최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.
최근 스마트폰, 블랙박스, EDR등에서 자동차 네트워크인 OBD-2를 이용하여 자동차 실시간 제어 데이터를 알 수 있게 되었다. 각각의 장치(스마트폰, 블랙박스, EDR등)에서는 OBD-2에서 자동차 데이터를 수신 받을 때 사용되는 통신은 각각 Wifi, 블루투스를 이용한다. 하지만 각각 통신 네트워크 방식이 달라 만약 사용자가 제품을 바꾸면 OBD-2 커넥터를 새로 사거나 바꾸어야 하는 단점이 존재한다. 본 논문은 이러한 단점을 보완 하고자 각 장치에서 대부분 사용되어 지는 Bluetooth와 Wifi 네트워크를 통합하여 사용자가 1개의 리더기 만으로도 어느 장치에서든지 OBD-2 네트워크에서 자동차 실시간 제어 데이터를 알 수 있는 OBD-2 네트워크의 송, 수신을 위한 통합 하드웨어를 설계 하였다.
임베디드 소프트웨어는 하드웨어 소프트웨어의 결합력이 매우 높기 때문에 전체 시스템에 대한 사용 시나리오 기반의 블랙박스 테스트가 주로 수행된다. 본 논문은 블랙박스 테스트로 발견된 결함에 대한 디버깅이 쉽지 않음에 착안하여 테스트와 디버깅 활동 연계를 지원하는 자동화 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 테스트 결과로부터 결함 원인과 위치 추적이 가능한 디버깅 전략을 수립하는 방안과 이를 기반으로 이뮬레이터 환경에서 자동 수행되는 테스트 스크립트 자동 생성하는 방안으로 구현된다.
본 연구는 오토바이에서 생성되는 유선통신 신호와 GPS를 이용한 속도를 수집하여 헬멧에 전송하여 스마트폰을 이용해 현재 위치정보와 오토바이에서 전달되는 속도 정보 등을 저장한 블랙박스 App과 무전 기능인 멀티통신 App을 개발했다. 또한 오토바이에서 생성된 속도 데이터나 신호 데이터값을 거치대를 통해 헬멧으로 전달되어 헬멧에 Headup Display를 통해 운전자에 전달하는 Headup Display를 탑재한 헬멧을 연구개발 하였다. 본 연구의 결과물은 오토바이 등 여러 사람이 함께 이동하면서 서로의 정보를 실시간으로 공유할 수 있어서 효과적으로 활용할 수 있다. 연구의 한계점은 연구소에서 실험적으로 개발 운용한 모델로서 상업적인 접근에 대한 구체적인 방안이 필요하다.
산업의 발전과 경제성장을 바탕으로 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 대한민국은 OECD회원국중 교통사고 발생건수가 높은 편이고 사망자수 또한 상위에 랭크되어 있다. 이러한 사망자 수는 각 나라별 교통사고 발생건수 대비 사망자수와 비교시 높은 사망률을 보이고 있다. 또한 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 블랙박스와 사고발생 통보 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 사고 발생시 충격 임계점을 계산한 후 사고 발생을 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 전송한다, 또한, 교통사고 발생 후 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 블랙박스를 접목한 차량용 응급상황 감지 및 통보 시스템을 설계 및 구현하였다.
추천시스템은 개개인의 성향에 따른 맞춤화 추천이 가능하기 때문에 음악, 영상, 뉴스 등 많은 분야에서 관심을 받고 있다. 일반적인 추천시스템 모델은 블랙박스 모델이기 때문에 추천 결과에 따른 원인 도출을 할 수 없다. 하지만 XAI 의 모델은 이러한 블랙박스 모델의 단점을 해결하고자 제안되었다. 그 중 KGAT 는 Attention Score 를 기반으로 추천 결과에 따른 원인을 알 수 있다. 이와 같은 AI, XAI 등의 딥 러닝 모델에서 각각의 활성화 함수는 상황에 따라 상이한 성능을 나타낸다. 이러한 이유로 인해 데이터에 맞는 활성화 함수를 적용해보는 다양한 시도가 필요하다. 따라서 본 논문은 XAI 추천시스템 모델인 KGAT 의 성능 개선을 위해 여러 활성화 함수를 적용해보고, 실험을 통해 수정한 모델의 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 주행 중 차량의 상태를 실시간으로 모니터링함과 동시에, 페달 조작 여부를 확인할 수 있는 영상 촬영 및 저장 시스템을 제안한다. 개발된 차량 운행 정보 블랙박스는 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별하고 수집한다. 이 데이터는 비동기 방식으로 처리되며, 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용해 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 특히, 멀티스레드를 활용하여 ECU 정보를 페달 조작 여부 영상에 표시하는 동시에 녹화하고, CSV 파일로 SD 카드에 실시간으로 저장한다. 수집된 차량 데이터와 영상 데이터는 예기치 못한 사고 발생 시 운전자의 과실 비율 측정과 대처행동을 입증하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 차량 정비 시 참고 자료로 활용될 수 있다.
데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.
웹 어플리케이션은 프레임워크가 제공하는 라이브러리를 재사용해서 구현하며, 다계층 아키텍처를 갖는다. 또한 사용자 요청을 처리하기 위해, 화면에서 시작하여 해당 웹 어플리케이션 구성 컴포넌트를 실행하고 데이터베이스를 경유하여 다시 화면으로 돌아오는 실행 흐름, 즉 비즈니스 로직을 갖는다. 웹 어플리케이션을 효과적으로 테스트하기 위해서는 이러한 웹 어플리케이션의 특징을 반영하는 테스트 방안이 필요하다. 본 논문은 웹 어플리케이션 테스트를 위해 사용자 화면으로 테스트를 수행하되, 웹 비즈니스 로직 상의 인터페이스 테스트 커버리지로 검증하는 방법을 제안한다. 이를 자동화한 테스트 도구인 Testopiacov를 통해 웹 어플리케이션을 테스트하고 그 결과를 통하여 제안하는 웹 어플리케이션 테스트 방법을 분석한다.
Preneel, Govaerts, Vandewalle은 1994년 [13]에서 블록 암호를 이용한 충돌 저항 해쉬 함수의 구성에 관한 64 가지 방법을 고려하였다. 그들은 64 가지 방법 중에서 12 가지가 안전하다고 주장하였으나 이에 대한 엄밀한 증명은 제시하지 않았다. Black, Rogaway, Shrimpton은 2002년 [2]에서 위의 64 가지 방법에 대하여 수학적 정의를 토대로 엄밀하게 분석한 결과를 제시하였다 그들은 블랙 박스 안전성 모델 하에서 타 가지의 압축 함수들 중 12 가지가 충돌 저항 해쉬 함수가 되며 이에 대응하는 64 가지의 화장된 왜쉬 함수들 중에서 20 가지가 충돌 저항 해쉬 함수가 됨을 증명하였다. 본 논문에서는 Preneel, Govaerts, Vandewalle이 제시한 64가지 방법을 기초로 하여 블록 암호를 이용한 UOWHF의 구성 방법에 대한 최초의 결과를 제시한다. 본 논문에서는 Black, Rogaway, Shrimpton이 사용한 블랙 박스 안전성 모델을 통하여 64 가지의 압축 함수 집합들 중에서 30 가지의 압축 함수 집합들이 UOWHF가 되며 이에 대응하는 64가지의 확장된 해쉬 함수 집합들 중에서 42 가지가 UOWHF가 됨을 보일 것이다. 이러한 결과는 또한 CRHF를 구성하는 것보다 UOWHF를 구성하는 것이 용이하다는 것을 간접적으로 시사한다. 또한 본 논문의 중요 결과들 중 하나는 블랙 박스 모델 하에서는 UOWHF의 안전성을 위하여 일반적으로 널리 알려진 안전성 모델 하에서는 필수적인 마스크 키들이 필요하지 않다는 것이다. 이는 UOWHF의 효율성을 매우 향상시킴을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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