• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.500-506
• /
• 2012

좌심실보조장치의 모델과 안전한 장치 구동을 위한 흡입현상 검출을 위한 방법을 제안한다. 좌심실보조장치인 축류혈액펌프는 심장에 문제가 있는 환자를 보조하기 위하여 사용되어 왔다. 축류혈액펌프는 비맥동성 펌프이며, 맥동성 펌프에 비하여 작은 크기와 효율성과 같은 장점이 있으나, 안전한 펌프 운전 조건을 결정하는 데 어려움이 있다. 축류혈액펌프는 정상상태와 흡입상태와 같은 상이한 펌프 동작 상태를 가지며, 이는 좌심실에서 흡입현상 발생여부에 좌우된다. 퍼지 subtractive 클러스터링 기법을 이용하여, 이와 같은 동작 특성을 가지는 축류혈액펌프 모델을 개발하며, 개발한 펌프 모델을 이용하여 흡입현상 발생 전후의 펌프 혈류량을 추정한다. 또한 퍼지 subtractive 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실에서 흡입현상 발생여부를 감지할 수 있는 흡입현상 검출 모델을 개발한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.18-34
• /
• 2021

교통사고 사망자 중 보행자 사망자는 약 40%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 이는 OECD 회원국 평균 약 2배 정도의 수치로 보행자의 안전관리가 시급한 실정이다. 이처럼 심각성이 높은 보행자 사고의 감소를 위해서는 일반 운전자보다 교통사고 발생 가능성이 높은 고위험 운전자(초보, 고령, 상용차 운전자)에 대한 사고 감소 방안이 선행 적용될 필요가 있다. 이에 본 연구는 보행자가 돌발적으로 횡단하는 위험상황이 구현된 주행시뮬레이터를 활용하여 교통사고 감소 방안 중 하나인 안전운전 교육의 수행 전후 보행자 돌발 횡단 상황에서 고위험 운전자의 운전행태 개선 효과를 분석하였다. 초보 운전자와 고령 운전자의 경우 대부분의대리 안전 지표에서 운전행태 개선을 보이지 않았고, 상용차 운전자만이 안전운전 교육으로 인한 운전행태 개선 효과가 나타났다. 이러한 결과는 초보 운전자와 고령 운전자의 경우 안전 교육 이외에 보행안전 인프라, 운전자 주행 보조 시스템 등의 추가적인 보행자 사고 감소 방안이 필요하다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 고위험 운전자에 의한 보행자 사고의 감소 방안을 수립하는데 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.616-618
• /
• 2012

본 논문에서는 터널 내 환경에서 2차 사고의 위험성이 되는 정지차량, 보행자와 같은 유고상황 검출 시스템의 안전성을 확보하고 효율성을 증대시킬 수 있도록 하기위해 차선검출알고리즘에 기반하여 카메라 이동을 조기에 감지하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 다른 컬러변환 및 복잡한 계산량 증가 없이 입력되는 RGB 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 차선을 검출함으로써 카메라 이동을 감지한다. 제안하는 알고리즘은 직선을 찾는 알고리즘에 비해 수행시간을 단축시킬 수 있으며 실시간 처리에 용이함을 알 수 있으며 운전보조안전시스템에서 활용 가능함을 알 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.149-155
• /
• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.318-321
• /
• 2011

도로 주행 시 운전을 보조하고 안전 운전을 지원하기 위한 기술인 도로상황인지 시스템에 있어 효율적인 차선 차간 검출 기법은 위의 핵심적인 기술이다. 실시간으로 수집되는 도로 상황 영상 데이터 분석에 대한 처리 시간을 단축하기 위하여 각각의 영상 프레임에 대해 관심 영역을 설정한 후 허프 변환을 적용하였다. 본 논문은 카메라로 수집되는 도로 상황 영상에 관심 영역 설정을 통한 실시간 차선 차간 인식에 관한 연구로서, 차선과 차간 인식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제21권5호
• /
• pp.54-58
• /
• 2013

In recent days, vehicles have become equipped with electric systems that assist and help drivers driving safe by reducing possible accidents. LDWS(Lane Departure Warning System) and LKAS(Lane Keeping Assistant System) are involved in assist systems, especially for lateral motion of vehicles. Sudden and inattentive lateral motion of vehicles due to drivers' fatigue, illness, inattention, and drowsiness are major causes of accidents in highway. LDWS and LKAS provide drivers with warnings or assisting power to reduce any possibilities of accidents. In order to prevent or minimize the possibilities of accidents, lateral motion control of vehicles has been introduced in this research. DGPS/RTK(Differential Global Positioning System/Real Time Kinematics) and GIS(Geographic Information System) have been used to obtain the current position of vehicles and decide when activate controlling lateral motion of vehicles. The presented lateral motion control has been validated with actual vehicle tests.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.788-793
• /
• 2014

본 연구에서는 선박용 해수펌프에 회전수를 제어할 수 있는 인버터를 설치하여 효율적인 유량제어를 통한 소비전력 절감효과를 확인하고 해양생성물 부착방지시스템(MGPS)이 미설치된 곳에서 해수펌프의 유량제어가 시스템에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 실험은 항해중이나 정박중 항시 운전되고 있는 목포해양대학교의 실습선의 보조해수펌프와 냉동기 해수펌프를 이용하였으며, 정박과 국제항해로 구분하여 실험하였다. 연구 결과 해수온도가 $18^{\circ}C$이하인 경우 펌프회전수는 58.3 % 감소시켜 운전이 가능하였으며 50 %의 소비전력 절감효과가 있었다. 해수온도가 $34^{\circ}C$까지 상승하여도 펌프의 회전수는 91.6 %로 운전이 가능하였으며 20 %의 소비전력 절감효과가 있었다. 또한 해양생성물 부착방지시스템이 설치되지 않은 곳에서는 펌프의 회전수를 낮추어 유속이 저하하면 해양생성물의 부착을 가증시키는 결과를 알게 되었다.

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

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.621-626
• /
• 2015

This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

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