• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권12호
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• pp.469-481
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• 2016

화물자동차 사고는 전체 교통사고의 약 12.64%를 차지하고 있다. 특히 화물자동차의 경우 사고 발생 시 피해규모가 크며 사망률도 매우 높다. 이러한 이유로 2012년도에 화물차 보험료는 대폭 인상되었고 화물자동차 운전자들의 부담이 매우 높은 실정이지만, 화물자동차의 과속, 과적 등은 줄어들고 있지 않는 추세이다. 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있도록 대책을 강구하여야 한다. 본 연구에서는 현재 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있는 방법 중 하나로 Usage-Based Insurance(UBI)를 선정하였다. UBI란 운전자가 안전운전을 할수록 보험료를 할인하는 제도로 화물차 운전자들이 안전운전을 하는 동시에 보험료 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. UBI를 도입하기 위해 가장 중요한 것은 운전자들의 운행 평가를 하는 방법이다. 운전자들의 운행 평가를 통해 보험료 할인/할증률을 결정할 수 있고, 합리적으로 운행 평가를 실시하여야 운전자들이 납득 할 수 있기 때문이다. 최종적으로 본 연구에서는 화물자동차의 주요 사고 원인을 규명한 뒤 각각의 사고 원인들과 사고와의 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 운행평가모델을 구축하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1115-1117
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• 2010

안전운전 지원 시스템 개발을 위해서 고려되어야 할 요소는 차량정보, 운전자정보, 외부 환경정보가 있다. 기존의 안전운전 지원 시스템 개발은 주로 차량의 종방향 제어, 횡방향 제어, 조향각 제어 등 차량으로부터 직접 추출한 주행정보를 이용하여 운전자의 안전유무를 평가하였다. 그러나 최근의 조사결과에 따르면 교통사고의 90%이상이 운전자 실수에 의해서 발생한다는 것을 알 수 있다. 이와 관련하여 차량의 주행 정보뿐만 아니라 실제 운전자가 주행 중에 행하게 되는 행동정보기반의 안전운전지원시스템 개발이 활발히 연구되어 지고 있다. 본 논문에서는 운전자의 행동정보를 이용한 안전운전 평가시스템의 설계 개념과 안전운전 평가시스템의 핵심 요소인 표준모델 구축 방법에 대해서 논의하고자 한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2000년도 제37회 학술발표회논문집
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• pp.73-86
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• 2000

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.919-929
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• 2013

최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.851-853
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• 2022

고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.123-129
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• 1995

본 논문은 차실내 음향 특성 개선 연구로 수행중이며 정상 상태 음향 응답 특성 시험을 통하여 차실내에서 운전자가 듣게되는 음장 특성을 알게 되었고, 라우드 스피커에 대한 음향 특성 시험으로 이러한 차실내 음장의 비평탄성은 라우드 스피커 자체의 문제가 아니라 차실 공간등이 요인에 의한 것이라는 것을 추론할 수 있었다. 배플 상태 및 차량에 장착된 상태하의 라우드 스피커에 대한 임피던스 시험 결과로 임피던스의 장착 부위의 후면 공간이 임피던스 특성 변화를 가져오게 하는 것을 알 수 있었다. 임피던스 시험 결과를 이용하여 라우드 스피커에 대한 모델 매개 변수를 규명할 수 있었고, 이를 이용한 라우드 스피커의 모델 개선이 가능하게 되었다. 또한, 시간 지연 분광법을 이용하여 차실내에서 음향 전파 과정 분석을 할 수 있었고, 이로 인해 운전자가 시간에 따라 다른 음향 응답 특성으로 듣게 되는 것을 알게 되어 향후 음질 개선 연구 수행에 이용될 수 있다. 이러한 방법으로 음이 진행함에 따라 부딪치는 반사면의 흡음 또는 반사 특성을 파악할 수도 있어서 흡음재의 선정 및 라우드 스피커의 장착 위치 및 각도를 선정하는데 이용될 수도 있다. 향후의 연구 방향은 어떠한 음향 패턴이 운전자가 좋은 음향이라고 느끼게 되는지를 규명하는 것, 즉 주관적 평가와 객관적 시험 데이터 사이의 연관성을 확립하는 것과 라우드 스피커 모델링 기법과 차실 공간의 음향 특성을 이용한 차실내 최적 음향 조건을 규명하는 것이 될 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.1-7
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• 2009

고령화가 진행될수록 고령운전자의 수 역시 증가될 것으로 예상되어 향후 고령운전자에 의한 교통사고는 급증할 것으로 판단된다. 본 연구는 고속도로 교통사고 발생시 고령층과 비고령층의 구분에 따른 교통사고 특성을 분석하였다. 분석결과 비고령층에 비해 고령층에 작용하는 영향요인이 다르게 나타남을 알 수 있었다. 로짓모형을 통해 비고령층과 고령층의 Odds Ratio를 분석하여 사고영향요인에 따른 차이점을 알아보았으며 고령운전자의 사고 분석 모형을 개발하였다. 비고령층에 비해 곡선구간 및 절토구간, 노면의 습기상태일 때 고령운전자의 사고위험이 높은 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.349-356
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• 2020

본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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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.