• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.1-15
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• 2016

전기자동차는 화석연료 사용으로 인한 대기오염을 줄여 삶의 질을 개선하고, 신규 사업을 창조하여 경제적 발전에 역할을 할 것으로 기대된다. 그러나 이러한 기대와는 달리 전기자동차의 보급은 쉽지 않다. 주요한 이유 가운데 하나는 화석연료를 사용하는 자동차에 비해 충전이 늦거나 불편하다는 것이다. 전기자동차가 보급되지 않은 상황에서 선제적으로 충전소를 확보하는 일은 비용부담과 관리의 어려움을 야기할 수 있어 주의해야 한다. 본 연구는 디자인 과학 연구법을 활용하고 전기자동차 충전소 결정 문제를 정보시스템 관점에서 해석한다. 주행 범위 불안감을 이론적 근거로 삼아 여정 설계 알고리즘을 제안하고 네비게이션 사용자 데이터를 분석함으로써 서울시 충전소의 위치 선정의 문제점을 확인한다. 또한 여정 설계 디자인의 적용 가능성을 검토하고 시사점을 도출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.939-944
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• 2014

차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.255-265
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• 2007

본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.40-51
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• 2020

2011년에 고속도로 정체 기준 속도가 개정된 후 많은 시간이 경과함에 따라 차량의 성능 개선, 경쟁 관계에 있는 고속열차 운행 확대, 고속도로 일부 구간의 제한속도 상향 등 다양한 고속도로 주행환경 변화가 발생하였고 고속도로 이용자의 이동 신속성에 대한 기대수준 또한 증가하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 설문조사를 통해 고속도로 이용자의 정체에 대한 인식을 조사하고, 고속도로 교통류 분석을 통해 고속도로 정체 기준 속도의 재설정을 검토하고자 한다. 설문조사 결과, 고속도로 이용자들이 인식하는 정체 기준 속도가 다소 높아진 것을 확인하였다. K-means 알고리즘을 통해 교통량 및 속도 자료를 분석한 결과, 서행과 정체의 분류 기준은 60km/h 수준인 것으로 나타났다. 또한 정체 기준 속도를 50km/h와 60km/h로 상향하는 것을 가정하여 고속도로 정체잦은구간을 산정해본 결과, 50km/h가 고속도로 이동성 관리를 위한 정체 기준 속도로 적절한 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.99-107
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• 2013

Controller Area Network (CAN)의 개발 목적은 차량 내 Electronic Control Units (ECUs)간의 다중 통신을 통해 자동차에서 큰 부피와 무게를 차지하는 와이어 하네스를 저비용의 네트워크 케이블로 대체하기 위한 것이었다. 차량에 탑재되는 ECU들의 증가로 인해 CAN 데이터 전송량이 많아짐에 따라 CAN 버스로드와 오류 확률도 증가하고 있다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지 길이를 감소시키기 위해 Data Length Code(DLC)와 전송 데이터 압축영역 설정 절차를 사용한 CAN 메시지 압축 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 기존의 알고리즘과 달리 변화량을 저장하기 위한 최대 변화량의 범위를 설정하지 않아도 되기 때문에 부정확한 설정에서 발생하는 오류나 지나친 설정에서 발생하는 압축효율 저하를 피할 수 있다. 또한, DLC 크기에 의해 압축 유무를 판단함으로써 기존 방법에서 제안된 두 개의 ID로 압축 여부를 판단하는 비효율적인 문제점을 해결할 수 있다. 실제차량 주행 후 얻은 데이터로 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 52%까지 더 압축된 것을 확인하였다. 또한, 임베디드 테스트 보드를 이용하여 테스트 했을 때 한 개의 64비트 EMS CAN 데이터를 압축하는데 0.16ms가 소요되어 차량용 CAN 통신에 사용가능함을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.33-39
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• 2020

본 논문에서는 타이어의 물리적인 요소 중 하나인 압력정보를 이용해서 자동차의 하중 표출이 가능한 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정, 기체유량 보정, 데이터 믹서, 중량 환산 등의 4가지 과정으로 구성된다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정에서는 외부충격 및 차량이 주행 중 발생하는 진동 등에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 기체유량 보정 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 과정을 거친 데이터에 대하여 지면의 온도상승에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 데이터 믹서 과정에서는 화물적재 시 타이어에 수직으로 전달이 되어 타이어의 압력변화에 따른 공차, 중차, 만차에 대한 하중과 압력 등을 분류하게 된다. 중량 환산 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 및 기체유량 보정을 거친 데이터를 사용하여 중량 환산 알고리즘을 통해 중량으로 표출된다. 중량 환산 알고리즘은 하중과 압력변화에 대한 선형 함수의 기울기인 중량 환산 Factor를 구하여 중량을 환산한다. 본 논문에서 제안된 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정 시스템의 정밀도를 평가하기 위해 자체적으로 테스트 베드를 구축하여 평가하였다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 결과와 기체 유량 데이터 보정 결과는 신뢰성 있는 결과를 나타내었다. 또한 중량 정밀도 반복 실험도 국내 업체 기준치인 90% 보다 우수한 중량 정밀도를 나타내었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.20-33
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• 2021

본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.190-196
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• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.