• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.427-430
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• 2012

최근 차량용 블랙박스, 자동 운전 시스템, 어라운드 뷰 시스템 등과 같은 운전자의 편의와 안전을 위한 장치 및 시스템들이 개발되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 구글(google)의 자동 운전 시스템(Auto Car Driving System)과 현대 모비스(hyundai mobis)의 AVM 시스템(Around View Monitoring System) 등의 다양한 차량용 편의장치 시스템들이 등장했다. 위와 같은 다양한 ECU들을 관리하기 위한 서버 및 저장 장치 역할을 할 수 있는 고사양의 Car PC의 장착이 필수적이다. 기존의 AVM 시스템은 차량 주변을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 또는 별도의 차량용 네트워크를 통해 임베디드 시스템 또는 SoC(System On Chip)형태의 하드웨어 기반으로 개발되고 있다. 하지만 고사양의 Car PC 기반에서는 별도의 비용없이 소프트웨어로 구현이 가능하다. 본 논문에서는 차량의 전 후 좌 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템(Around-View Monitoring System)을 위한 카메라 보정 및 정합 처리 모듈 및 AVM 시스템을 Windows를 O/S로 하는 PC 내부에서 기존의 AVM 시스템을 이용하여 화면에 전 후 좌 우 버튼을 각각 만들어 버튼을 터치했을 때, 각 버튼에 해당되는 영상이 AVM 시스템과 함께 출력되도록 하거나 디스플레이에 Full 버전으로 출력되도록 S-UI(Smart User Interface)를 설계 및 구현한다. 제안하는 AVM 시스템과 기존의 AVM 시스템의 성능과 기능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가 비용이 발생하지 않는 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.152-164
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• 2015

최근 반도체 기술, 센서 기술 및 이동통신 기술의 발전으로 스마트 자동차 기술 연구 개발이 진행 중에 있다. 사회가 발전함에 따라 차량이 증가하였고 사고에 대한 위험은 점차 높아지고 있다. 그에 따라 기존의 차량용 블랙박스 외에 차량의 각종 센서 정보를 활용하여 운전자에게 다양한 정보를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 간의 통신기능을 포함하고, 주변의 정보를 습득하여 제공할 수 있는 스마트 카메라 장치를 설계 및 구현하여, 장치에 포함된 카메라로부터 입력 받은 영상을 분석하여 획득한 정보를 영상 메타데이터화 하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 또한 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완하기 위해 관심영역을 설정하는 S-ROI(Static-Region Of Interest), D-ROI(Dynamic-Region Of Interest) 방식을 고안하였다. 실험을 통해 영상처리 속도가 전체영상 분석에 비해 S-ROI의 경우 3.0배, D-ROI의 경우 4.8배 향상함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.119-130
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• 2009

본 연구의 목적은 DVR(Driving Video Recorder)의 이용이 교통사고 저감과 교통사고 처리 비용의 절감에 얼마나 효과가 있는 지 살펴보고, DVR의 설치가 택시 운전자의 운전태도 변화에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 본 연구를 위한 데이터는 부산 택시운전자를 통해 획득하였으며, 실증적인 분석을 위해 구조방정식 모형과 two-way ANOVA를 이용하였다. 본 연구의 개략적인 결과는 DVR 이용 후 부산 법인 택시 회사 4개소에서 교통사고가 평균적으로 32.7% 정도 감소하는 것을 보여준다. 뿐만 아니라 DVR의 이용은 택시 사고 처리 비용의 측면에서 택시 업체의 경제적 이익에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 더구나 본 연구는 DVR 이용자 집단과 비 이용자 집단 간의 운전태도의 차이를 확인할 수 있었고, 운전자들의 운전태도에 미치는 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 구분할 수 있었다. 본 연구는 '태도', '주관적 규범', '행동통제력 지각' 요인이 '행동 의도' 요인을 거쳐 간접적으로 DVR 장착이라는 계획된 '행동'에 미치는 영향력과 '행동통제력 지각' 요인이 직접적으로 '행동' 요인에 미치는 영향력을 정량적으로 도출하였다. 결론적으로, 본 연구는 교통안전법에 의거 사업용 자동차에 의무적으로 운행기록장치(차량용 블랙박스)를 설치할 때 영상기록장치의 영상기록기능을 추가하는 것을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.15-28
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• 2008

교통사고의 여러 요인 중 대부분의 사고가 운전자의 특성과 운전행태가 교통사고에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 2006년 경찰청 사고건수 자료를 통하여 파악 할 수 있다. 현재 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 출시되고 있으나 위험운전 유형에 대한 명확한 분류가 이루어지지 않아 그 효율성이 매우 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 운전자로부터 발생할 수 있는 위험운전 유형을 발생 원인을 중심으로 7가지의 대분류와 이를 좀더 구체화한 16가지의 소분류로 재정의 하였다. 또한 재정의 된 위험운전 유형에 대한 분석을 위하여 차량거동상태에 따른 모든 차량데이터를 취득 분석할 수 있는 Data-logger를 개발하였다. 개발된 Data-logger는 시험차량으로부터 실시간으로 전송되는 가속, 감속, Yaw rate, 영상데이터 등을 이용하여 운전자로부터 발생 할 수 있는 위험운전 유형을 검출하여 실시간으로 위험운전에 대한 경보를 제공할 수 있는 시스템 및 향후 안전운전 관리 시스템을 구축할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1778-1784
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• 2016

본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.341-347
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• 2015

본 논문에서는 중소형 선박에 적합한 저가의 VDR(Voyage Data Recorder)시스템을 설계하고, 해양 항법시스템의 효율성 향상을 위해 해양 항법시스템과 VDR이 시리얼 통신 혹은 이더넷 기반으로 데이터 통신을 하여 VDR에 연계된 항해통신 장비 및 센서 등의 데이터들을 항법시스템에 저장 및 출력할 수 있도록 구현하고자 한다. 또한, 육상에서 VDR의 기능과 동일한 역할을 수행하는 "차량용 블랙박스"(차량 위치, 영상, 음성저장)와 같이 VDR 고유 기능을 통한 정확한 해난 사고 원인 분석이 가능하게 중소형선박에도 확대 적용하고자 소형 경량화로 설계하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2677-2685
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• 2013

차량에서 수집된 차량 운행 데이터는 차량에서 발생한 영상 데이터 및 센싱 데이터가 그대로 기록된 것이기 때문에 외부에서 차량에서 일어나는 일을 분석하여 판단할 수 있는 객관적인 데이터로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 차량의 움직임 및 운전자의 조작 상태를 감지하고 분석하여 실제 도로 상황에서 차량 충돌 사고가 발생했을 때, 차량의 움직임, 운전자의 각종 조작상태, 충돌 펄스 및 충돌과 관련된 신호들을 감지하고 저장하여 분석하는 사고 상황감지 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템에서는 충돌 직전 운전자의 반응, 차량의 조작 상태 및 물리적인 움직임에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집하여 분석한 차량 운행 데이터는 충돌 사고가 발생했을 때, 사고 원인을 규명하고 공정한 사고처리에 이용할 수 있으며, 운전자의 운전 습관을 파악하여 잘못된 운전 습관의 교정 및 유류비 절감 등의 효과를 얻을 수 있다.

• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.47-53
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• 2016

인터넷이 급속히 발달하는 가운데 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등의 기기에서 수집되는 방대한 영상 데이터가 소셜 미디어 사이트를 통해 빠르게 공유되고 있다. 소셜 미디어 공유 사이트에서는 일반적으로 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 멀티미디어를 공유하는 방법이 쉬워지고 그 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이미지에 태그를 붙여야 하는 일은 번거로움이 되고 있다. 또한 태그가 잘못 붙여지거나 안 붙은 경우에는 이미지 검색 정확도가 떨어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 이미지의 내용정보를 이용하여 자동으로 이미지로부터 태그를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ImageNet에서 제공하는 대용량의 이미지 데이터와 라벨을 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법으로 학습시킨 후, 인스타그램 이미지로부터 라벨 정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨 정보를 이용하여 자동 태깅한 후, 검색에 활용했을 때 인스타그램의 기존 검색보다 높은 정확도를 가지고 있음을 알 수 있었다.