• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.163-169
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• 1997

본 논문에서는 평균 차량속도를 향상시키고 평균 차량대기시간을 줄이는 새로운 최적 교통신호주기산출방법을 제안한다. 전자교통신호등은 차량은 교차로에 많을때에는 교통신호주기을 연장 할 수 있고 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10km - 20km 로 서행우전할 수 밖에 없을때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 승용차대기시간을 단축하기위해서 최적 경로 알고리즘을 사용하여 목적지까지 가장 빠르게 도착할 수 있는 교통신호설계 소프트웨어 Tool을 개발하였다. 컴퓨터 모의실험결과 G.P.S.를 자동차에 내장하여 최단경로선택을 하는 차량이 기존의 최적경로선택기능이 없는 차량보다 승용타대기시간 및 평균주행속도가 10% - 32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07e
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• pp.1997-2000
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• 1999

본 연구에서 제시하는 기공세라믹(Porous Ceramic)에 의한 누설전류 측정법은 기공 사이즈가 일정한 Open Pore Cell내에서 도전성 물질 및 이온화된 물질이 기공 사이에 침투되었을 때 외부에서 전계를 가하므로 써 이들 이온화 된 물질이 chain처럼 배열되어 전기적 병렬회로를 구성시켜 미세한 누설전류를 흐르게 한다. 이 누설전류법에 의한 도전성분 검출을 여러 환경 배출가스에 대한 모의실험을 실시한 결과 기공세라믹인 센서 자체의 누설전류는 가스 온도 150 ($^{\circ}C$) 이상에서 급격한 변화를 보이고 200($^{\circ}C$)에서 센서 자체의 전류치와 가스를 주입하였을 때의 전류치와는 상당한 격차를 두고 변화됨을 알 수 있었다. 그리고 공장연돌이나 자동차 배기관에서 방출되는 가스 중 HC, CO, NO, $CO_2$, $SO_2$, $N_2$ 등에 대한 센서 특성이 각각 달리 나타남을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.170-173
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• 1998

본 연구에서는 시뮬레이터나 그와 유사한 가상현실환경(Virtual Reality Environment ; VRE)에서 일어날 수 있는 Simulator Sickness가 어떤 사람들에게 쉽게 발생하는지를 예측하기 위하여 다중선형회귀(Multiple linear regression) 방정식으로 예측회귀모형을 제시하였다. 이 회귀모형에서의 종속변수는 김도희 외(1998)에 의해 개발된 RSSQ의 종합점수이고, 독립변수는 실제운전경력에 1을 더한 값에 나이를 곱한 값, 과거 멀미를 경험한 정도, 1주일 평균 동화상 시간, 현재의 건강상태로 되어져 있다. 이 회귀모형의 R2값은 약 0.52로 Kolasinski(1996)의 모델보다 설명력이 18% 증가하였고, 부수적인 별도의 실험을 하지 않고도 간단한 개인 신상에 관한 간단한 자료만으로도 훨씬 좋은 결과를 예측할 수 있게 되었다. 따라서 시뮬레이터나 가상현실에서 일어나는 Simulator Sickness가 어떠한 사람에게 걸리기가 쉬운지를 쉽게 예측할 수 있게 되었고, 이러한 사람들에게는 시뮬레이터나 가상현실의 이용을 자제시키거나 주의를 주어 특별관리 함으로써 시뮬레이터나 가상현실을 운영하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.9-12
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• 2019

지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.392-397
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• 2014

Recently, there are many researches on active safety system of intelligent vehicle. To reduce the probability of collision caused by driver's inattention and mistakes, the active safety system gives warning or controls the vehicle toward avoiding collision. For the purpose, it is necessary to recognize and analyze circumstances around. In this paper, we will treat the problem about collision risk assessment. In general, it is difficult to calculate the collision risk before it happens. To consider the uncertainty of the situation, Monte Carlo simulation can be employed. However it takes long computation time and is not suitable for practice. In this paper, we apply neural networks to solve this problem. It efficiently computes the unseen data by training the results of Monte Carlo simulation. Furthermore, we propose the features affects the performance of the assessment. The proposed algorithm is verified by applications in various crash scenarios.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.43-49
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• 2015

This paper designs and implements a smart phone safe application program for advanced preventing a danger during a car driving with doing a smart phone. The proposed smart phone safe application program has the aim to increase easily and naturally the concentration when the driver is using of the smart phone during a car driving. Especially when sudden situation occurs, If driver gives up driving conditions, and go to the restaurant, move to tourist resort. It will continue to send the text of driving even if another person is on the phone. In this paper a traffic safety simulation was performed using a fuzzy inference rules in order to solve these problem. The simulation is predicted greatly to decrease to send the auto sending message when the driver gives up suddenly the driving because catching up whether the car is driving or not.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.9
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• pp.983-989
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• 2014

In this paper, a new active noise control method was proposed to decrease a weight of car, and to increase a fuel efficiency and to provide passengers' comfort and calmness, instead of a passive noise control method such as sound absorbing and insulating materials. The proposed method is an enhanced active noise controller operating by a bidirectional control algorithm. The algorithm is simple to implement and available to analyze mathematically with nearly equivalent complexity of computation. Through simulations for engine noises of a car, the proposed controller was verified that its performances of time and frequency domain were superior to those of both feedforward and feedback controllers, and it had better capability of controlling the noises when the impulsive disturbance was flow in and the response of secondary path was varied.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.9
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• pp.2129-2137
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• 2015

Lots of research and development works have been actively focused on the self-driving vehicles, locally and globally. In order to implement the self-driving vehicles, lots of fundamental core technologies need to be successfully developed and, specially, it is noted that traffic lights detection and recognition system is an essential part of the computer vision technologies in the self-driving vehicles. Up to nowadays, most conventional algorithm for detecting and recognizing traffic lights are mainly based on the color signal analysis, but these approaches have limits on the performance improvements that can be achieved due to the color signal noises and environmental situations. In order to overcome the performance limits, this paper introduces the morphological analysis for the traffic lights recognition. That is, by considering the color component analysis and the shape analysis such as rectangles and circles simultaneously, the efficiency of the traffic lights recognitions can be greatly increased. Through several simulations, it is shown that the proposed method can highly improve the recognition rate as well as the mis-recognition rate.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.4
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• pp.357-367
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• 1999

When traction system of 2-motor driven electric vehicle(EV) is consisted of two motors (IPMSM) . two inverters. and one traction controller, control performances of IPMSM for an electric vehicle is affected by parameter variation b because of large current magnitude and wide current phase angle. To solve this problem, new parameter estimator for L Ld and Lq is constructed by neu때 network technique. And new vector control algorithm with parameter estimator by n neural network is proposed for IPMSM.And also. an advanced traction control algorithm is proposed using fuzzy c controller in order to enhance the driveability oftwo-wheel drive EVs with fitted with a traction control system Performances of the proposed algorithm are examined by simulations and the experimental resul않 with respect to t the prototype IPMSM and EV.