• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.262-266
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• 2002

본 연구에서는 가상환경 및 시뮬레이션에서 활용이 가능한 인체 모델을 개발하였다. 한국인 인체 측정 자료를 바탕으로 각 지체에 대한 기구학적 특성치와 상관관계를 얻고 인체 모델을 구성하였다. 인체 모델은 17개의 독립된 지체들로 구분되며 조인트로 연결된다. 구성된 모델은 가상환경의 신 그래프(scene graph)상에 자료화되고 DCS를 이용하여 애니메이션이 가능하도록 하였다. Madymo를 이용하여 차량 운전자의 전방 충돌 및 범퍼 통과시 지체의 거동을 해석하고 그 결과 값을 변환하여 OpenGL Performer 라이브러리를 통해 가상 공간에 가시화하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.5
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• pp.999-1011
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• 1994

Driving maneuvers in car-following are affected not only by the factors related to road and traffic conditions, but also by factors related to drivers' cognition to them. This paper attempts to analyse drivers' car-following distance tests on road characteristics. Driving maneuvers are directly observed by video recorder sets in the vehicle. At the same time drivers are interviewed about their cognitive degree of car-following distance according to a given level of cognitive language. As a result, linguistical cognition of car-following distance is well fitted in with Weber-Fechner's law. This paper suggests a modeling method that takes into account the driver's cognition for acquiring traffic visible information on driving maneuver.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.1
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• pp.14-21
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• 2014

In this paper, we devise a new ontology-based context-aware system to recognize the smart car information, in which driver's intent is utilized by information of car, driver, environment as well as driving state, driver state. So proposed system can handle dynamically risk changes by adding real-time situational awareness information. We utilize the camera image recognition technology for context-aware intelligent vehicle driving information, and implement information acquisition scheme OBD-II protocol to acquire vehicle's information. Experiments confirm that the proposed advanced driver safety assist system outperforms the conventional system, which only utilizes the information of vehicle, driver, and environmental information, to support the service of a high-speed driving, lane-departure service and emergency braking situation awareness.

• Journal of Industrial Technology
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• v.21 no.B
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• pp.273-280
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• 2001

In this study, a driver model based on the lead-lag controller for stable maneuver of a highly nonlinear, multi-dimensional, numerically stiff multibody vehicle model according to the various handling test requirements such as steady-state cornering, double lange change, etc. is presented The lead-lag controller is developed with lead and lag compensation. which use the transfer function with cross-over frequency by frequency response method. The proposed driver model is applied to a vehicle model in steady-state and slalom maneuver to verify its effectiveness and validity. The results show that the proposed path control strategy is excellent both in pursuing the desired course and stability of the vehicle.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.257-265
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• 2006

다양한 정보기기들의 복합화 형태로 진화하는 차세대 텔레매틱스 시스템에서는 운전자의 안정성 확보와 workload 감소가 중요한 이슈로 대두되어 Interface의 단순화, GUI Interaction의 극복 등의 대한 문제해결이 중요시 되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자의 mental model를 고려한 운전자의 자유로운 navigation을 지원할 eyes-free 기술인 haptic interface를 지원하는 모델 개발을 목표로 기존 haptic interface를 지원하는 기기들의 문제점을 도출하고 차세대 텔레매틱스 시스템의 분석을 통해 기능적 요구사항을 정의하였다. 이를 기반으로 사용자에게 haptic interface를 통한 interaction을 제공함으로써 차세대 텔레매틱스 시스템을 지원하는 conceptual model을 개발하였다. 또한 haptic device design시에 고려되는 평가지표들을 선별하여 평가지표의 계층적 구조도를 작성한 후 AHP평가 모델을 개발하여 haptic device design 시의 중요 고려사항을 도출하고 중요도를 산정하여 초기 design 단계에서의 prototype에 대한 객관적이고 정량적인 평가를 제공하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.83-85
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• 2005

본 연구는 측면 충돌 시 발생하는 상해치를 분석하고 측면 충돌 시 시트윙(seat wing)이 운전자 상해에 미치는 영향을 비교 분석하는데 그 목적이 있으며, 이를 효율적으로 수행하기 위하여 모델(door trim)을 단순화하여 원활한 해석이 가능하도록 해석 모델을 구성하였다. 측면 충돌의 경우 운전석의 에어백과 안전 밸트 사이에서 운전자가 도어에 직접적인 충돌에너지를 받으므로 상해치가 정면충돌에 비해 상당히 높아질 수 있다. 측면 충돌 시 시트윙(seat wing)의 장착 유/무에 따른 차이를 더미 (TNO&JARI)모델을 이용한 Madymo 해석을 통하여 상해치 저감효과를 입증하고자 한다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.267-276
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• 1997

현대는 자동차 제조업체나 차종이 매우 다양하다. 따라서 이들은 보다 고객들이 좋아하고 만족할 만한 자동차를 제조하려고 노력하는 실정이다. 하지만 현재 우리 나라에서는 자동차와 같은 인간-기계 시스템의 설계 요소들의 인터페이스 구축이 디자이너의 이상적 설계(good design)와 제품 개발자의 공학적 기능 기술에만 상당 부분 의존하고 있다. 따라서 이러한 자동차 내부 인터페이스의 설계에 있어서 인간 의 정신적, 육체적 능력을 고려한 HMI설계에 대해서는 상대적으로 등한시하고 있는 실정이다. 이에 기계의 사용성이나 인간의 인지 능력, 그리고 시스템의 성능을 고려한 인간-기계-시스템 인지 모형 개발 및 사용자 중심의 인터페이스 구축이 시급하다고 여겨진다. 본 연구에서는 동작 분석을 통한 운전 Performance를 설명하고 이에 걸리는 시간을 예측할 수 있는 모델에 대하여 연구하였다. 본 연구결과, 운전자의 Object조작에 대한 손의 움직임은 크게 세가지로 나눌 수 있었으며, 이를 바탕으로 하여, 시각과 손의 조합에 의한 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.449-450
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• 2019

본 논문에서는 차량 내 이산화탄소 농도 측정을 통해 운전자의 졸음운전을 예방하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이산화탄소 농도 측정 센서를 연결한 아두이노 보드를 차량 내부에 부착하여 측정된 수치를 실시간으로 분석한다. 분석된 수치를 운전자, 탑승자에게 전송하여 자발적으로 졸음 방지를 유도한다. 또한 설정된 수치 이상인 경우 차량 내 사용자와 차량 외 보호자에게도 경고 메시지를 전송하고 차량 내 공기 상태를 알린다. 추후 차량 내 환경과 운전 시간, 탑승자 정보 등을 활용하여 전송된 수치를 분석하면 운전 환경 개선을 위한 방안을 모색할 수 있다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.2
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• pp.134-139
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• 2021

Currently, the autonomous vehicle market is commercializing a level 3 autonomous vehicle, but it still requires the attention of the driver. After the level 3 autonomous driving, the most notable aspect of level 4 autonomous vehicles is vehicle stability. This is because, unlike Level 3, autonomous vehicles after level 4 must perform autonomous driving, including the driver's carelessness. Therefore, in this paper, we propose the Emergency-notification and Driver-response Confirmation System(EDCS) for an autonomousvehicle safety that notifies the driver of an emergency situation and recognizes the driver's reaction in a situation where the driver is careless. The EDCS uses the emergency situation delivery module to make the emergency situation to text and transmits it to the driver by voice, and the driver response confirmation module recognizes the driver's reaction to the emergency situation and gives the driver permission Decide whether to pass. As a result of the experiment, the HMM of the emergency delivery module learned speech at 25% faster than RNN and 42.86% faster than LSTM. The Tacotron2 of the driver's response confirmation module converted text to speech about 20ms faster than deep voice and 50ms faster than deep mind. Therefore, the emergency notification and driver response confirmation system can efficiently learn the neural network model and check the driver's response in real time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.255-257
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• 2017

These days automotive markets are launching models that include a variety of IT technologies. Tesla's Tesla model S and Google's unmanned automobiles are emerging one after another. This type of automobile with IT technology provides various convenience to the driver and the driver is getting benefit by various conveience services. on the contrary, it is also true that defects for errors in electronic components cause accidents that threaten the safety of drivers. There is a sudden unintended acceleration among these accidents. The cause of the accident is not clear yet, but the claim that the ECU device caused by the magnetic field causes accident of the car due is the most reliable. But, in Korea, when occur a car sudden unintended acceleration accident, the char maker often claims that an accident occurred due to driver's pedal malfunction. Also most drivers are responsible for the lack of grounds to refute. In this paper, the pedal operation image of the driver is acquired and the sensor is attached to the control part such as the excel and brake so as to discriminate whether the vehicle sudden unintended acceleration accident is the driver's pedal operation error or the fault of. i have implemented a system that can do this.