• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.1-8
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• 2006

본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권1호
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• pp.97-108
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• 2006

현재 우리나라에서는 버스 노선의 정류장 수 및 간격 산정을 위해 전문가의 주관적인 판단에 의존하는 경우가 많다. 좀 더 객관적인 절차를 통해 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 최적 정류장 수 및 간격을 구하는 기존 모형들을 살펴보았지만 하차수요와 임의적인 수요분포를 고려하지 못한다는 한계점을 안고 있었다. 본 연구는 기존 모형들의 이러한 한계를 인식하고 수요를 승차와 하차로 구분하고 그 분포에 라라 일정한 구간별로 서로 다른 최적 정류장 수와 간격을 탄력적으로 산출해 낼 수 있는 모형을 정립하였다. 정립된 모형을 다양한 수요분포를 가지는 간단한 예제노선에 적용해본 결과 승차 혹은 하차수요에 비례하여 구간별 정류장 수가 탄력적으로 산출됨을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.65-71
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• 2011

현대 사회에서 자동차는 가장 중요한 이동수단으로써 사용되고 있다. 그로 인해 교통사고 또한 증가되고 있는 추세이다. 교통사고의 가장 큰 요소는 운전자이다. 그렇기 때문에 운전자에 대한 연구는 반응속도, 심리상태, 생체 선호, 연령, 주행패턴 등으로 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 숙련도에 따른 장애물 인식 반응속도를 측정하기 위한 임베디드 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 브레이크 측정 모듈과 OBD-2 스캐너, 블루투스 전송 모듈로 구성되어있다. 또한, 측정된 데이터를 저장하고 분석하기 위해 GUI 프로그램과 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 시스템을 통해 운전자의 반응 속도를 측정한 결과, 운전 숙련도를 판단할 수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.29-36
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• 2006

촉감 제시 방법은 다른 사람에게 방해를 주지 않고 은밀하게 정보를 전달할 수 있는 장점이 있으며, 특히 시각 혹은 청각 장애인에게는 반드시 필요한 정보 전달의 수단이다. 또한 촉감을 이용한 정보의 전달은 시각 또는 청각을 이용한 정보전달의 방법을 보완하거나 때로는 대체할 수도 있다. 본 논문에서는 웨어러블, 모바일, 또는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용할 수 있는 착용 가능한 진동촉감 제시 장치를 제안한다. 이 진동촉감 제시 장치는 25개의 진동모터를 $5{\times}5$의 형태로 배열하여 문자, 숫자뿐만 아니라 다양하고 복잡한 패턴을 표시할 수 있다. 코인형 진동모터 각각을 스펀지로 감싸고 푹신푹신한 재질의 패드에 세워서 배열하여 진동의 퍼짐을 최소화하고 사람의 글씨 쓰는 순서에 따라 진동모터를 순차적으로 구동시키는 새로운 추적모드를 제안하여 사용자의 문자 및 숫자 인식률을 크게 향상시켰다. 사용자 성능 평가에서는 사용자의 발등에 영문 알파벳을 표시하여 86.7%의 인식률을 얻었으며 주행 또는 주차 중인 운전자에게 방향 정보를 제시한 실험에서도 83.9%의 정답률을 확인하였다. 또한 진동촉감 제시장치를 이용하여 휴대폰에서의 발신자 정보표시를 한다거나 네비게이션 시스템에 적용할 수 있는 등의 유용한 응용분야를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.507-516
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• 2019

도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.57-66
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• 2021

딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있는 대표적인 딥러닝모델 중에 하나이다. 하지만 이러한 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플을 오인식하는 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 데이터에 최소한의 노이즈를 추가하여 사람이 보기에는 이상이 없지만 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식 하게 하는 샘플을 의미한다. 이러한 적대적 샘플은 딥뉴럴네트워크를 활용하는 자율주행차량이나 의료사업에서 차량 표지판 오인식이나 환자 진단의 오인식을 일으키면 큰 사고가 일어나기 때문에 적대적 샘플 공격에 대한 방어연구가 요구된다. 본 논문에서는 여러 가지 파라미터를 조절하여 적대적 샘플에 대한 앙상블 방어방법을 실험적으로 분석하였다. 적대적 샘플의 생성방법으로 fast gradient sign method, DeepFool method, Carlini & Wanger method을 이용하여 앙상블 방어방법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로 MNIST 데이터셋을 사용하였으며, 머신러닝 라이브러리로는 텐서플로우를 사용하였다. 실험방법의 각 파라미터들로 3가지 적대적 샘플 공격방법, 적정기준선, 모델 수, 랜덤노이즈에 따른 성능을 분석하였다. 실험결과로 앙상블 방어방법은 모델수가 7이고 적정기준선이 1일 때, 적대적 샘플에 대한 탐지 성공률 98.3%이고 원본샘플의 99.2% 정확도를 유지하는 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1874-1881
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• 2021

폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.81-88
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• 2003

운전자의 편의를 위한 자동 주행 차량은 전방 차량의 방향을 인식하며 차량간의 거리를 유지하기 위한 시스템이 요구된다. 본 논문은 24 GHz대역에서 움직이는 차량의 방향 감지를 위한 마이크로스트립 배열 안테나를 제안하였다. 넓은 빔 폭을 가지는 8${\times}$2송신 배열 안테나와 좁은 빔 폭을 가지는 8${\times}$4의 수신 center배열 안테나, 8${\times}$8의 수신 left, right 배열 안테나를 각각 설계 제작하였다. 측정 결과 송신 안테나의 경우 50$^{\circ}$의 방위각 빔폭과 16.7 dBi의 이득을 가지며, 수신안테나의 경우 center, left, right 배열 안테나 각각 20$^{\circ}$, 13$^{\circ}$, 13$^{\circ}$의 방위각 빔 폭과 20 dBi 이상의 이득을 가진다. 또한 left, right 배열 안테나의 경우 $\pm$18$^{\circ}$의 지향각이 요구되는데 이를 잘 만족함을 알 수 있다. 측정된 방사 패턴은 시뮬레이션 결과와 잘 일치하였으며 따라서 설계된 안테나는 전방 차량이 scan 각도 이내에 들어오면 3개의 방향을 감지하는데 적합함을 알 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권6호
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• pp.445-450
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• 2017

항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다. 효율적인 항로 중앙선을 설정하기 위해 선박 항적을 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할된다. 서포트 벡터 머신은 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있으며, 특히 이진 분류 기능이 뛰어나다. 연구 결과 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 추천항로를 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 동진하는 상선은 항로를 역주행할 비율이 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 서포트 벡터 머신은 선박 항적을 두 군집으로 분류가 가능하므로 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.