• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1090-1093
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• 2020

운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.315-316
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• 2022

최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.31-40
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• 2016

VANET에서 차량은 사고나 예기치 못한 긴급 상황에 관한 정보를 감지하고 이 정보를 뒤따르는 차량들에게 전파함과 동시에 서버에 전달한다. 하지만 긴급메시지의 전파는 방송 전송 방식을 취하게 되고 방송메시지의 다량 발생 즉, 폭풍 현상을 유발하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결코자 전파전달범위내에서 가장 먼 곳에 위한 차량을 선출하는 방법을 사용하고 특히, 수신 패킷의 SNR에 따른 송신자와의 상대적 위치를 이용한 SNR 기반 백오프 방법을 검토한다. 상대적 위치를 통해 송신자에서 가장 멀리 떨어진 노드가 상재적으로 짧은 백오프 시간을 갖고 전달 과정에 참여케 됨으로써 다른 노드들은 이를 엿듣게 되어 전달자 임무를 포기하게 된다. NS-3 VANET 시뮬레이션 환경을 구축하여 WiFi-IP 게이트웨이 기반 서비스 네트워크에 대해서 SNR 기반 백오프 방식을 포함한 긴급 메시지 전송방식들을 시뮬레이션을 수행하였다. 다른 일반 방송 방식에 비해 SNR 기반 백오프 방식이 1/20 정도 전송횟수의 감소를 보이면서도 최적의 전파지연시간과 홉 수를 통해 긴급메시지 전파능력을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.225-236
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• 2011

무선 통신 기술의 발달과 컴퓨터의 소형화에 힘입어 사용자의 위치에 따라 맞춤형 서비스를 제공하기 위하여 다양한 위치 기반 서비스 응용들이 개발되고 있다. 그리고 대용량의 차량 위치 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 차량 위치 감지 및 전송, 데이터의 삽입 및 검색과 사용자 질의 처리 기술이 요구된다. 이 논문에서는 대용량의 과거 차량 위치 정보를 빠르게 입력, 검색하는 과거 위치 색인을 설계하고 상황에 따라 입력과 검색 비용을 조절할 수 있는 가변 버퍼 노드인 기법을 제안한다. 설계된 색인은 GIP+와 같이 효과적인 입력을 위해 버퍼 노드를 사용하고 빠른 검색을 위해 프로젝션 스토리지를 사용한다. 그리고 사용자가 지정한 시간 간격에 따라 버퍼 노드에 저장되는 데이터의 개수를 조절하여 입력과 검색 비용을 조절할 수 있다. 실험에서는 버퍼 노드 크기에 따라 비단말 노드 수가 달라지며, 이로 인해 입력과 검색 성능이 달라짐을 확인할 수 있다. 제안된 가변 버퍼 노드 방식은 위치 기반 서비스 응용에 따라 과거 위치 색인의 성능을 조절하는데 효과적으로 사용 가능하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.96-110
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• 2017

기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.713-725
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• 2019

번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.55-63
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• 2015

최근 무선통신 장비를 이용하여 원격으로 폭발시킬 수 있는 무선 급조폭발물 (RCIED)에 의한 테러의 위협이 전 세계적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해 급조폭발물을 기폭 시키는 무선 트리거 신호를 정상적으로 수신하지 못하게 하는 재밍 기법이 사용되고 있다. 기존의 재밍 기법으로는 전 대역에 항상 재밍 신호를 방출하는 상시 광대역 재밍(active barrage jamming) 기법이 주로 사용되고 있으나, 전력 소모가 매우 커서 주요 운송 수단인 차량 탑재용으로 사용하기에는 운용시간이 너무 짧다는 단점이 있다. 이러한 기존 기법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 반응 재밍(reactive jamming) 기법이 관심을 받고 있다. 반응 재밍은 폭발 트리거 신호를 감지하여 신호가 존재하는 대역을 선별적으로 대응하는 재밍 기법으로서, 기존 재밍기법에 비해 전력 효율이 높기 때문에 차량 탑재용으로도 운용 시간을 대폭 늘릴 수 있다. 하지만, 반응 재밍은 폭발 트리거 신호를 포착한 뒤 재밍 신호를 방사하기 때문에, 폭발 트리거 신호 환경에 대한 정보를 바탕으로 반응 재밍이 이루어져야 하는 반응시간에 대한 기준이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 반응 재밍을 활용할 수 있는 이동통신 환경에 대해서 필요한 반응시간을 이동통신 시스템에서의 호 처리시간(call processing time) 정보를 바탕으로 도출하고, 반응 재밍에서 사용될 수 있는 repeater 재밍에 대해 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권4호
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• pp.47-53
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• 2011

전동차 출입문은 포켓 슬라이딩 도어, 아웃 슬라이딩 도어, 플러그 도어로 구분된다. 현재 국내 전동차의 표준규격으로 제시되어 있는 포켓 슬라이딩 도어는 철도차량이 고속화됨에 따라 소음 및 외풍의 차단이 어려운 단점이 있으며, 아웃 슬라이딩 도어 역시 소음 및 외풍차단이 어려운 시스템이다. 반면에 플러그 도어는 최근 철도차량이 고급화됨에 따라 고속철도에 적용되던 출입문을 전동차에 적용하면서 쓰이게 된 도어시스템으로 승차감 개선에 소음이 중요한 위치를 차지함에 따라 소음에 강한 플러그 도어 시스템이 주목받고 있다. 이러한 이유로 차세대전동차에 적용할 목적으로 전기식 플러그 도어를 개발하여 시험 진행 중에 있다. 플러그 도어를 구성하는 하부 부품으로는 출입문 제어 장치 (DCU : Door Control Unit), 모터, 스크루 기어, 볼 너트, 레일, 리미트 스위치, 각종 전기 장치, 비상 수동 개폐장치, 코디네이션 바 등이 있는데 이중 DCU는 전동차 출입문을 개폐하기 위한 제어장치로 량당 8개인 전동차 출입문이 동시에 열리고 닫히기 위해서는 각 출입문간의 인터페이스가 필요하며, 승객의 승하차와 직접적으로 관련되어 있기 때문에 신뢰성 및 안전성 확보가 매우 중요한 시스템이다. DCU의 기능으로는 자동 문 여닫음 제어, 출입문 제어 및 장애 감지, 출입문 상태 제어, 저전압/고전압 감시 등이 있으며, 본 논문에서는 전기식 플러그 도어에 적용하기 위해 개발된 DCU의 기능, 개발요구사양, 시스템 구성 및 시험결과에 대해 논하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-57
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• 2021

자율주행의 핵심기술인 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems) 중 대표기술인 전방충돌경보(Forward Collision Warning)를 대상기술로 선정하여, 주행시뮬레이션 실험 기반의 교통사고 예방효과를 추정하였다. 효과척도로 ①인지반응시간(s) ②감속도(m/s2) ③충돌여부(회)로 선정하여, 전방충돌경보 미설치시와 설치시의 변화량 측정하였다. 실험 시나리오는 운전자 전방의 차량의 급정거하는 시나리오(1)과 옆차로에서 차량이 끼어드는 시나리오(2)를 진행하였으며, 주간/야간으로 구분하였다. 분석결과, 전방충돌경보장치를 설치하였을 경우, 인지반응시간(s)이 감소하였으며, 감속도(m/s2)는 감소하였다. 운전자의 위험상황을 빠르게 감지하여 여유로운 감속을 할 수 있게 되었으며, 그에 따른 전방충돌횟수도 감소한 것으로 분석되었다. 향후 운전자의 운전성향을 반영하고 실험 시나리오를 다양화하면, ADAS의 설치효과를 증대시키고 다른 기술의 효과추정에도 활용될 수 있을 것이다.