• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.538-540
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• 2015

안전 거리 미확보는 교통 사고 원인 중 3위에 이르는 큰 위험 요소이다. 이러한 차간거리 미확보로 인한 사고는 조금만 빨리 대응하여도 사전에 방지할 수 있다. 따라서 주행 중 실시간으로 차간 거리를 추정하여 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 실시간 촬영 영상에서 차량의 에지와 후미등을 이용하여 차량을 검출하고, 검출된 차량의 폭을 이용하여 차간 거리를 추정하여 제공하는 시스템을 제안하고, 구현 결과를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1324-1327
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• 2013

최근 무인로봇 시장이 커지면서 국방관련, 민간, 상업적으로 무인로봇의 수요가 증가하고 있다. 이는 사람이 직접 접근할 수 없는 재난발생지역, 환경오염지역, 방사능위험지역, 국가 간 분쟁지역 등에 무인항공기나 무인지상로봇을 투입하여 실시간 원격으로 재난피해 정도를 관찰하고 인명구조작업, 생존자 위치파악, 국경지대 순찰 등에 효과적인 시스템으로 활용할 수 있다. 하지만, 제한적인 환경에서 가지고 있는 부품들이 기능을 제대로 동작하지 않을 때, 하나의 센서 또는 부품을 활용한 위치추적, 원격제어 및 자율주행 등이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 1개의 이미지 센서를 통해, 객체의 색을 인식하고 추적하는 시스템을 개발하고자 한다. 특히, 기존의 거리감지 센서 기반의 색 객체 추적 알고리즘에 비교하여, 면적중심 값의 변화량에 따라 객체추적의 반응속도를 증가시켜 쉽게 객체를 추적할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.1070-1073
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• 2020

본 논문은 무선통신 중 하나인 블루투스를 이용하여 일반적인 센서로 이루어진 보안시스템, 보행, 주행 중 주변 감지 등 야간에 시야 확보가 잘 되지 않거나 예기치 못한 상황 속 사람을 인식하지 못해 야기되는 문제를 사용자에게 즉시 알려줌으로써 문제를 해결할 수 있고, 블루투스로 정해진 입력 값을 넣어주면서 시스템을 임의로 조작하여 해결하고자 PIR 센서로 사람 인식 후, 일정 거리 안으로 들어오면 초음파 센서로 인식해 버저가 울리며 무선통신 중 하나인 블루투스로 사용자에게 알려주고 시스템을 블루투스로 제어할 수 있는 강화된 디지털화 된 시스템으로 IT 관련 기술을 활용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.447-448
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• 2020

본 논문에서는 스마트 자동차를 외부에서 제어할 수 있는 원격접속의 보안성을 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 다양한 자동차 제조사들이 물리적인 자동차 구동에서 나아가 정보통신기술을 접목하여 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 있다. 정보통신기술을 이용해 자동차의 기능이 증가하는 만큼 정보시스템의 취약성을 이용해 외부의 비인가자에 의한 침입이 이루어질 수 있는 취약성 또한 증대하며, 자동차의 경우 이러한 위협이 주행 중 발생 시 운전자의 생명까지 위협할 수 있는 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이에 외부로부터 비인가자의 접근을 차단할 수 있는 방안을 기존 정보통신시스템 보안 기법을 접목하여 스마트 자동차의 안전한 운행이 가능할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 기존 정보통신시스템에서 활용 중인 보안 방안을 통하여 제안하는 스마트 자동차 원격접근 제어 정책이 기존의 스마트 자동차 정보보안 정책에 비해 보안성 향상 면에서 더 우수함을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.276-279
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• 2021

캔 통신은 차량 내부의 전자장치 간 데이터 송수신 시에 사용되는 통신 방식이다. 차량 기술이 발전함에 따라 내부에 탑재되는 전자장치가 늘어나고 있고 이는 해킹의 위험성이 높아지고 있음을 의미한다. 이는 다가오는 4차 산업 혁명에서 자율주행 차량 기술의 치명적인 문제로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 CAN Bus 통신에서의 위협 대응 방안과 안정성 향상에 대한 연구들의 동향을 살펴본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.689-691
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• 2023

본 논문에서는 시작 노드와 목적지 노드 까지의 최단경로를 중점으로 가장 인접한 경유지를 선택하고 경유지가 다수일 경우 하모니서치 알고리즘을 통해 최적의 경로를 탐색하는 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 기존의 사용자의 현 위치에서 인접한 경유지를 추천해주는 시스템과 달리 목적지까지의 경로 전체에서 가장 인접한경유지를 선택해준다는 차별점이 있다. 그렇게 선택된 경유지들은 하모니서치 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 제안한다. 본 논문의 기법은 최단경로의 이탈을 최소화한 경유지 선택으로 거리, 시간, 비용적 측면에서 효율적이며 길을 헤매서 생기는 불필요한 지연을 최소화할 수 있다. 자율주행, 비행기, 선박, 드론 등 최적 경로 이탈시 큰 손실을 안기거나 위험한 시스템에 적용시 큰 효과를 거둘 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1029-1030
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• 2023

시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.170-172
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• 2023

최근 자동차는 자율주행차 혹은 스마트카로 진화하며 다양한 외부 통신 인터페이스를 포함하고 있습니다. 각 기능 통제를 위해 차량 소프트웨어의 복잡성과 자동차 기술 발전에 따라 통신 인터페이스의 증가로 인하여 자동차에 대한 사이버 공격 가능성 및 위험성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 커넥티드카의 안전을 위한 V2X(Vehicle to Everything)통신이 보안 취약점을 가질 경우, 이는 탑승자의 생명에 직접적인 위협을 초래할 수 있습니다. 그러나, 지능형 교통 시스템에서는 익명성을 위해 일정 시간이 지나면 차량의 식별정보를 변경해 공격자를 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템 내에서 이상행위를 유발하는 차량을 탐지하기 위해 V2X에 활용되는 표준 메시지 정보를 통해 식별하여 추적하는 기술을 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.813-814
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• 2023

매년 졸음 및 부주의 운전으로 인한 교통사고로 인명 및 재산 피해가 끊이지 않고 있다. 즉각적인 졸음 감지만을 위한 기존 시스템의 단점과 한계를 보완하고자, 본 논문에서는 위험 행동을 감지한 후 당시 사진과 데이터를 저장하고 이를 점수로 환산하여 장기적인 운전 습관 개선을 목표로 하는 운전자 관리 감독 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화물차 운전자와 같이 장시간 운전을 하는 대상에게 안전 주행을 장려하고 올바른 운전문화를 확립하게 하여 교통안전에 긍정적 역할을 담당할 수 있다.