• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 2005.06a
• /
• pp.1958-1962
• /
• 2005

A driver's emotion is a very important factor of safe driving. This paper classified a driver's emotion into 3 major emotions, can be occur when driving a car: Surprise, Joy, Tired. And It evaluated the classifier using Hidden Markov Models, which have observation sequence as bio-signals. It used the 2-D emotional plane to classfiy a human's general emotion state. The 2-D emotional plane has 2 axes of pleasure-displeasure and arsual-relaxztion. The used bio-signals are Galvanic Skin Response(GSR) and Heart Rate Variability(HRV), which are easy to acquire and reliable. We classified several moving pictures into 3 major emotions to evaluate our HMM system. As a result of driving simulations for each emotional situations, we can get recognition rates of 67% for surprise, 58% for joy and 52% for tired.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.19-29
• /
• 1994

본 연구에서는 상태방정식과 출력방정식에 외란항을 포함하게 된다. 최적조건을 이용하여 외란항을 포함한 리카티 방정식을 유도하고 그로부터 제어로직을 얻을 수 있다. 본 연구에서의 차량 모델링은 스프링 위 질량 3자유도와 스프링 아래 질량 4자유도 운전석의 연직방향 1자유도를 포함한 총 자유도의 선형모델로 하였다. 또 본 연구에서는 예견제어를 이용하였는데 차량앞에 미리 도로면의 정보를 인식할 수 있는 가상적인 측정장치가 있다고 가정하였다. 결과에서는 기존의 수동형 현가장치와 최적제어를 이용한 능동형 현가장치를 구분하고, 예견시간에 따른 차량의 성능을 비교 분석하였다.

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

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.7-8
• /
• 2023

자율주행 자동차에 관한 연구에서 상황을 인지하기 위한 교통 표지판을 다양한 환경에서 인식하도록 하는 과정은 필수적인 요소이다. 이러한 교통 표지판은 객체 검출 방법을 통해 인지할 수 있지만, 환경에 따라 성능 차이가 크다. 본 논문에서는 Yolov4 모델을 기반으로 공개된 데이터 세트를 이용해 학습하고, 테스트 배드 환경에서 교통 표지판을 검출한다. 테스트 배드에서 조건, 거리, 강수량에 따른 다양한 환경에 대한 교통 표지판 검출의 성능을 비교 및 분석한 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.249-250
• /
• 2008

본 연구는 전년도 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 3-D 헬리콥터 항법 시스템을 위한 알고리즘 개발의 후속 연구로서 실용적 완성을 위해 수행되었다. 본 연구에서 헬리콥터의 위성항법장치(GPS)로부터의 정보(X,Y,Z 좌표)는 자동차가 도로주행중 매 1초 간격으로 수신되는 GPGGA Code로 대체되었다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(Terrain Clearance Floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 본 시스템은 매초 GPS로부터 실시간 수신되는 X,Y,Z 위치와 DTM상의 x,y,z를 비교하여 만약 비행체가 완충 공간에 접근하게 되면 즉시 경고음과 메시지를 발한다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.387-392
• /
• 2014

Recently, various research for intelligent video surveillance system have been proposed, but the existing monitoring systems are inefficient because all of situational awareness is judged by the human. In this paper, shadow removal based moving object tracking method is proposed using the chromaticity and entropy image. The background subtraction model, effective in the context awareness environment, has been applied for moving object detection. After detecting the region of moving object, the shadow candidate region has been estimated and removed by RGB based chromaticity and minimum cross entropy images. For the validity of the proposed method, the highway video is used to experiment. Some experiments are conducted so as to verify the proposed method, and as a result, shadow removal and moving object tracking are well performed.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.178-188
• /
• 2020

This paper proposes a lane recognition CNN network using split-attention network as a backbone to extract feature. Split-attention is a method of assigning weight to each channel of a feature map in the CNN feature extraction process; it can reliably extract the features of an image during the rapidly changing driving environment of a vehicle. The proposed deep neural networks in this paper were trained and evaluated using the Tusimple data set. The change in performance according to the number of layers of the backbone network was compared and analyzed. A result comparable to the latest research was obtained with an accuracy of up to 96.26, and FN showed the best result. Therefore, even in the driving environment of an actual vehicle, stable lane recognition is possible without misrecognition using the model proposed in this study.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.868-876
• /
• 2021

A school zone means a certain section designated among facilities, such as schools, childcare facilities, academies, etc., to protect children from the risk of traffic accidents. Since the school zone was established in September 1995, school zone accidents have not decreased even though it has been strengthened through a total of nine revisions until January 2021. This paper aims to present a standard model for child protection zones based on disaster prevention design. Methods of research included literature research, empirical research, and cognition research. Awareness survey was conducted on children, parents and drivers. Environmental surveys included crosswalks, motorways, pedestrian roads, and traffic lights. The investigation found that visual recognition of school zones by vehicle drivers was difficult, and found that motorcycles using pedestrian roads were a very threat to children. Accordingly, improved school zone standard model design centered on disaster prevention design was presented.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
• /
• v.48 no.6
• /
• pp.15-24
• /
• 2011

As increase awareness of intelligent vehicle systems, many kinds of lane detection algorithm have been proposed. General boundary extraction method can bring good result in detection of lane on the road. But a shadow on the road, or other boundaries, such as horizontal lines can be detected. The method using morphological operations was used to extract information about Lane. By applying HSV color model for color information of lane, the candidate of the lane can be extracted. In this paper, the lane detection region was set by Hough transformation using the candidate of the lane. By extracting lane markings on the lane detection region, lane detection method can bring good result.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.15-21
• /
• 2010

융합의 현상은 기술간, 디바이스간, 산업간 등으로 확장되고 있으며 그 유형도 매우 복잡하고 다양하다. IT융합도 기술의 발전과 함께 다양한 산업 곳곳으로 확산되며 정보화 사회를 넘어 모든 산업에 IT가 융합되는 지능기반(Smart) 사회로 IT산업의 패러다임이 변화하고 있다. 또한 IT융합 시장 규모도 점차 성장할 전망이다. 세계 IT융합 시장 규모가 2010년 1.2조 달러에서 2020년 3.6조 달러로 연평균 11.8%의 고성장이 전망되고 국내 IT융합시장 규모도 2020년에 1,237억 달러로 세계시장 성장률보다 높은 13%대의 성장을 예측했다. 이미 미국, EU, 일본 등 선진국들도 IT를 중심으로 산업간 융합전략을 추진하고 있다. IT융합은 자동차, 조선, 건설, 의료, 섬유 등 다양한 전통산업과 IT가 접목되어 새로운 혁신의 장을 만들고 있다. 우리 정부도 'IT융합 확산전략'을 발표하고 새로운 도전을 시작했다. 선진 일류국가 도약을 위해 IT산업 경쟁력을 기반으로 주력산업과의 융합을 촉진하여 신 시장을 개척해 나가야 한다. 정보통신산업 진흥원도 IT융합시대를 이끌 견인차가 되기 위해 2011년에 IT융합정책의 전략목표로 (1) IT융합 인식 확산 및 제도 개선 (2) 다양한 IT기술과 산업협력 모델 발굴 (3) 신 시장 창출을 통한 IT융합 확산 (4) 창의적 IT융합인재 양성을 선정했다. IT융합 전략의 성공적인 추진과 미래 산업사회의 요구를 충족시키기 위해 산업계의 목소리에 귀 기울이고 정부와 산업계를 잇는 가교 역할을 충실히 할 것이다.