• ICROS
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• v.2 no.6
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• pp.50-62
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• 1996

이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.444-450
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• 2013

For intelligent vehicle technology, it is very important to recognize the states of around vehicles and assess the collision risk for safety driving of the vehicle. Specifically, it is very fatal the collision with the vehicle coming from opposite direction. In this paper, a centerlane violation prediction method is proposed. Only radar signal based prediction makes lots of false alarm cause of measurement noise and the false alarm can make more danger situation than the non-prediction situation. We proposed the novel prediction method using IMM algorithm and fuzzy logic to increase accuracy and get rid of false positive. Fuzzy logic adjusts the radar signal and the IMM algorithm appropriately. It is verified by the computer simulation that shows stable prediction result and fewer number of false alarm.

• The Magazine of the IEIE
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• v.41 no.1
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• pp.38-44
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• 2014

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.513-515
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• 2015

최근 지능형 차량과 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 개발에 있어 차량 영상을 이용한 도로 정보 분석이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 다양한 도로 정보 중에서 도로표지판 검출 및 판단은 차량 운행 환경을 파악할 수 있는 중요한 과정이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 차량 영상에서의 색상 정보를 이용하여 표지판의 후보 영역을 추출(Candidate Generation)하고, 후보 영상에 대한 HOG(Histogram of Gradient) 특징 분석을 통해 도로표지판 여부와 그 종류를 판단(Object Classification)하는 알고리즘을 구현하였다. 또한 구현 알고리즘은 실시간 처리가 가능한 속도를 보여주어 지능형 차량 또는 ADAS에서의 실제 적용이 가능하도록 하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.17 no.1
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• pp.32-39
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• 2016

Intelligent Transport Systems (Intelligent Transportation System: ITS) is a system for inducing a flow of ideal car for using the most advanced technology, it is determined the status of the road, and take appropriate action. In order to be measured at various time points, and is managed, the information about the traffic situation is used image using a computer mainly. The image processing using a computer, it is an easy way to collect parameters of the various traffic in real time, technology has developed more and more. Vehicle detection of transport parameters of intelligent transportation system is a very important technology basically. Therefore, technology detection method using car background images and the contour line extraction method using an edge is used, however, problems have been raised on the accuracy of the detection rate.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.11
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• pp.2527-2534
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• 2010

The vehicle consists of a variety of in-vehicle networks and each network uses its own protocol. It makes the communication between the heterogeneous networks and the extension of a new vehicle network difficult. It is also difficult to provide a variety of services between the networks. Therefore, a method for communication and extension between in-vehicle networks is essentially required. In this paper, a XML schema which focuses on the communication and extension of the networks is proposed. It is based on a standard protocol. We also implement the XML, builder and parser tool. The implementation shows that the proposed schema is in the capacities of communication and extension. It also shows that each message from the existing vehicle networks is matched well with the corresponding intelligent service.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.63-68
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• 2004

In this paper, we propose a method about the extraction of vehicle and tracking trajectory for moving vehicle tracking system in road. This system applied to the monitoring system of the traffic flow for ATMS(advanced traffic management system) of ITS(intelligent transport system). Also, this system can solve the problem of maintenance of loop sensor. And we detected vehicle using differential image analysis. Because of the road environment changes by real time. Therefore, the method to use background image is not suitable. And we used Kalman filter and innovation value and variable search area for vehicle tracking system. Previous method using fixed search area is sensitive to the moving trajectory and the speed of vehicle. Simulation results show that proposed method increases the possibility of traffic measurement more than fixed area traffic measurement system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.550-552
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• 2014

차량 내부 네트워크는 LIN, CAN, FlexRay와 같은 제어 네트워크와 MOST와 같은 멀티미디어 네트워크가 있으며 이 내부 네트워크와 연결해 서비스를 사용하는 RF 통신으로는 대표적으로 블루투스, GSM, NFC가 있다. 그러나 능동 안전 시스템과 같은 지능형 기술의 지속적인 도입과 기계, 유압식 기기의 전자화에 따른 네트워크상의 통신량이 급격히 증가하면서 네트워크의 규모 및 통신 복잡도 등이 증가하고 있다. 따라서 차량 내/외부 네트워크의 최적화, 최소화 문제가 반드시 해결되어야하는 문제로 떠오르고 있다. 또한 이러한 통신환경이 갖추어진 이후에도 무선통신 기술의 성능향상 및 통신기술과 응용 서비스 분야와의 연계, 그리고 통신서비스를 위한 사업 모델 개발이 요구되는 등 앞으로 해결 해야하는 문제는 여전히 많이 남아 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 RF 통신서비스에서 발생할 수 있는 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.15-18
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• 2013

본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.117-120
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• 2021

지능형 교통 시스템의 주요 인프라 중 하나인 VANET 은 차량과 인프라 간의 통신을 통해 교통을 예측함으로써 도로 상에서의 안전을 보장한다. VANET 은 모든 노드가 네트워크에 가입할 수 있는 개방형 네트워크이기 때문에 개인 정보 보호가 주된 관심사이다. 분산형 신뢰 관리 시스템은 차량 네트워크에서 수신된 메시지가 신뢰할 수 있는 지에 대한 여부를 결정함으로써, 악의적인 공격자로부터 차량을 지킬 수 있다. 분산형 k-익명성 체계와 블록체인을 결합한 신뢰 관리 시스템은 주변 차량들과 협력하여 익명의 은폐 영역을 구축한다. 본 논문에서는 블록체인을 적용한 분산형 신뢰 관리 시스템을 통해 차량의 위치 정보를 보호하는 최근 연구들을 살펴본 뒤에 향후 발전 방향에 대해 논하도록 하겠다.