Current black boxes have a problem of storing unnecessary imagery data recordings without data classification. For this reason, users have to erase videos every time. This method is inadequate for black boxes with limited memory capacity. In this paper, we design and implement a system that recognizes traffic accident situations and saves these recordings by classifying them according to weighted values. The system was made to save video recorded at a 30-sec interval of every event to black box folders by changing names based on weighted value data under the external environment in a 1:10 scale model car. Based on this, when the tests were performed as a major car accident while driving, the videos were created in w2 folder, and when the tests were performed as a minor car accident while stopped, the videos were created in w1 folder.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.187-190
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2015
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.308-312
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2007
최근 차량용 블랙박스는 단순히 차속 및 주행 거리를 기록하는 차량 운행 기록기의 기능을 넘어, 각종 센서 및 영상 처리, GPS 장치 등을 통하여 수집된 정보를 토대로 자동차 사고 분석이나 부품 결함을 발견할 수 있는 기능을 추가 하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문은 자동차로부터 얻을 수 있는 정보를 다각도로 분류해 보고 자동차 사고 중 가장 놓은 비율을 차지하고 있는 차대차 사고재현을 위한 필수적인 파라미터를 선정함으로써 제한된 프로세싱 자원 하에서 사고 재현 효과를 극대화 할 수 있는 영상 블랙박스 모델을 제안하고 수집된 파라미터의 분석 절차를 제시한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.2859-2864
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2013
Recently, a great attention has been paid to a car black box device in the automobile markets besides it provides an accident re-construction based on the data which contains audio, video, and some meaningful driving information. Also, it is expected that the device will get to promote around public transit and the market will greatly grow within a few years. Thus, this research conducted of preference the influencing factors in decisions purchase of auto black box. Factors influencing in decisions purchase of black box were divided safety, functionality, differentiation, economics. A questionnaire survey was conducted to those who worked in a black box company. This study suggests practical and theoretical implications of factors influencing purchase decisions based on the results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.1
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pp.475-481
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2014
Recently, it is used to apply various improved methods to determine the cause of traffic accidents. However, most of vehicle black box usually start to store the video information by an event trigger in case that the impact value at that time exceeds the threshold impact value as compared the threshold impact value saved in advance with the current impact value. there are problems with above method that a lot video information should be saved in the memory card of the vehicle black box, and the user should delete the unwanted video information every time because of unclassified video store. In this paper, we propose the ontology-based context aware algorithm that the vehicle black box recognize the situation, and then remove the video data with a low weighting factor by itself for efficient memory management.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.11
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pp.427-438
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2016
Car blackboxes record the information and status of driving. Since blackboxes are commonly used in daily life, the usage of video data recorded from blackboxes is increasing for investigating. Investigators use a own analysis tool suitable for their blackbox provided by the manufacturer in order to check the data. But the tools are not enough to use in the digital forensic analysis because they are dependent on a specific model of blackbox and provides ungeneralized functions. Moreover, if the manufacturer is bankrupt, then their own tools can not be obtained also. Therefore, the way data are stored in the blackboxes which are now in the market are investigated and the features and limitations which have blackbox's own analysis tools are checked. And a comprehensive tool for the analysis of blackboxes is designed and implemented as in this paper.
Lee, Sangmin;Jung, Daejin;Choi, Jaeyoon;Shim, Jaekyun;Ahn, Jung Ho
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.6-9
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2015
현대인들의 생활수준 향상과 기술의 발전에 따라 보안, 안전 등 미처 고려되지 않던 분야들이 다양한 영역에서 부각되면서 CCTV, IP카메라, 차량용 블랙박스와 같은 영상기반 시스템에 대한 시장수요가 증가하고 있다. 이에 맞춰 다양한 영상기반 시스템들이 개발되고, 개발 단계에서 낭비되는 시간을 줄이기 위해 프로토타이핑의 필요성이 대두되고 있지만 기존의 프로토타이핑을 위한 도구는 비용이나 속도측면에서 제한적이다. 본 논문에서는 영상기반 시스템 중 블랙박스의 하드웨어를 풀 시스템 에뮬레이터를 이용하여 모델링하고 수행되는 명령어 추출을 통해 시스템의 특성을 예측할 수 있는 하드웨어 프로토타이핑 도구를 제안한다. 또한 ARM 시스템용으로 컴파일 된 프로그램의 실행 여부를 확인하고, 프로그램을 구성하는 명령어와 추출도구를 통해 추출된 명령어를 비교하여 동작을 확인한다.
How would technoscientists collaborate in their technoscientific practices? Based on the ethnographic research done at NRI(Neuroscience Research Institute), this research shows how collaboration occurs in/outside the interdisciplinary laboratory. As previous studies show, collaboration makes researches possible that otherwise would have been impossible. Korean technoscientists who are situated in the scientific periphery, practice contextualized collaboration in their labs. These collaborations are invisible before opening the black box of the lab. But it acquires visibility after certain incidents such as collaborations, debates and discussions, malfunctioning of the instruments, and networking with other actors occur. These networks again become invisible after the certain incidents end. However these blackboxing and whiteboxing (opening the blackbox) processes occur simultaneously in various levels, it is almost impossible to identify them separately. In real technoscientific practices, blackboxing and whiteboxing do not occur distinctively. They almost always occur at the same time on multi-layered levels, hence forming the 'grey box' of technoscientific practices. Lastly, collaborations inside laboratory have in/visible features, because laboratories function as Foucauldian heterotopias.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.1199-1202
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2014
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
An, Kyuhwang;Won, Taeyeon;Park, Sangmin;Jang, Kyoungbae;Seo, Hwajeong
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.8
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pp.1018-1023
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2019
Since 2010, vehicle black boxes have become popular with many people, if there is no record of the vehicle accident scene, or if the offender deliberately deletes the image data, the victim succeeds. The biggest advantage of blockchain is that it is impossible to modify and delete data by data distribution storage. The biggest disadvantage is that sensitive data is also distributed. In this paper, we propose a blockchain method for the black box by using the advantage of shared block data and we intend to solve the problem of personal information leakage which is a disadvantage of blockchain by storing sensitive information stored in a blockchain in a private server by LINK blockchain with a private server. We also attached code(Github) and demonstration video(Youtube) linking LINK blockchain with the private server in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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