• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.308-309
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• 2021

과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.489-501
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• 1997

국내에서 생산되는 자동차부품이 국제적으로 경쟁력을 갖춘 제품이 되기 위해서는 불량률이 적어도 100 ppm 이하가 되어야 한다. 본 연구의 목적은 검사와 계측이 동시에 필요한 자동차 부품 제조 공정에 불량률 최소화 달성을 위한 산업체의 필요에 맞도록 머신비전을 이용하여 검사/계측 자동화시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 생산부품을 전수검사하고 불량품을 100% 발견하는 것은 물론 데이터를 통계적으로 분석하여 이상원인이나 공정의 변화가 있을 때 이를 빨리 발견하여 많은 불합격품이 만들어지기 전에 공정을 조사하고 수정할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 하였다. 이는 정확한 최신 데이터로 신속한 경향관리가 가능하도록 하는 것이며, 품질의 예방관리를 실현하는 것이다. 털 논문에서는 구체적 응용사례로서 자동차 Door inner panel의 프레스 공정에 대한 검사/계측시스템을 예시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.199-200
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• 2019

본 연구는 현재 중국인들이 자동차 공유 플랫폼에 있어서 사용하고자 하는 의도에 영향을 주는 요인이 무엇인지를 알아보고자 한다. 그 전에 오늘날 공유경제와 자동차공유경제에 대한 전반적인 상황을 알아보고 중국시장에서의 공유경제와 자동차공유경제에 대해 파악하기 위하여 디디추싱 회사와 관련한 데이터를 웹으로부터 수집하여 진행하고자 한다. 또한 수집된 데이터를 구조방정식모형을 이용하여 분석하고 이를 통해 발견된 결과는 추후 차량 공유 서비스를 촉진하기 위한 개선 방안을 개발하는 데 전략적 함의를 제공 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.677-678
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• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.170-172
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• 2022

자동차의 첨단화·다기능화에 따라 내장되는 프로그램이 점차 복잡해지고 ECU 개수가 증가하고 있다. 이로 인해 리프로그래밍 횟수가 늘어나고, 시간과 비용 또한 증가하였다. 현재 리프로그래밍 시간을 줄이는 다양한 연구가 진행되고 있으며, 앞으로 더 중요해질 것으로 보인다. 사람의 목숨과 직접 연결되는 자동차의 특성을 고려하면, 데이터의 변형 여부 파악도 빼놓을 수 없는 중요한 문제이다. 이 논문에서는 데이터의 빠른 전송에 초점을 맞춘 데이터 포맷과 빠른 전송 및 기존 데이터 전송 포맷의 장점을 살린 새로운 데이터 전송 포맷을 제안하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.5
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• pp.233-252
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• 2022

Recently, various studies have been conducted to improve automated vehicle (AV) safety for AVs commercialization. In particular, the scenario method is directly related to essential safety assessments. However, the existing scenario do not have objectivity and explanability due to lack of data and experts' interventions. Therefore, this paper presents the AVs safety assessment extended scenario using real traffic accident data and vision transformer (ViT), which is explainable artificial intelligence (XAI). The optimal ViT showed 94% accuracy, and the scenario was presented with Attention Map. This work provides a new framework for an AVs safety assessment method to alleviate the lack of existing scenarios.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.2153-2159
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• 2013

In order to drive a vehicle safely, driver needs to check status of the car. Many moderns are having trouble to spare time to visit auto mechanic and have car mechanics to check their car other than their office hours. If the car status cannot be inspected regularly, it is likely to cause a big accident threatening the surroundings as well as driver's life. Inspection tool and system help driver to check their own vehicle status personally are required for preventing it. In this paper, it designed and realized system that records driving information based on changing data of vehicle (location and automotive internal data) and allows driver can check the vehicle status easily and further, driver can share the driving information with repair shop via the Internet to receive detailed inspection service for car status.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.511-514
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• 2011

Recently, devices such as smartphone and vehicle blackbox and EDR(Evern Data Recorder knowed automotive real-time control and driving data to use OBD-2(in-vehicle network). when devices receive vehicle driving data, communication way use each Wifi, Bluetooth. but if user and driver change device to use OBD-2 connect, the device differ communication network way. and driver buy and change OBD-2 connect. In this paper, to remedy one's shortcomings, there integrate Bluetooth and Wifi network module and design integrability hardware as any another device know vehicle real-time control and driving data with one integrability connect.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.118-120
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• 2019

커넥티드카는 네트워크에 연결된 자동차가 다른 자동차 및 도로 인프라뿐만 아니라 스마트 디바이스와 통신하고 여러 소스로부터 실시간 데이터를 수집하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. 커넥티드카의 등장으로 인해서 자동차와 클라우드 서비스의 결합이 빠르게 진행되고 있으나 자동차 데이터 중 실시간 처리가 필수인 데이터가 많다는 특성이 있다. 그러므로 멀리 떨어진 중앙 집중식 서버에서 컴퓨팅을 하는 클라우드 컴퓨팅보다 최근 이슈가 되고 있는 디바이스와 가까운 가장자리에 위치한 서버에서 컴퓨팅을 하는 엣지 컴퓨팅이 커넥티드카의 실시간성을 보장하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 엣지 컴퓨팅과는 달리, 이동성이 있는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 실시간 처리를 저해하는 요소를 찾아 원인을 분석하고 평가해 문제점을 해결하고자 한다. 먼저, MEC 환경을 구축한 후 오픈 소스 시뮬레이터인 Edge Cloudsim 에 적용시켜 시뮬레이션을 한다. 실험 결과 MEC 환경에서 실시간 처리를 저해하는 원인은 모바일 디바이스의 태스크가 오프로딩 되거나 응답을 받기 전 WLAN 의 범위를 벗어났을 때 Task Failure가 발생하기 때문임이 증명되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.11C
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• pp.1527-1540
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• 2004

In this paper, velocity measurement of fast moving object for traffic information acquisition using line sampling of image is proposed. Velocity measurement for traffic information acquisition of moving object is that the first sample line and second sample line on the road is set, then car is detected by using difference image method between time-variance hue data of image when car is passing two sample lines and hue data of the reference image, and velocity of the car is measured by using frame number of video which is occupied by two sample lines. Identification of the car is performed by hue of the detected car between the first sample line and second sample line, respectively To examine the propriety of the proposed algorithm, identification and velocity measurement for driving car is evaluated. The evaluated results is that it is identified by hue data of car passing two sample lines, and the velocity measurement for driving car is less than 3% comparing with X-band speed gun.