• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.456-458
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• 2012

운전 중 휴대전화의 사용은 교통사고 유발의 주요한 원인이며 운전자들은 운전 중 안전한 휴대전화 이용을 위해 핸즈프리, 블루투스 등의 다양한 방법을 이용해왔다. 하지만 이 방법들은 직접적인 접촉을 한번 이상 요구하기 때문에 이 과정에서 운전자의 주의 집중이 흐트러질 소지가 있다. 본 연구에서는 운전 중 안전한 스마트폰 사용을 위하여 전자기기에서 광범위하게 적용이 증가하고 있는 모션인식에 기반한 모션 디자인을 제안한다. 먼저 대상 모션을 선정하기 위하여 운전 중 발생할 가능성이 많은 모션을 정의하여 설문 조사를 시행하고, 설문 결과를 바탕으로 5 가지의 모션을 선정하였다. 다음으로, 선정된 모션에 대하여 모션과 그 모션의 동작 수행이 연관성을 가지도록 디자인하고, 이를 위한 기술적 고려 사항을 제시하였으며, 마지막으로 이들 모션에 대하여 사용자의 편의성과 기억의 용이성을 실험적으로 검증하였다. 실험 결과, 제시한 모션 디자인은 기억의 용이성 부분에서 적절한 결과를 보였으며 모션과 행위의 연계성과 편의성에 대하여도 긍정적인 평가를 이끌어냈다. 이러한 결과는 향후 구현되는 모션 디자인의 방향을 제시할 수 있으리라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.449-452
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• 2012

운전 중에 주의를 분산시키는 요소는 대부분 인터페이스 조작에 있으며 교통사고의 직접적인 원인이 된다. 스마트 자동차에 대한 관심이 높아지면서 운전자 안전에 대한 다양한 연구가 모색되고 있다. 순간의 시선이동으로 인해 판단력과 조작능력을 상실 할 수 있는 현재의 인터페이스는 안전성이 보장 되지 못한다. 본 논문에서는 이러한 운전자의 주의를 분산시키는 요소로 부터 안전성을 확보하기 위해서 차량 내 카메라를 이용하여 손동작을 인식하여 직관적인 제스처로 전화번호를 입력하거나 검색할 수 있는 안전한 인터페이스를 제안한다. 제안한 시스템은 직관적 동작과 TTS(Text To Speech)를 활용하여 사용자 편의성과 안전성을 높였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.4
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• pp.153-163
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• 2017

This research is based on the previous research that personally preferred safe distance, rotating angle and speed are differentiated. Thus, we use machine learning model for recognizing maneuvering modes trained per personal or per similar driving pattern groups, and we evaluate automatic driving according to maneuvering modes. By utilizing driving knowledge, we subdivided 8 kinds of longitudinal modes and 4 kinds of lateral modes, and by combining the longitudinal and lateral modes, we build 21 kinds of maneuvering modes. we train the labeled data set per time stamp through RNN, LSTM and Bi-LSTM models by the trips of drivers, which are supervised deep learning models, and evaluate the maneuvering modes of automatic driving for the test data set. The evaluation dataset is aggregated of living trips of 3,000 populations by VTTI in USA for 3 years and we use 1500 trips of 22 people and training, validation and test dataset ratio is 80%, 10% and 10%, respectively. For recognizing longitudinal 8 kinds of maneuvering modes, RNN achieves better accuracy compared to LSTM, Bi-LSTM. However, Bi-LSTM improves the accuracy in recognizing 21 kinds of longitudinal and lateral maneuvering modes in comparison with RNN and LSTM as 1.54% and 0.47%, respectively.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.10
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• pp.4801-4806
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• 2012

There are still problems have to solve for safety of driving comparing to the upgraded convenience of advanced vehicle. Most traffic accident is by uncareful driving cause of interface operations which are directive reasons of it in controlling the complicate multimedia device. According to interesting in smart automobile, various approaches for safe driving have been studied. The current multimedia interface embedded in vehicle is lacking the safety due to loss the sense and operation capacity by instantaneous view movement. In this paper, we propose a safe dialing system for safe driving to control dial and search dictionary by hand-gesture. The proposed system improved the user convenience and safety in automobile operation using intuitive gesture and TTS(Text to Speech).

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.700-707
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• 2018

Vehicles are used in daily life as convenient transport, it is important to authenticate driver because vehicles are controlled by driver. Especially, in these days, there is a discussion on introduction of Driving Under the Influence car-starting locking device installation for preventing accidents caused by Driving Under the Influence of alcohol, these car-starting locking device installation requires a lot of money and time. Suitable user authentication for solving user's inconvenience during the disabled and men of national merit to receive discount benefits is needed. In this paper, For solving these problems, we propose the efficient vehicle control and user authentication system for preventing driving under the influence and providing the disabled and men of national merit benefit based on driver authentication by using user's smartphone NFC communication and user's biometric information.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.3
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• pp.844-851
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• 2019

As wearable technology is becoming more common and a part of our lives, there have been many efforts to offer various smart services with wearable devices, such as motion recognition, safety of driving, and so on. In this paper, we present a method that exploits the 9-axis inertial sensors embedded in a smartwatch to identify whether the user is a vehicle driver or not and to estimate the steering wheel turning direction in the vehicle. The system consists of three components: (i) position recognition, (ii) driver recognition, and (iii) steering-wheel turning detection components. We have developed a prototype system for detecting user's motion with Arduino boards and IMU sensors. Our experiments show high accuracy in recognizing the driver and in estimating the wheel rotation angle. The average experimental error was $11.77^{\circ}$ which is small enough to perceiver the turning direction of steering-wheel.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.201-204
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• 2011

최근 차량 내부의 전장장치 사이에 운전자의 편의성의 요구 수준이 높아지고 있으며 이에 대응해 상호통신을 위한 차량용 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이에 따라 이들 인포테인먼트 시스템 중 최적화된 내부 통신기술이 필요하게 되었다. 차량용 네트워크인 MOST(Media Oriented Systems Transport)는 오디오, 비디오 신호를 동기적으로 전송할 수 있는 자동차용 멀티미디어 시스템에 가장 광범위 하게 사용되고 있는 네트워크이며 넓은 대역폭과 오디오, 비디오 데이터의 실시간 전송 및 코딩을 지원한다. Windows CE는 다양한 라이브러리를 지원함으로써 다양한 GUI 및 네트워크 프로젝터 개발이 가능하다. 이러한 기술적 변화에 맞춰서 본 논문에서는 Windows CE 6.0 기반의 보드와 차량용 인포테이먼트 네트워크인 MOST 네트워크를 이용하여 MOST 네트워크 상태를 관리할 수 있고 MOST 네트워크 동작 및 정보, 상태 등 다양한 정보를 한눈에 확인할 수 있는 시스템을 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.113-116
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• 2010

최근 차량 내부의 전자 제어장치에 대한 운전자의 편의성 및 안전성의 요구 수준이 높아지고 있으며 이러한 수요자의 요구를 만족시키기 위하여 자동차 업계에서도 첨단식 편의기능을 갖춘 자동차의 개발에 많은 초점을 모으고 있는 추세이다. 이에 대응해 차량 내부의 전자시스템 사이에 상호 통신을 위한 차량용 네트워크 기술도 빠르게 발전하고 있다. 특히 대용량 데이터를 고속으로 전송할 수 있도록 높은 대역폭을 제공하는 차량용 광 네트워크가 주목 받고 있으며 현재 일부 차량에 도입되어 양산되고 있는 추세이다. 이러한 기술적 변화에 맞춰서 본 연구에서는 차량용 광 통신 네트워크 표준인 "MOST"의 백본망을 구축하여 무선 이동 단말기 보드(MV Board)를 통해 MOST 광 네트워크에 연결되어 있는 여러 장치들에 대한 다양한 정보를 수신할 수 있고 MOST네트워크 동작 및 운영상태를 확인해 볼 수 있는 시스템을 구성하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.7
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• pp.962-970
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• 2021

The cause of the majority of vehicle accidents is a safety issue due to the driver's inattention, such as drowsy driving. A forward collision warning system (FCWS) can significantly reduce the number and severity of accidents by detecting the risk of collision with vehicles in front and providing an advanced warning signal to the driver. This paper describes a low power embedded system based FCWS for safety. The algorithm computes time to collision (TTC) through detection, tracking, distance calculation for the vehicle ahead and current vehicle speed information with a single camera. Additionally, in order to operate in real time even in a low-performance embedded system, an optimization technique in the program with high and low levels will be introduced. The system has been tested through the driving video of the vehicle in the embedded system. As a result of using the optimization technique, the execution time was about 170 times faster than that when using the previous non-optimized process.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.6
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• pp.39-46
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• 2016

본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.