalized intersections and roundabouts under an interrupted flow was evaluated as the highest. The top six driving situations with high difficulty were also evaluated to occur under unsignalized intersections and roundabouts.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.21-29
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• 2019

Take-over requests in semi-autonomous cars must be handled properly in the case of road obstacles or curved roads in order to avoid accidents. In these situations, situation awareness and appropriate decision making are essential for distracted drivers. This study used a driving simulator to investigate the components of auditory-visual information systems that affect safety, workload, and trust. Auditory information consisted of either voice guidance providing situation awareness for the take-over or a beep sound that only alerted the driver. Visual information consisted of either a screen showing how to maneuver the vehicle or only an icon indicating a take-over situation. By providing auditory information that increased situation awareness and visual information that aided decision making, trust and safety increased, while workload decreased. These results suggest that the levels of situation awareness and decision making ability affect trust, safety, and workload for drivers.