• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.7-10
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.35-42
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• 2012

The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1185-1187
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• 2011

이 논문에서는 운전자의 운전 패턴을 분석하기 위한 멀티 센서 기반의 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 센서를 통해 얻어진 주행 데이터의 상관 관계를 비교, 분석하여 주행 패턴을 인식한다. 가속도 센서에 작용하는 중력값과 지자기 센서의 방향 데이터을 통해 각 운전 패턴을 인식하는 정확도를 높이는데 이용하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.269-272
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• 2004

주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.1
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• pp.13-21
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• 2018

AGVS (Automated Guided Vehicle System) is a core technology of logistics automation which automatically moves specific objects or goods within a certain work space. Conventional AGVS generally requires the in-door localization system and each AGV equips expensive sensors such as laser, magnetic, inertial sensors for the route recognition and automatic navigation. thus the high installation cost is inevitable and there are many restrictions on route(path) modification or expansion. To address this issue, in this paper, we propose a cost-effective and scalable AGV based on a light-weight pattern recognition technique. The proposed pattern recognition technology not only enables autonomous driving by recognizing the route(path), but also provides a technique for figuring out the loc ation of AGV itself by recognizing the simple patterns(bar-code like) installed on the route. This significantly reduces the cost of implementing AGVS as well as benefiting from route modification and expansion. In order to verify the effectiveness of the proposed technique, we first implement a pattern recognition algorithm on a light-weight MCU(Micro Control Unit), and then verify the results by implementing an MCU_controlled AGV prototype.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.332-333
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• 2018

본 논문에서는 딥러닝 기반의 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술을 제안한다. 제안한 방법은 주행 차로, 좌우 차로, 차량 등 3 종의 이미지 데이터를 학습, 검증, 실험 데이터로 나눠 활용하였다. 주행 차로 및 차선 변경 인식을 위하여 변형된 AlexNet 모델을 개발하였다. 실험 결과 주행 차로 69.45%, 좌우 차로 66.9%, 차량 76.4%의 인식률 결과를 보여 기존 패턴인식 방법과 비교하여 우수한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.381-384
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• 1998

본 논문은 주행중인 자동차 환경에서 운전자의 안전성 및 편의성의 동시 확보를 위하여, 보조적인 스위치 조작없이 상시 음성의 입, 출력이 가능하도록 한다. 이때 잡음에 강인한 threshold 값을 구하기 위하여, 일정한 시간마다 기준 에너지와 영교차율(Zero Crossing Rate)을 변경하며, 밴드패스 필터(bandpass filter)를 이용하여 1차, 2차로 나누어 실시간 상태에서 자동으로, 정확하게 끝점검출(End Point Detection)을 처리한다. 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)을 사용하며, 화자의 변별력을 높이기 위하여 2개의 모델사용을 제안한다. 또한 주행중인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누며 차량의 가변잡음 크기에 따라 자동으로 선택하도록 한다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One-Stage Dynamic Programming (OSDP)를 이용한다. 실험결과, 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시속 80Km/h 이상)에서 화자독립 89.75%, 화자종속 90.08%의 인식율을 구하였으며, 경부 고속도로에서는 화자독립 92.29%, 화자종속 92.42%의 인식율을 구하였다. 그리고 저속 주행중인 자동차 환경(80km/h 이내, 시멘트, 아스팔트 등의 서울시내 및 시외독립)에서는 화자독립 92.89%, 화자종속 94.44% 인식율을 구하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.2
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• pp.1-7
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• 2003

This study is a research on character recognition based on image processing, using only color tape to mark guidelines instead of magnetic tape or electric wire used by existing AGV. AGV must follow given courses, and stop recognizing signs such as marks and numbers that indicate destinations. In this study. marks to stop AGV employed blue characters of the same font and size as those of number plates. Yellow driving lines and blue numeric characters were marked in corridors. AGV ran ing the characteristics of colors and detecting lines, and temporarily stopped recognizing numbers of 100％ through DP pattern matching. This study presented the image processing technique and the result of operating AGV.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.101-104
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• 2011

본 논문에서는 레이저 센서를 장착한 자율 이동 로봇을 이용하여 실내에서 장애물들을 검출한다. 데이터에서 나오는 패턴을 인식해 사람과 정적 장애물을 실시간으로 구분한 후 사람의 속도와 로봇의 속도를 각각 비교하여 따로 지정해준 안전거리를 유지하며 주행한다. 예상치 못한 상황이 발생될 것을 대비해 로봇의 전방에 범퍼 센서를 장착하여 안전성을 고려하였다. 로봇의 자기 위치 인식을 위해 StarGazer센서를 이용하였다. 패턴은 레이저 센서 데이터의 거리, 각 값을 이용하여 다리 패턴의 너비를 구하고 너비의 가운데 점을 중심점으로 지정해 추적하며 구동하는 알고리즘을 구현하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.5
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• pp.3-8
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• 2000

In this paper, we studied design and implementation of a robust speech recognition system in noisy car environment. The reference pattern used in the system is DMS(Dynamic Multi-Section). Two separate acoustic models, which are selected automatically depending on the noisy car environment for the speech in a car moving at below 80km/h and over 80km/h are proposed. PLP(Perceptual Linear Predictive) of order 13 is used for the feature vector and OSDP (One-Stage Dynamic Programming) is used for decoding. The system also has the function of editing the phone-book for voice dialing. The system yields a recognition rate of 89.75% for male speakers in SI (speaker independent) mode in a car running on a cemented express way at over 80km/h with a vocabulary of 33 words. The system also yields a recognition rate of 92.29% for male speakers in SI mode in a car running on a paved express way at over 80km/h.