• 한국도로학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.103-109
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• 2012

운전자의 인적요인분석을 위한 기초자료를 제공하는 디지털 운행기록계에서는 GPS 속도, 방위각, RPM정보 등 극히 제한된 운행정보만을 기록하여 실제 운전자의 운전행태를 분석하는 데는 많은 한계가 있다. 또한, 현재 상업화가 활발히 이루어지고 있는 차량용 블랙박스는 운전자의 운전행동보다는 차량에 대한 위험사항을 기록하고 있는 방식으로서 운전자의 실제 운전행태를 분석하기에는 많은 문제점을 보이고 있다. 따라서 기존의 교통안전관련 연구들을 살펴보면 인적요인분석에 필요한 운전자의 위험운전분석이 극히 제한적으로 이루어져 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 사업용자동차의 위험운전유형과 각 운전유형을 결정하는 임계치를 이용하여 버스운전자의 운전행태를 분석하였다. 또한, 버스운전자에게 위험운전에 대해 단말기를 통해 실시간으로 경고정보를 자동 제공하여 실시간경고정보에 따른 효과분석을 실시하였다. 운전자들의 행태분석에 대한 해석은 차량의 가속도 센서와 회전 각속도 센서의 종방향 가속도(Ax), 횡방향 가속도(Ay), 회전 각속도(Yaw rate) 등에 대한 분석을 통해 이루어졌다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.85-95
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• 2009

2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타버스)의 교통사고 건수는 당 해 교통사고 건수의 3.5%에 해당하지만 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 경고 정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량 동역학 데이터를 저장?판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전 판단장치에서 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 유형에 따른 임계값을 개발하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.505-515
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• 2000

본 연구는 하천에서 호우의 발생에 따라 하천 유출수문곡선을 예측코자 블랙박스모형의 신경망이론을 적용하여 수문학적인 문제를 규명하고자 하였다. 이를 위해 신경망 이론 중 Levenverg-Marquardt 방법에 의한 오차역전파 알고리즘과 Radial Basis Function Network(RBFN)를 이용하여 IHP 대표유역인 보청청유역에 수문곡선을 적용하여 선행유출량 예측과 미학습 유역의 적용성을 검토하였다. 그 결과 복잡하고 비선형적인 수문계의 강우-유출 과정의 학습에 있어 RBFN은 은닉층에서 자율학습, 출력층에서 지도학습의 두 단계로 나누어 학습을 함으로서 BP 알고리즘보다 학습시간이 빠르게 나타났고, 선행유출량의 예측결과 여러 통계적 지표에서 RBFN이 BP 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 미학습 유역의 적용성 검토에서도 BP알고리즘과 RBFN 모두 첨두치가 비교적 실측자료의 경향과 비슷한 경향으로 나타났다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권2호
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• pp.171-184
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• 2013

Frequently faced with dangerous situations, for evidentiary purpose in case of civil and criminal liability challenges, car drivers in Korea have been armed with so-called 'black boxes'; however, which are just video recorders in vehicles rather than real 'black boxes' that are equipped in the airplanes. In the United States, they are called EDRs(Event Data Recorders), more technically, which means that they record data of events happened while driving, such as velocity changes, airbags deployment, seatbelt wearing etc. just like in the airplanes. EDR technology is quickly becoming more advanced, more widely available, and less expensive; however, new concerns are emerging : the privacy of drivers. In U. S., vehicle manufacturers and insurance companies and the governmental agencies including the courts and legislatures are the main parties in terms of the EDR concerns. In order to determine the best way to regulate EDR, it is necessary to balance all the merits, such as safety, privacy, truth, justice and efficiency, to support a legal framework regulating the EDR concerns. This article, in light of the regulation of EDR and experience therof in the United States, examines EDR technology itself, particularly with respect to the automobile industry, describing its history, its current state, and trends that may change it in the future; and explains how the National Highway Transportation Safety Agency (NHTSA), legislatures, courts have approached EDR data. At the early stage of regulation on EDRs in Korea, examining U. S. legal framework and usages would help for successful establishment of legislation and regulation.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권6호
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• pp.352-358
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• 2012

Purpose: The inexpensive black box system was developed to acquire and save driving information, to give the slope information, and to transmit SOS and theft signal. Method: The device consists of a main micro controller to acquire and save data, a GPS sensor module, a CDMA module, a touch LCD module, a RF (Radio Frequency) ID module, a SD (Secure Digital) card module, an emergency electric power source, a theftproof circuit, and a sensing device. The sensing device consists of a 8 bit micro controller, a accelerometer to detect impulse, two slope sensors to detect roll and pitch angle and a circuit to detect operation of 6 lighting devices. Results: Test results are as follows: 1) a tractor can be start up only with an electronic key (password or RFID card), 2) theft signal was transmitted when a tractor moved without an electronic key, 3) SOS was transmitted at conditions that rollover or crash happened. 4) 5 more than per 1s data are recorded at 5 minute intervals as new file name in SD card. Conclusions: This system can be used to save travelling record, reduce accident, prevent theft and rescue life in the accidents.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.9-16
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• 2017

본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량에서 차선을 검출하고 차선이탈여부를 확인 및 경고처리할 수 있는 영상기반의 알고리즘을 제안한다. 차량 탑재된 카메라 영상을 이용하여 차선을 검출하는 경우, 도로면 위의 다양한 표지로 인하여 오검출률이 증가하거나, 터널 통과시 터널 내의 조명 효과로 인해 노랑색의 중앙선이 미검출되거나 또는 우천시 차선 검출이 쉽지 않은 문제들을 안고 있기 때문에 제안된 알고리즘은 이러한 문제점들을 해결하는 데에 초점을 맞추었다. 또한 제안된 알고리즘은 검출된 차선 정보를 이용하여 차로 내에서 한쪽으로 치우치는 정도를 판단하여 차선 이탈 여부를 확인하고 경고처리할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 블랙박스를 통해 얻어진 실제 도로주행 영상을 이용하여 도로의 조명변화가 심하거나 노면에 표시가 있는 환경에서의 테스트 하였고, 실험 결과 높은 검출률을 보이는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.123-129
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• 2014

복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-19
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• 2015

본 논문은 실제 블랙박스 영상을 통해 추적한 차량의 실제 경로 또는 사용자가 UI를 통해 그린 차량의 이동 경로를 이용하여 사실적인 3차원 차량 충돌 장면을 물리 시뮬레이션을 통해 생성하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 사용될 차량의 3차원 경로의 획득, 물리 기반 시뮬레이터 상에서 사용자가 원하는 경로대로 3차원 차량 모델을 적은 오차로 제어하는 경로 추적 알고리즘, 그리고 남아있는 오차를 보다 더 줄여주는 경로 최적화 알고리즘을 조합하여 사용자의 의도에 맞는 정확한 경로에서의 차량 충돌 장면을 재현하도록 도와준다. 또한 차량 충돌로 인한 차체의 변형을 차량 모델 골격의 세분화를 통하여 실시간으로 시뮬레이션 하여 실제 교통사고 시의 차량의 충돌 장면이 최대한 가상공간에서 사실적으로 재현되도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.542-550
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• 2015

일반적으로 새로운 SSD(Solide State Drive)를 개발할 때는 이전 세대 제품의 소프트웨어 플랫폼을 재사용하게 된다. 따라서, 이전 세대 제품을 평가할 때 사용했던 동일 테스트 케이스를 이용하여 새로운 제품을 평가하면 여러 가지 이점이 있을 수 있지만, 우선순위 또는 가중치가 고려되지 않음으로 인해 평가 리소스의 사용에 비효율성이 존재하게 된다. 이와 같은 시간적, 공간적인 리소스 낭비에 의한 비효율 발생을 방지하기 위해 새로운 방법을 제안한다. 이전 세대 제품의 평가 데이터 분석을 통해서, 불량을 검출해 낼 수 있는 가장 높은 확률의 테스트 케이스의 조합을 찾아내고, 이를 활용함으로써, 평가에 사용되는 리소스의 낭비를 최소화 시키는 방법이다. 소프트웨어가 재사용될 경우, 플랫폼 코드를 베이스로 두고, 수정 또는 추가되는 모듈의 코드가 플랫폼 코드에 통합되는 특징을 가진다. 이러한 특징 때문에 코드가 통합되는 부분에 이전과 유사한 타입의 불량이 다수 존재하게 되는 것이며, 기존 평가에서 가장 높은 확률의 불량 검출율을 가진 평가 조합을 검증에 적용함으로써 내제되어 있는 불량을 조기에 검출할 수 있게 되는 것이다. 이와 같이, 다음 세대 제품의 불량들을 조기에 검출할 수 있다면, 이는 불량 개선에 드는 비용을 최소화 시킬 수 있다는 것을 의미한다.