• 산업과 과학
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• 제2권4호
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• pp.28-35
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• 2023

본 논문에서는 적응형 전조등 시스템 규정 중 일반도로 모드, 고속도로 모드, 젖은도로 모드를 만족하는 배광의 형성을 위한 회절 광학 소자를 설계하였으며, 이를 GDSII 스트림 형식의 파일로 도출하였다. 회절 광학 요소를 통해 형성된 배광의 유효성 및 백색광 구현 여부 확인을 위하여 각각 Field Tracing, Ray Tracing 기반의 시뮬레이션을 진행하여 변환빔 측정점에 대한 위치 요구사항 및 광도 요구사항의 만족을 확인하였다. 본 연구를 기반으로 적응형 전조등을 구현하는 경우, 광도의 대비 재현 및 단순한 구조의 적응형 전조등 시스템 구현이 가능할 것으로 예상된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.112-121
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• 2016

AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2078-2082
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• 2007

현재 교통사고의 통계를 보면 야간에 발생하는 교통사고는 주간과 비슷하게 일어나지만, 치사율은 주간에 비해 1.5배 높은 실정이다. 이러한 문제점은 야간에 운전자의 시야확보가 불리하여 적절한 사고 대응을 하지 못하는데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 밝기, 연색성, 광효율이 우수한 자동차 전조등을 마이크로컨트롤러에 의한 디지털 제어방식을 적용하여 주어진 요구조건 및 주변 환경에 최적으로 적용할 수 있도록 전자식 지능형 적응제어시스템을 설계하였다. 특히, 자동차용 조명장치의 경우 기본적인 역할은 물론 주행조건, 도로조건 및 기후조건에 가장 적합한 조명 패턴으로 자동적으로 전환 및 이동시켜 줄 수 있는 지능적인 조명장치를 구현하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 지능형 자동차의 구현에 초점을 맞추어 운전자의 편의성과 안전성을 더욱 향상시킨 조명장치 시스템의 개발에 목표를 두었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.