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

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1125-1132
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• 2012

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 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.299-300
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• 2024

첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.969-970
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• 2017

차량의 자율주행을 위해서 신호등의 검출은 매우 중요한 부분이며, 최근 딥러닝 기술이 자율주행 및 운전자 보조 시스템에 적용되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출을 위한 잘 알려진 딥러닝 기법을 신호등 검출에 적용해 본다. 공개된 데이터셋을 이용하였으며 일반적인 컴퓨터 구성에서 실험하여 신호등 검출을 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.266-272
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• 2012

본 논문에서는 차량 정보를 이용한 멀티뷰 주차 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 운전자에게 차량 주변의 세 방향의 영상을 제공한다. 평행주차나 주차장에서 주차를 할 때 사각지역을 줄이고, 편안하고 안전한 주행을 위해 핸들 조정에 따라 와이드 앵글의 CCD 카메라 영상을 출력한다. 핸들 조향각과 기어 위치는 차량의 ABS ECU에서 OBD-II 포트를 통해 획득한다. 제안한 시스템은 차량 실험을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.646-649
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• 2011

본 논문에서는 멀티-카메라 뷰 주차 보조 시스템을 위한 프로토타입을 제안한다. 제안한 시스템은 운전자에게 세방향의 차량 주변의 영상을 제공한다. 평행주차나 주차장에서 사각지역을 줄이고, 편안하고 안전한 주행을 위해 핸들 조정에 따라 와이드 앵글의 CCD 카메라 영상을 출력한다. 제안한 시스템은 차량 실험을 통해 성능을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제23권2호
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• pp.103-120
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• 2020

본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 이용하여 적응형 정속 주행(adaptive cruise control: ACC) 시스템에 대한 운전자의 신뢰 및 도로 혼잡도가 운전자의 작업부하와 상황인식에 미치는 효과를 알아보았다. ACC 시스템에 대한 운전자의 신뢰는 ACC 시스템이 정상 작동하는 조건과 시스템이 오작동하는 조건을 통해 신뢰상승 집단과 신뢰감소 집단으로 구분하였다. 도로 혼잡도는 운전자 차량 주변의 차량 수로 수준을 조작하였다. ACC 시스템에 대한 신뢰와 도로 혼잡도를 달리한 네 가지의 실험 조건 각각에 대해 운전자들의 작업부하와 상황인식을 측정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이 시스템의 사용으로 인한 운전부담 경감이나 안전운전 확보 등을 포함한 측정 항목 모두에서 시스템에 대한 신뢰 점수가 유의하게 더 낮았다. 둘째, ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이차과제에서 더 느린 반응시간을 보였고, 시스템 사용에서의 주관적인 작업부하 수준도 더 높게 평정하였다. 셋째, 이와는 대조적으로 운전자들의 운전상황에 대한 상황인식은 ACC 시스템 신뢰감소 집단이 신뢰상승 집단보다 유의하게 더 우수하였다. 본 연구의 결과들은 ACC 시스템에 대한 신뢰가 운전 중에 수행하는 다양한 정보처리에 영향을 미칠 수 있음을 보였는데, 이것은 자동화된 운전보조 시스템의 설계에서 사용자의 시스템에 대한 신뢰가 중요한 변인으로 고려되어야 한다는 것을 시사한다.

• 전자통신동향분석
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• 제21권4호통권100호
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• pp.142-151
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• 2006

ITU-R은 권고 M.1310에서 교통정보 및 제어 시스템(TICS)과 관련된 여러 가지 항목을 권고하고 있다. TICS는 지상 교통 시스템의 안전과 효율성 및 관리방법을 향상시키기 위해 컴퓨터, 통신, 위치정보 그리고 차량기술이 집약된 시스템으로 TICS 중 차량의 직접적인 주행과 관련된 차량 제어 시스템(AVCS)은 충돌 방지를 위해 요구되는 몇가지 사항을 포함하고 있으며 그 가운데 차량 레이더는 운전자의 보조를 통한 안전한 차량 운행을 위해 적용 가능한 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 차량 레이더의 국제표준화 동향, 제외국의 차량 레이더 법규 동향 및 개발동향에 대하여 살펴볼 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.793-794
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• 2010

컴퓨터 상에서 차량의 실제 주행 환경을 모사하는 자동차 시뮬레이터 시스템은 운전자와의 상호작용이 요구되는 다양한 운전 보조 장비에 대해 그 성능과 기능을 미리 검토할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 네비게이션 단말기를 가상현실 기반 자동차 시뮬레이터 시스템에 적용하기 위한 연동 기술에 대해 알아 보았으며, 간단한 네비게이션 단말기와 시뮬레이터 시스템을 개발하여 이들의 연동을 위한 데이터 처리 방법을 소개하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.157-163
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• 2020

최근 국내에서 미세먼지로 인해 심혈관계 질환이 유발되는 것으로 알려져 운전자들은 대기오염을 일으키는 자동차의 연료를 효율적으로 사용하여 배출 가스를 감소시키는 방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 연비운전으로 연료를 절약시키고 운전자의 잘못된 운전습관을 개선하는 운전 보조 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 라즈베리파이, 아두이노와 안드로이드를 사용했다. OBD-II에서 얻어지는 차량의 RPM, 속도, 연료 분사량 정보들과 자이로센서의 값들을 이용하여 사용자로 하여금 Fuel-Cut을 유도하여 최적의 관성주행 환경을 유도한다. 뿐만 아니라 GUI와 음성인식기능을 통해 날씨, 주행환경, 졸음운전 방지 등 여러 가지 인포테이먼트 시스템을 제공한다. 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 주행 기록 및 차량 고장 정보를 확인 할 수 있으며 IoT환경에 최적화 된 MQTT 프로토콜을 사용하여 메시지 전송의 오버헤드가 적게 구현했다.