• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.105-110
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• 2001

차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.2
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• pp.165-170
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• 2013

In this paper, we propose the information acquisition and analysis system for a vehicle driver in order to provide the safe driving environments. We first define the list of reckless driving behaviors and propose the recognition system, which recognizes the reckless behaviors, by using the acquired information. The collaboration among the information acquisition, the analysis, and the behavior comparison modules increases the accuracy of the recognition rate. Our system alarms to a vehicle driver in order to notify the potential to confront the dangerous situation due to the abnormal or reckless driving behaviors.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.4 no.1
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• pp.72-87
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• 1986

본 연구의 목적은 주가로상 좌회전운전자의 문격수낙특성(gap-acceptance characteristics)을 파악하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 포켓컴퓨터를 이용한 새로 운 자료수집기법이 개발되었다. 이 기법은 적은 비용으로 정확한 자료의 수집을 가능하게 하였다. 연구교차로는 마산시의 부도심에 위치한 2차선가로 및 4차선가로상의 전형적인 신 호등 비설치교차로가 선정되었다. 정규분포 및 대수정규분포가 probit분석을 이용하여 임계 수낙문격분포(critical acceptance gap distribution)로 검정되었다. 두 분포들은 5% 우의수준 에서 기각되지 않았다. 2차선가로의 임계수낙문격은 2.9∼3.0초의 범위였으며 표준편차는 1. 2∼1.5초의 범위였고, 4차선가로는 각각3.3∼3.4초와 1.3∼1.5초의 범위였다. 2차선가로의 임 계 lag는 2.6초였으며 4차선가로의 임계lag는 3.2초이었다. 국내 좌회전운전자의 임계수낙문 격이 미국인의 것에 비하여 짧은 것으로 나타났다. 이는 도시교통류의 주구성 차량이 직업 운전자들이 운전하는 소형 택시로 이루어지는 운전자 및 차량특성에 기인한 것으로 볼 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.5
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• pp.11-21
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• 2015

최근 IT기술과 산업 간 융합이 활발한 가운데 자동차에도 각종 첨단 IT기술이 접목되면서 운전자의 안전과 편의성이 향상된 스마트카(smart car)가 속속 개발되고 있다. 가까운 미래에 스마트카의 도움으로 운전자가 전방주시 의무에서 자유롭게 될 수 있게 되면, 운행 중에 언제 어디서나 모바일 인터넷을 통한 정보접근이 가능하도록 지원하는 컴퓨팅 환경인 자동차 사물인터넷(Internet of Vehicles, Automotive IoT)이 중요하게 대두될 것으로 전망된다. 자동차 사물인터넷의 개념이 아직은 명확히 잡혀있지 않지만, 대체로 모바일 연결성(mobile connectivity)을 중심으로, 교통안전 혼잡해소뿐만 아니라 다양한 사용자 맞춤형 서비스 산업을 창출할 수 있는 컴퓨팅 환경을 의미한다. 즉, 운전자와 자동차, 자동차와 주변환경 및 교통인프라, 그리고 일상생활의 모든 요소가 자동차를 매개로 해서 유기적으로 연결되는 컴퓨팅 환경을 의미하며, 가까운 미래에 이런 컴퓨팅 환경을 지원하는 자동차가 상용화될 것으로 전망된다. 본고에서는 이러한 전망을 반영하여 자동차 사물인터넷 환경의 스마트카에 적용될 주요 기술과 서비스를 분석하고, 스마트카와 자율주행의 핵심기술인 인포테인먼트 플랫폼의 주요 동항 및 이슈를 살펴보고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.183-191
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• 2002

본 논문은 ATIS의 효과를 평가할 수 있도록 교통정보제공에 따른 운전자의 노선선택 행태자료를 수집할 수 있는 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 현재 이러한 행태자료를 수집하기 위해서 설문지에 의한 SP(Stated Preference) 설문조사가 널리 수행되어지고 있으나 이러한 설문조사방법은 ATIS와 같은 가상의 환경을 응답자에게 이해시킬 수 있는 설문지를 작성하기가 힘들고, 무엇보다 운전중에 느끼게 되는 time pressure를 현실적으로 반영하지 못하기 때문에 신뢰성있는 자료를 수집하는데 어려움이 있다. 시뮬레이터는 보다 현실적인 교통상황을 계산하고 적절한 인터페이스 구성을 통해 교통상황과 분석자의 설문 의도를 응답자에게 효과적으로 인지시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 세 가지 모듈(교통 시뮬레이션 모듈, 데이터베이스 모듈, 이용자 인터페이스 모듈)로 구성된 프로토타입 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 프로토타입의 유용성을 알아보기 위해 실제로 실시간 교통정보가 제공되는 작은 네트워크를 대상으로 파일럿 테스트를 수행하였고, 수집된 자료는 discrete choice model을 정산하는데 사용하였으며 그 분석결과는 상당히 합리적인 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 시뮬레이터는 교통정보전략에 따른 효과를 사전에 분석해보고, 효과적인 교통정보시스템을 설계 및 운영하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.455-459
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• 2010

본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.504-506
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• 2012

운전자 지원 시스템(ADAS)은 최근 지능형 자동차 분야에서 중요한 이슈로 손꼽히는 기술 중 하나이다. 이 중에서 실시간 표지판 인식 기술은 운전자 지원 시스템의 하나로 운전자의 안전과 직결될 수 있어 높은 정확성과 실시간성이 요구된다. 그동안 표지판 인식 분야는 색상과 현상을 기반으로 연구가 진행되어왔으나, 교통 표지판은 국가별로 그 특징과 형태가 각기 상이하여 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 한국의 속도제한 표지판을 실시간으로 검출하고 인식하기 위하여, 1) 영상에서 색상 특징을 이용하여 후보 영역을 검출하고, 2) 형상 정보를 분석하여 표지판의 형태를 검증하고, 3) 검출된 후보영역의 내부문자(숫자)를 분할하고 인식하는 시스템을 제안한다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.13 no.1
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• pp.76-82
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• 2005

In this paper, validation of Driver Steering Model has been conducted. The comparison between the simulation model and vehicle test results shows that the model is very feasible for describing combined human driver and actual vehicle dynamic behaviors. The 3D vehicle model is consisted of 6-DOF sprung mass and 4-quarter car model for vehicle body dynamics. Powertrain model including differential gear and Pacejka tire model are applied. The driver steering model is also validated with vehicle test result. The driver steering model is based on angle and displacement error from the desired path, recognized by driver.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.485-488
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• 2013

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.7-10
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.